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Spark学习技巧

本公众号主要分享Spark使用及源码,spark 机器学习,图计算,同时会涉及到hadoop家族。
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数据质量监控框架及解决方案总结
随着业务发展和数据量的增加,大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式,由于部门业务特点的关系,spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时,数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注,而通常做法是根据业务特点,额外开发job如报表或者检查任务,这样会比较费时费力。
Spark学习技巧
2022-04-18
1.5K0
一文了解 ClickHouse 的向量化执行
ClickHouse在计算层做了非常细致的工作,竭尽所能榨干硬件能力,提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。
Spark学习技巧
2021-07-02
6.3K0
大数据开源框架技术汇总
Hadoop:Apache Hadoop是一个开源的分布式系统基础框架,离线数据的分布式存储和计算的解决方案。Hadoop最早起源于Nutch,Nutch基于2003 年、2004年谷歌发表的两篇论文分布式文件系统GFS和分布式计算框架MapReduce的开源实现HDFS和MapReduce。2005年推出,2008年1月成为Apache顶级项目。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是革命性的一大改进,它将服务器与普通硬盘驱动器结合,并将它们转变为能够由Java应用程序兼容并行IO的分布式存储系统。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表,形了成完整的生态圈,已经成为事实上的大数据标准,开源大数据目前已经成为互联网企业的基础设施。Hadoop主要包含分布式存储HDFS、离线计算引擎MapRduce、资源调度Apache YARN三部分。Hadoop2.0引入了Apache YARN作为资源调度。Hadoop3.0以后的版本对MR做了大量优化,增加了基于内存计算模型,提高了计算效率。比较普及的稳定版本是2.x,目前最新版本为3.2.0。
Spark学习技巧
2021-03-05
2.1K0
基于 Flink+Iceberg 构建企业级实时数据湖
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎,数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时,会碰撞出什么样的火花呢?本次分享主要包括以下核心内容:
Spark学习技巧
2021-03-05
2.1K0
系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据应用』(BI&OLAP)
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
Spark学习技巧
2019-10-08
2.5K0
深度复盘GitHub发展史:如何在短短10年内改变了人们的编程方式
2018年10月份,微软以75亿美元的价格收购GitHub,引发了科技行业的关注。在短短的10年内,GitHub 改变了人们的编程方式。不仅让编程变得更简单,还改变了软件开发者对编程的看法。GitHub是如何做到的呢?我们能从中学到什么?日前,ProductHabits发表了一篇文章,深入研究了 Github 的发展史,呈现了 Github 获取成功的种种因素。
Spark学习技巧
2019-08-19
4510
困扰程序员的30种软件开发问题,你是否时曾相识?
https://www.techug.com/post/30-programmer-meet-problems.html
Spark学习技巧
2019-06-18
4690
mysql数据库开发常见问题及优化
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
Spark学习技巧
2018-08-20
5950
kafka入门介绍
背景: 当今社会各种应用系统诸如商业、社交、搜索、浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统。 从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息。 Kafka诞生:由 linked-in 开源 kafka-即是解决这
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2018-06-22
5920
Spark设计理念和基本架构
Spark是一个通用的并行计算框架,由加州伯克利大学(UC Berkeley) 的AMP实验室开发于2009年,并于2010年开源,2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。 虽然Spark是一个通用的并行计算框架,但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型实现的分布式计算框架,Spark不仅拥有了Hadoop MapReduce的能力和优点,还解决了Hadoop MapReduce中的诸多性能缺陷。 HadoopMapReduce的问题与演进 早期的Hadoop
Spark学习技巧
2018-06-22
1K3
分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量、高可用等特点。而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性以及其实现原理 一、顺序消息 消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。例如:一笔订单产生了 3 条消息,分别是订单创建、订单付款、订单完成。消费时,要按照顺序依次消费才有意义。与此同
Spark学习技巧
2018-06-22
2.2K0
云HBase小组成功抢救某公司自建HBase集群,挽救30+T数据
云栖君导读: 使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。 背景 上周五,某公司使用的某DataHup 大数据产品自建一个HBase集群挂了!整个集群有30+
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2018-06-22
9230
开源消息中间件Kafka在华泰证券的探索与实践
本文选自《交易技术前沿》第二十九期 (2017年12月) 樊建谷正亮陆俊 华泰证券股份有限公司信息技术部 邮箱:fanjian@htsc.com 摘要:Kafka 作为开源消息中间件的重要分支,在券商领域会有怎样的应用场景?本文从华泰证券的应用现状出发,介绍了 Kafka 在华泰证券的大规模实践经验。 点击阅读原文,即可查看原文链接。 1. 引言 Apache Kafka 发源于 LinkedIn,于 2011 年成为 Apache 的孵化项目,随后于 2012 年成为 Apache 的顶级
Spark学习技巧
2018-06-22
1.7K0
重磅:如何玩转kylin
1, kylin是什么?为什么需要? 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,最初由eBay Inc.
Spark学习技巧
2018-01-31
1.3K0
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
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