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Spark是一种基于内存的分布式大数据处理框架,提供scala、java、r、python的语音接口。[ 百科 ]
Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群。
昨天面试的时候被问到了spark cache和persist的区别, 今天学习了一下并做一些记录首先要了解的是RDD是lazy的,具体贴一段stack over flow的解答,很详细的介绍了怎么理解RDD, 加cache与不加有什么区别,这个区别...
引言:KubeEdge 是一个开源的边缘计算平台,它在Kubernetes原生的容器编排和调度能力之上,扩展实现了 云边协同、计算下沉、海量边缘设备管理、边缘自治等能力。KubeEdge还将通过插件的形式支持5G MEC、AI云边协...
摘要:本篇文章将会从Spark on Kubernetes 发展历程以及工作原理,以及介绍一下Spark with Volcano,Volcano如何能够帮助 Spark运行地更高效。
从Spark 2.4 版本开始,Spark 实验性支持 Kubernetes 作为资源管理器。不过虽然是实验性质,但是已经有很多单位将之用于生产环境了,并取得很好的效果,在可移植性,可扩展性,成本等方面都取得了收益。
2020年CNCF中国云原生调查10人将获赠CNCF商店$100美元礼券!你填了吗?问卷链接([链接])客座文章作者:万事达卡首席软件开发工程师Allison Richardet在万事达,内部云团队维护我们的Kubernetes平台。我们的工作...
一. spark集群组成Spark集群由集群管理器(Cluster Manager)、工作节点(Worker)、执行器(Executor)、驱动器(Driver)、应用程序(Application)等部分组成。1、Driver:该进程执行Spark程序的 main 方法, ...
Spark是基于内存计算的通用大数据并行计算框架,内置多种组件,如批处理、流处理、机器学习和图处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库,支持类SQL的命令查询,提升了Hadoop的易用性。Spark与Hive、Hadoop通常是搭配使...
Spark简介基于内存的分布式集群计算平台可适配 Python、Java、Scala、SQL拓展功能:机器学习、流式计算、图计算Spark特点高效内存计算引擎DAG图比MapReduce快10~100倍易用提供丰富的API,支持Java,Scala, Pyth...
摘要:BlockManager 是 spark 中至关重要的一个组件,在spark的运行过程中到处都有 BlockManager 的身影,只有搞清楚 BlockManager 的原理和机制,你才能更加深入的理解 spark。
Spark Connector 是一个 Spark 的数据连接器,可以通过该连接器进行外部数据系统的读写操作,Spark Connector 包含两部分,分别是 Reader 和 Writer,而本文侧重介绍 Spark Connector Reader,Writer 部分将在下...
在大规模数据集下,要想做到精确去重还要保证查询快速响应还是很有挑战性的。我们知道精确去重经常用到的处理方式就是位图法(Bit map)。对于整型数据,我们可以将统计信息保存在Bit map中,但是实际处理的数据中...
转载自Apache Kylin公众号(作者也是我):原文链接,该文章是2020年4月18号Kylin on Parquet介绍及快速上手线上meepup分享的总结文章。因为Kylin on Parquet目前还在不停地迭代发展,所以此处也对原文中的部分地方...
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎,提供 Hadoop 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。它能在亚秒内查询巨大的数据集 。
本文基于文章 [链接],感谢原作者,再次我又对spark常用的rdd java接口用lambda表达式重新实现了一遍,代码更简洁。 {代码...}