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海量数据处理

海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。 所谓海量,就是数据量很大,可能是TB级别甚至是PB级别,导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...虽然,传统的数据库系统可以通过分区的技术(水平分区和垂直分区) ,来减少查询过程中数据输入输出的次数以缩减响应时间, 提高数据处理能力, 但是在海量数据的规模下,这种分区所带来的性能改善并不显著。...主要特性:   ● 分布式   ● 基于column的结构化   ● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息,然后提供给用户...并行计算解决方案: 解决大规模数据处理的方法之一就是并行计算。将大量数据分散到多个节点上,将计算并行化,利用多机的计算资源,从而加快数据处理的速度。...2) MapReduce MapReduce是谷歌在 2004 年提出的应用于大规模集群进行大规模数据处理的并行计算模型。

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海量数据处理分析

笔者在实际工作中,有幸接触到海量的数据处理问题,对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面: 一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。...二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码,尤其在进行复杂数据处理时,必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要,这不仅仅是数据处理准确度的问题,更是数据处理效率的问题。...缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败,例如,笔者在处理2亿条数据聚合操作时,缓存设置为100000条/Buffer,这对于这个级别的数据量是可行的。...七、分批处理 海量数据处理难因为数据量大,那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据 量。...十、使用文本格式进行处理 对一般的数据处理可以使用数据库,如果对复杂的数据处理,必须借助程序,那么在程序操 作数据库和程序操作文本之间选择,是一定要选择程序操作文本的,原因为:程序操作文本速度快

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PySpark做数据处理

这是我的第82篇原创文章,关于PySpark和数据处理。...阅读完本文,你可以知道: 1 PySpark是什么 2 PySpark工作环境搭建 3 PySpark做数据处理工作 “我们要学习工具,也要使用工具。”...Python语言是一种开源编程语言,可以用来做很多事情,我主要关注和使用Python语言做与数据相关的工作,比方说,数据读取,数据处理,数据分析,数据建模和数据可视化等。...import findspark findspark.init() 3 PySpark数据处理 PySpark数据处理包括数据读取,探索性数据分析,数据选择,增加变量,分组处理,自定义函数等操作。...remaining_yrs, IntegerType()) df.withColumn("yrs_left", length_udf(df['age'])).show(10,False) 关于PySpark做数据处理

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