本文主要对Flink和Spark集群的standalone模式及on yarn模式进行分析对比。Flink与Spark的应用调度和执行的核心区别是Flink不同的job在执行时，其task同时运行在同一个进程TaskManager进程中；Spark的不同job的task执行时，会启动不同的executor来调度执行，job之间是隔离的。
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题，讨论算法和实现的文章也不少。前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》，其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型，检测注入类的web攻击。获益匪浅，遂尝试用python实现该算法，并尝试在大数据环境下的部署应用。 算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型，可以利用这个模型解决三类基本问题： 学习问题：给定观察序列，学习出模型参数 评估问题：已知模型参数，评估出观察序列出现在这个模型下的概率
平台任务主要分3种: flink实时任务, spark任务,还有java任务,spark、flink 我们是运行在yarn 上, 日常排错我们通过查看yarn logs来定位, 但是会对日志存储设置一定的保留时间, 为了后续更好排查问题,希望能够将spark、flink、java任务都收集起来存储到ES中,提供统一查询服务给用户. 这是设计的动机.
这种方式需要先安装 docker-compose, docker-compose 的安装网上已经有非常多的资料，请自行安装即可
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
长文预警，今天介绍一个时间序列管理系统的论文：《ModelarDB: Modular Model-Based Time Series Management with Spark and Cassandra》，三个作者都来自丹麦奥尔堡大学，这三个人在 2017 年 TKDE 有一篇很全面的时序数据库 Survey《Time Series Management Systems: A Survey》。
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段，更多的是面向OLAP场景，即数据仓库、BI应用等。 大数据技术的发展并不是偶然的，它的背后是对于成本的考量。集中式数据库或者基于MPP架构的分布数据库往往采用的都是性能稳定但价格较为昂贵的小型机、一体机或者P C服务器等，扩展性相对较差；而大数据计算框架可以基于价格低廉的普通的硬件服务器构建，并且理论上支持无限扩展以支撑应用服务。
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
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。同时，由于数据加工链路较长需要借助数据的血缘关系逐个任务排查，也会导致问题的定位难度增大，严重影响开发人员的工作效率。更有甚者，如果数据问题没有被及时发现，可能导致业务方作出错误的决策。此类问题可统一归属为大数据领域数据质量的问题。本文将向大家介绍伴鱼基础架构数据团队在应对该类问题时推出的平台化产品 - 数据质量中心（Data Quality Center, DQC）的设计与实现。
最近我发现，Apache已经成了解决问题的解决我们日常问题的首选宝藏之地。这几天在调研数据质量监控的东西时，无意中发现了Apache Griffin。
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
当前公司的大数据实时链路如下图，数据源是MySQL数据库，然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka，最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理，最后输出到下游对应的存储。
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。
写博客也已经快一年了，从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章，基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客，就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍，喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算和离线计算的过程
本文主要介绍了如何基于Spark、Hadoop、HBase、Hive、Spark Streaming和Kafka等分布式计算技术，结合Java、Scala、Python和R等编程语言，实现大数据平台搭建、数据处理和机器学习等应用。包括Spark生态、原理、架构、编程范式和调优技巧等方面的内容。
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段，更多的是面向OLAP场景，即数据仓库、BI应用等。
Schema Evolution（模式演进）允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式，以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
Hadoop Hadoop是一个分布式系统基础架构，核心是 HDFS、YARN、MapReduce 3大组件组成。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。 Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为：Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。 S
终于开始看Spark源码了，先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东，其实里面还是有很多知识点的。另外，从启动脚本入手，是寻找代码入口最简单的方法，很多开源框架，其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么？ Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口，你可以在里面编写spark代码，然后根据你的命令立即进行运算。这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境。 先来粗略的看一眼，
今天在看 Spark 的脚本的时候，发现很多变量都有用到 {VARIABLE+x} 这种格式，如下：
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。
在「SparkContext.scala」 中创建，老版本参数中还有actorsystem
本文介绍了基于Hadoop大数据分析的应用场景和实践，包括京东的京麦团队在Hadoop平台上的业务场景和优化方案。Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。通过使用Hadoop，企业可以在控制成本的同时，提高处理大数据的速度。
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：
提到格里芬—Griffin，大家想到更多的是篮球明星或者战队名，但在大数据领域Apache Griffin（以下简称Griffin）可是数据质量领域响当当的一哥。先说一句：Griffin是大数据质量监控领域唯一的Apache项目，懂了吧。
场景描述：这篇文章是来自一个《大数据技术与架构》的一个读者-逆流而上Mr李，作者总结了自己在应聘过程中的面试题以及经验，珍贵的什么程度？也许你下次的问题就在这上面。多达10家企业面试的一手资料。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
先给结论，在spark sql中count(*)不管在运行效率方面，还是在最终展示结果方面 都等同于count(1)。
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
开源数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis。
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法
在大数据的诸多技术框架当中，Spark发展至今，已经得到了广泛的认可。Hadoop与Spark可以说是大部分企业级数据平台的主流选择，基于不同的应用场景，结合实际需求，来选择相应的技术架构。今天我们来聊聊Spark运行原理。
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
基本概念：RDD、DAG、Executor、Application、Task、Job、Stage
什么是Spark 大数据计算框架 离线批处理 大数据体系架构图（Spark） Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，
Spark和Flink都属于流批一体的分布式计算引擎。Flink属于流处理框架，通过流来模拟批，Spark属于批处理框架，通过批来模拟流。其分别属于Lambda架构和Dataflow架构。
来源丨董老师在硅谷（ID：donglaoshi-123），本文获授权转载 原文网址：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NTM4NDE2Mw==&mid=26495
文/张伟德，曲宁，刘少山 导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃，已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序，使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
问题导读 1.什么是spark？ 2.spark编程模型是什么？ 3.spark运维需要具有什么知识？ 4.spark如何监控？ 5.如何搭建开发spark? 微信中带不上链接，导致每次发一些认为
作者简介 许鹏，携程机票大数据基础平台Leader，负责平台的构建和运维。深度掌握各种大数据开源产品，如Spark、Presto及Elasticsearch。著有《Apache Spark源码剖析》一书。本文来自许鹏在〖DAMS 2017中国数据资产管理峰会〗上的分享，首发DBAplus社群（ID：dbaplus）。 现如今大数据一块有很多的开源项目，因此首先搭建平台的难点其实在于如何选择一个合适的技术来做整个平台的架构，第二，因为有业务数据，用了平台之后的话，如何用平台把数据分析出来让用户有很好的交互性的
Certain operations within Spark trigger an event known as the shuffle. The shuffle is Spark’s mechanism for re-distributing data so that it’s grouped differently across partitions. This typically involves copying data across executors and machines, making the shuffle a complex and costly operation.
根据目前的情况看起来，国内普遍对于flink比较看好， 从实际情况来看，flink也是以后的发展方向， 但是目前Spark的活跃程度远高于Flink， 很难说Spark以后的底层不会也才有flink这种方式，
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
