【前言：笔者将分两篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比，首篇侧重于"宏观"上的对比，更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点；次篇则从任务处理级别运用的并行机制方面上对比，更多的是让大家对Spark为什么比MapReduce快有一个更深、更全面的认识。通过两篇文章的解读，希望帮助大家对Spark和MapReduce有一个更深入的了解，并且能够在遇到诸如"MapReduce相对于Spark的局限性？"等类似的面试题时能够得到较好地表现，顺利拿下offer】
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
来源：将门创投 本文长度为2575字，建议阅读4分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台的实现方法及未来研究方向。 本文选自纽约州里大学计算机系教授Murat和学生的论文，主要介绍了分布式机器学习平台的实现方法并提出了未来的研究方向。 论文>>https://www.cse.buffalo.edu/~demirbas/publications/DistMLplat.pdf 机器学习特别是深度学习为语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和搜索引擎等领域带来的革命性的突破。这些技术将会广泛用于自动驾驶、医疗
Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点：
机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具： ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤 特征提取，特征提取，转换，降维和选择 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具 持久性：保存和加载算法，模型和管道 实用程序：线性代数，统计，数据处理等 公告：基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spar
本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
"协程是轻量级的线程"，相信大家不止一次听到这种说法。但是您真的理解其中的含义吗？恐怕答案是否定的。接下来的内容会告诉大家协程是如何在 Android 运行时中被运行的，它们和线程之间的关系是什么，以及在使用 Java 编程语言线程模型时所遇到的并发问题。
为了满足基于内存的分布式计算思想，需要定义一种分布式计算抽象，保证在分布式环境中能够正确、高效地完成任务。
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于博文http://shiyanjun.cn/archives/744.html翻译基础上进行优化、修改、补充注释和源码分析。如果翻译措辞或逻辑有误，欢迎批评指正。
上一篇博客《什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!》为大家带来了RDD的概述之后。本篇博客，博主将继续前进，为大家带来RDD编程系列。 该系列第一篇，为大家带来的是编程模
Hadoop开源社区新技术层出不穷，大家可能对Map/Reduce(YARN)/Spark很熟悉，最近又新增了一个Flink，也是大有来头。 Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。从Apache官方博客中得知，Flink已于近日升级成为Apache基金会的顶级项目。 从Flink官网得知，其具有如下主要
types.go文件是Golang运行时包（runtime）中的一个文件，它定义了运行时所需的各种类型。该文件中定义了一些重要的类型，比如：String、Bool、Int、Float、Map、Slice、Chan等类型。这些类型是Golang程序运行时所需的基本类型，它们是由运行时系统处理和管理的。
今天知识星球球友，微信问浪尖了一个spark源码阅读中的类型限定问题。这个在spark源码很多处出现，所以今天浪尖就整理一下scala类型限定的内容。希望对大家有帮助。
传统的单机系统，虽然可以多核共享内存、磁盘等资源，但是当计算与存储能力无法满足大规模数据处理的需要时，面对自身CPU与存储无法扩展的先天限制，单机系统就力不从心了。 1．分布式系统的架构 所谓的分布式系统，即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统，一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。本书介绍的Spark分布式计算框架，可以看作分布式软件系统的组成部分，基于Spark，开发者可以编写分布式计算程序。 直观来看，大规模分布式系统由许多计算单元构成，每个计算单元之间松耦合。同时，每
运行速度：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。
MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力
Spark SQL 的优化器有两种优化方式：一种是基于规则的优化方式 (Rule-Based Optimizer，简称为 RBO)；另一种是基于代价的优化方式 (Cost-Based Optimizer，简称为 CBO)。
现如今的开发人员希望可以开发出具备弹性和可扩展的分布式系统。该系统受益于软件复用和开源模型创新，针对安全性问题能够轻易完成补丁更新并进行低风险的升级。该系统不可能通过带有各种嵌入式语言库的应用程序框架来实现。最近，一篇关于“多运行时微服务体系结构”的文章，其中探讨了分布式系统的需求，例如生命周期管理，高级网络，资源绑定，状态抽象以及这些抽象概念多年来的变化。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。 经过一系列的transformations定义 RDD 之后，就可以调用 actions 触发 RDD 的计算 action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。 在Spark中，只有遇到action，才会执行 RDD 的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。 要使用 Spark，开发者需要编写一个 Driver 程序，它被提交到集群以调度运行 Worker Driver 中定义了一个或多个 RDD，并调用 RDD 上的 action，Worker 则执行 RDD 分区计算任务。
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战，英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战，然后介绍自适应执行的背景和基本架构，以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题，最后我们将比
Uber 的全球用户每天会产生500万条行程，保证数据的准确性至关重要。如果所有的数据都得到有效利用，t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为，如垃圾邮件、虚假账户和付款欺诈等。放大正确的数据信号能使检测更精确，也因此更可靠。
Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。
前言 美团是数据驱动的互联网服务，用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志，这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景，选择合适、高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率，进而间接或直接提升相关团队的工作效率。 美团最初的数据处理以Hive SQL为主，底层计算引擎为MapReduce，部分相对复杂的业务会由工程师编写MapReduce程序实现。随着业务的发展，单纯的Hive S
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，可为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖了本机迭代支持，托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
Method swizzling 用于改变一个已经存在的 selector 的实现。这项技术使得在运行时通过改变 selector 在类的消息分发列表中的映射从而改变方法的掉用成为可能。
我的名字是孟伟，这是安吉拉。今天我们非常高兴地讲解ExecuTorch，这是我们的一个新的端到端技术栈，帮助开发者在边缘设备上部署他们的PyTorch模型，这些设备包括智能手机、智能可穿戴设备和虚拟现实头显等等。
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ，根据自己的理解做了一些修改。ML.NET 集成的ONNX运行时，Hugginface提供了一种以ONNX格式导出Transformers的方法。 首先以 ONNX 文件格式导出 Hugginface Transformer ， ML.NET 然后将其加载到 ONNX 运行时中。
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。 目前 Spark 的版本已经更新到了 2.4.5，并且预上线了 3.0 版本，相信未来会有更精彩的地方值得我们期待。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
在分析 Spark Shuffle 内存使用之前。我们首先了解下以下问题：当一个 Spark 子任务 (Task) 被分配到 Executor 上运行时，Spark 管理内存以及消费内存的大体模型是什么样呢？（注：由于 OOM 主要发生在 Executor 端，所以接下来的讨论主要针对 Executor 端的内存管理和使用）。
作为WCF中一个核心概念，终结点在不同的语境中实际上指代不同的对象。站在服务描述的角度，我们所说的终结点实际上是指ServiceEndpoint对象。如果站在WCF服务端运行时框架来说，终结点实际上指代的是终结点分发器（EndpointDispatcher）。而ServiceEndpoint与EndpointDispatcher是一一匹配的，并且前者是创建后者的基础。而终结点分发器具有自己的运行，即分发运行时（DispatchRuntime）。 目录 一、终结点分发器（EndpointDisp
Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
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
基于Substrate开发自己的运行时模块，会遇到一个比较大的挑战，就是理解Substrate运行时（Runtime）。本文首先介绍了Runtime的架构，类型，常用宏，并结合一个实际的演示项目，做了具体代码分析，以帮助大家更好地理解在Substrate中它们是如何一起工作的。
一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布
目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
不管是做平台的，还是做应用的，都免不了跟 SQL 打交道。一句“SQL Boy”，虽然是大家的自嘲，但也能说明大数据工程师们跟 SQL 的关系之紧密。
WebView2 运行时使用与 Microsoft Edge 浏览器相同的进程模型。
proc.go是Go语言runtime（运行时）的核心文件之一，它主要负责实现Go程序在操作系统上的进程管理和调度。
原文标题：Meson: Workflow Orchestration for Netflix Recommendations 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁 未经许可，谢绝转载。机器学习投稿、采访请联系zhoujd@csdn.net 在Netflix，我们的目标是在你观看之前预测你想观看的。为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管
这种基于反射的方法可使代码更简洁，在编写 Spark 应用程序时已知schema时效果很好
前言 本章将对Spark做一个简单的介绍，更多教程请参考：Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么？ Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更
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