一文了解Spark引擎的优势及应用场景

Spark引擎诞生的背景 Spark的发展历程可以追溯到2009年,由加州大学伯克利分校的AMPLab研究团队发起。成为Apache软件基金会的孵化项目后,于2012年发布了第一个稳定版本。 以下是Spark的主要发展里程碑: 初始版本发布:2010年开发的Matei Zaharia的研究项目成为S

使用spark-sql处理Doris大表关联

背景 最近项目上有一个需求,需要将两张表(A表和B表)的数据进行关联并回写入其中一张表(A表),两张表都是分区表,但是关联条件不包括分区字段。 分析过程 方案一 最朴素的想法,直接关联执行,全表关联,一条SQL搞定全部逻辑。想法越简单,执行越困难。由于数据量大,服务器规模较小,尽管各台服务器内存和C

SparkCore

SparkCore RDD基础 定义 ​ 在 Spark 的编程接口中,每一个数据集都被表示为一个对象,称为 RDD。RDD 是 Resillient Distributed Dataset(弹性分布式数据集)的简称,是一个只读的(不可变的)、分区的(分布式的)、容错的、延迟计算的、类型推断的和可缓

Hive 和 Spark 分区策略剖析

随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。

Hadoop 及Spark 分布式HA运行环境搭建

本文旨在站在研发的角度上通过手动实践搭建运行环境,文中不拖泥带水过多讲述基础知识,结合Hadoop和Spark最新版本,帮助大家跟着步骤一步步实践环境搭建。

MapReduce和Spark读取HBase快照表

1.概述 随着大数据技术的不断发展,处理海量数据的需求变得愈发迫切。MapReduce作为一种分布式计算模型,为处理大规模数据提供了有效的解决方案。在这篇博客中,我们将探讨如何使用MapReduce框架读取快照表(Snapshot Table)的数据。快照表是一种记录某一时刻系统状态的表格,通过Ma

基于Spark的大规模日志分析

摘要:本篇文章将从一个实际项目出发,分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析,并通过代码演示加深读者的理解。 本文分享自华为云社区《【实战经验分享】基于Spark的大规模日志分析【上进小菜猪大数据系列】》,作者:上进小菜猪。 随着互联网的普及和应用范围的扩大,越来越多的应用场景需要对海量数据进行

云小课|MRS数据分析-通过Spark Streaming作业消费Kafka数据

阅识风云是华为云信息大咖,擅长将复杂信息多元化呈现,其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。更多精彩内容请单击此处。 摘要:Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架,扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。本文介

讯飞有一个可以根据描述文本自动生成PPT的AI接口,有趣

文档:https://www.xfyun.cn/doc/spark/PPTGeneration.html 价格方面提供了免费1000点的额度,生成一次是10点,正好100次,如果要购买的话最低要购买1344元的,没有按量付费的模式,个人小开发者可买不起。 让我们跑起来玩玩,官方提供了python的s

基于卷积神经网络的MAE自监督方法

本文介绍ICLR2023的方法Spark,实现了基于CNN的MAE。

Kafka最佳实践

前言 Kafka 最佳实践,涉及 典型使用场景 Kafka 使用的最佳实践 Kafka 典型使用场景 Data Streaming Kafka 能够对接到 Spark、Flink、Flume 等多个主流的流数据处理技术。利用 Kafka 高吞吐量的特点,客户可以通过 Kafka 建立传输通道,把应用

Java中可以用的大数据推荐算法

在Java中实现大数据推荐算法时,通常会使用一些开源的机器学习库,如Apache Mahout、Weka、DL4J(DeepLearning4j,用于深度学习)或者Spark MLlib(用于在Spark集群上运行)。由于完整实现一个大数据推荐算法的代码量可能非常大,并且需要配合具体的数据集和环境进

parquet极简学习

# parquet极简学习 ## 摘要 ``` parquet的概念: Parquet文件是一种列式存储文件格式,广泛应用于大数据处理框架, 如Apache Hadoop和Apache Spark。 它通过将数据组织成列而不是行来优化大型数据集的读写。 这种列式存储格式允许进行高效压缩、更好的查询性

SQL窗口分析函数使用详解系列三之偏移量类窗口函数

1.综述 本文以HiveSQL语法进行代码演示。 对于其他数据库来说同样也适用,比如SparkSQL,FlinkSQL以及Mysql8,Oracle,SqlServer等传统的关系型数据库。 已更新第一类聚合函数类,点击这里阅读 ①SQL窗口函数系列一之聚合函数类 ②SQL窗口函数系列二之分组排序窗

大数据怎么学?对大数据开发领域及岗位的详细解读,完整理解大数据开发领域技术体系

经常有小伙伴和我咨询大数据怎么学,我觉得有必要写一下关于大数据开发的具体方向,下次就不用苦哈哈的打字回复了。直接回复文章。 1.大数据岗位划分 我们通常说的大数据开发主要分为三大方向: 1.1数据平台开发工程师 主要从事后端开发,结合Hadoop,flink,spark等做二次开发,基于底层框架开发

二维数组与稀疏数组之间的转换

JAVA实现二维数组与稀疏数组之间的转换 一、什么是稀疏数组? 稀疏数组(Sparse array) ,所谓稀疏数组就是数组中大部分的内容值都未被使用(或都为零),在数组中仅有少部分的空间使用。因此造成内存空间的浪费,为了节省内存空间,并且不影响数组中原有的内容值,我们可以采用一种压缩的方式来表示稀

10.4 认识Capstone反汇编引擎

Capstone 是一款开源的反汇编框架,目前该引擎支持的CPU架构包括x86、x64、ARM、MIPS、POWERPC、SPARC等,Capstone 的特点是快速、轻量级、易于使用,它可以良好地处理各种类型的指令,支持将指令转换成AT&T汇编语法或Intel汇编语法等多种格式。Capstone的...

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