如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地，这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值，而不是严格地指数据的大小，虽然这种情况下的数据往往是很大的。
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
今天为大家解读一篇发布于Nature Methods的论文 SpaGCN: Integrating gene expression, spatial location and histology to identify spatial domains and spatially variable genes by graph convolutional network。近些年来，空间转录组学发展迅速。随着空间分辨转录组学（SRT）技术的发展，探究组织微环境背景下的基因表达模式成为可能。为了探究空间基因表达的模式，作者提出了SpaGCN，这是一种图形卷积网络方法，该方法将基因表达、组织空间位置和组织学图像相结合。通过图卷积从相邻点的位置聚集每个位点的基因表达，从而能够识别出具有一致表达和组织学的空间域。随后进行结构域差异表达（DE）分析，检测在已识别出的结构域中表达量大的基因。利用该模型对7个SRT数据集进行分析，该模型可以比之前的方法检测到具有更丰富的空间表达模式的基因。此外，SpaGCN检测到的基因表达模式是可迁移的，可用于研究其他数据集中基因表达的空间变异。并且SpaGCN具有计算速度快，平台独立等优点，使其成为各种SRT研究的理想工具。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
导读：上一期学习了软体机器人的相关介绍，今天我们来了解一下使用大数据进行图表分析的相关技能（文末更多往期译文推荐） 图表是最流行的计算机科学概念之一。他们已被广泛用于现实世界的应用程序，无论是在你手机上的GPS或汽车上的GPS设备，很多图表都可以直观显示出你抵达目的地的最短路径至社交网络，你还可以添加到你的好友列表进行分享你的路径，图表无处不在。随着数据量的增加，图表的概念（广度优先搜索，Djikstra等）都保持不变，但图表的实际构建方式发生了变化。 假设在社交网络中，网络中的某一位人员在他的网络中有数
本文介绍了基于Apache Spark的分布式大数据处理框架，从RDD、DataFrame、Dataset、Streaming等组件的角度讲解了Spark的基本特性、架构和实现原理。同时，本文还通过多个实际应用案例，详细介绍了Spark在大数据处理、实时计算、机器学习和深度学习等领域的应用实践。此外，本文还讨论了Spark与其他大数据处理框架（如Hadoop、Storm等）的对比和选择。
Microsoft SQL Server 2019通过SQL Server 2019大数据集群 (Big Data Clusters, BDC)推出了突破性的数据平台。Microsoft SQL Server大数据集群旨在解决当今大多数组织面临的大数据挑战。您可以使用SQL Server BDC来组织和分析大量的数据，也可以将高价值的关系型数据与大数据结合起来。本文描述了使用Dell PowerFlex软件定义存储在Kubernetes平台上部署SQL Server BDC的过程。
Facebook 60TB+级的Apache Spark应用案例,本来上周就准备看的，而且要求自己不能手机看，要在电脑上细细的看。然而终究是各种忙拖到了昨天晚上。
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。
全称为Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区,里面的元素可并行计算的集合。RDD在逻辑上是一个数据集，在物理上则可以分块分布在不同的机器上并发运行。RDD允许用户在执行多个查询时显示的将工作缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大的提升了查询速度。 在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上，RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象，甚至可以是用户自定义对象。 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章：Streaming 102: The world beyond batch
流失预测是个重要的业务，通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。虽然最初在电信行业使用，但它已经成为银行，互联网服务提供商，保险公司和其他垂直行业的通用业务。
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章：Streaming 102: The world beyond batch
Spark适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理,迭代计算,交互式查询，流处理，通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
RDD 采用记录更新的方式：记录所有更新点的成本很高。 所以，RDD只支持粗颗粒变换，即只记录单个块（分区 partition）上执行的单个操作，然后创建某个 RDD 的变换序列（血统 lineage）存储下来； 变换序列指，每个 RDD 都包含了它是如何由其他 RDD 变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。因此 RDD 的容错机制又称“血统”容错。
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO，实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。
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。
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法，可以直接使用；另一个优势就是执行速度快，这要得益于DAG的调度，想要理解这个调度规则，还要理解函数之间的依赖关系。 本篇就着重描述
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
导读：无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，都可以帮你更好的认识世界，更好的提升工作效率。数据分析除了包含传统意义上的统计分析之外，也包含寻找有效特征、进行机器学习建模的过程，以及探索数据价值、找寻数据本根的过程。
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
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。
Apache Spark是一个基于集群的开源计算系统，主要用于处理非常大的数据集。并行计算和容错功能是Spark体系结构的内置功能。Spark Core是Spark的主要组件，并通过一组机器提供通用数据处理功能。基于Spark Core构建的其他组件带来更多功能，如机器学习。关于Apache Spark的全面介绍的文档已发布，请参阅Apache Spark官方文档，Apache Spark简介，Spark中的大数据处理和Spark Streaming入门。
【导读】你能利用现有的 Spark 集群构建深度学习模型吗？如何分析存储在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 级的数据吗？企业想用深度学习模型，可是要考虑的问题又很多，怎么破？这篇文章中，我们将给大家讲讲大数据+深度学习下，BigDL 框架的利弊与应用教程，为什么有了 TF、PyTorch，还是会考虑用 BigDL？
作为一种架构风格，微服务因其极高的灵活性，越来越受欢迎。应用程序在功能上分解为一组松散耦合的协作服务，通过定义良好的（REST）API进行交互。通过采用这些设计原则，开发团队可以以极其快节奏的方式独立开发独立的微服务。已知使用这种开发模式的组织将其部署从每天 50到300次更新......。
作为一种灵活性极强的构架风格，时下微服务在各种开发项目中日益普及。在这种架构中，应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务，它们通过REST APIs相互协作。通过这个设计原则，开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。同时，基于这些特性，很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。 然而凡事都有两面性，当开发者从微服务架构获得敏捷时，观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。如图1所示，多个服务工作联合对用户请求产生响应；在生产环境中，应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决性能退化问题至关重要的，而应用中多
最近社区活跃贡献者：Raymond Xu & OpenOpened，给Hudi贡献了一个非常实用的工具：HoodieSnapshotExporter，该实用程序旨在促进导出（如备份复制和转换格式）Hudi数据集的任务。
导读 / Introduction 近日，在国际顶级图学习标准OGB（Open Graph Benchmark）挑战赛中，腾讯大数据Angel Graph团队联合北京大学-腾讯协同创新实验室，以较大优势在三个最大的OGB分类数据集：ogbn-papers100M、ogbn-products和ogbn-mag三项任务榜单第一！ OGB是目前公认最权威的图学习通用性能评价基准数据集，由斯坦福大学Jure Leskovec教授团队建立并开源，并吸引了斯坦福大学、康奈尔大学、Facebook、NVIDIA
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
https://www.iteblog.com/archives/1408.html 一、 为什么要选择Apache Spark 当前，我们正处在一个“大数据"的时代，每时每刻，都有各种类型的数据被生产。而在此紫外，数据增幅的速度也在显著增加。从广义上看，这些数据包含交易数据、社交媒体内容（比如文本、图像和视频）以及传感器数据。那么，为什么要在这些内容上投入如此多精力，其原因无非就是从海量数据中提取洞见可以对生活和生产实践进行很好的指导。 在几年前，只有少部分公司拥有足够的技术力量和资金去储存和挖掘大
相信经过前面几篇 Flink 文章的学习，大家对于Flink的代码书写一定非常期待。本篇博客，我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。
自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
RDD(Rseilient Distributed Datasets)是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行运算，提供了一种高度受限的共享内存模型。
大数据已经成为当今社会中一个重要的资源和挑战。随着数据规模的不断增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。本文将介绍基于Apache Spark的分布式数据处理和机器学习技术，展示如何利用Spark来处理大规模数据集并进行复杂的机器学习任务。我们将详细讨论Spark的基本概念、架构和编程模型，并提供一些示例代码来说明其在大数据领域中的应用。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
当我们在跑机器学习程序，尤其是调节网格参数时，通常待调节的参数有很多，参数之间的组合更是复杂。Python的sklearn包中GridSearch模块，能够在指定的范围内自动搜索具有不同超参数的不同模型组合，在数据量过于庞大时对于单节点的运算存在效率问题，本篇文章Fayson主要介绍如何将Python中的GridSearch搬到CDH集群中借助于Spark进行分布式运算。
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