1 Flink介绍Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。1.1部署模式Flink 集群的部署，本身不依赖 Hadoop 集群，如果用到 HDFS 或
导读： 做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就不得不提 Spark 和 Flink。Spark 从 2014 年左右开始迅速流行，刚推出时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外，还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。凭借高性能和全面的场景支持，Spark 早已成为众多大数据开发者
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大数据技术与架构
场景描述：F
link是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
关键词：Flink&nbs
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2023-08-03 18:58:19
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Flink（二）一、统一的批处理与流处理系统在大数据处理领域，批处理任务与流处理任务一般被认为是两种不同的任务，一个大数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Apache Storm、Apache Smaza只支持流处理任务，而Aapche MapReduce、Apache Tez、Apache Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是Apache Spark之上支持流
# Spark MLlib vs Scikit-learn 性能比较
在机器学习的世界中，选择合适的库和工具是十分重要的。在这篇文章中，我们将围绕 “Spark MLlib 是否比 Scikit-learn 快” 这个问题，指导你如何进行性能比较。通过实际操作，你将学习如何有效使用这两个库。
## 流程概述
在进行性能比较之前，我们需要制定一个清晰的流程。以下是实现比较的一系列步骤：
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最近几年，Presto这个大数据组件越来越多地出现在程序员的岗位需求中，很多应届同学一番自我检查后发现，在学校都没怎么接触过，更不用说了解了。某游戏公司岗位需求Presto到底是个啥？ 有什么用？ 适合哪些业务场景？本文带你了解入门。01Presto的出现在2012年以前，Facebook依赖Hive做数据分析，而Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析的时
主要参考博客感觉写的还是挺不错的，例子举的也比较浅显易懂。接下来会对于重点进行摘抄记录。状态定义需要记住多个事件信息的操作就是有状态的，例如一段时间内水位平均值，最高值；一个操作仅需要当前独立事件就是无状态的，例如当水位超过20cm就报警。应用场景去重检测：对比之前状态，判断是否有变化；聚合：时间窗口进行聚合，最大值/最小值/平均值更新机器学习模型状态分类自己绘制的一张分类图，帮助记忆
一、Impala介绍Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大特点就是它的快速。Impala是用于处理存储在Hadoop集
文章目录1. SPARK SQL1.1Spark SQL的特点1.2 Spark SQL 数据抽象1.3 SQL在Spark的解析过程2. RDD,DataFrame,DataSet关系2.1 DataFrame 使用方式2.2 对于DataFrame Row对象的访问方式2.3 RDD、DataSet、DataFrame之间的转换总结2.4 对于DataFrame Row对象的访问方式 1.
一、Flink简介文章目录Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。二、Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm是三个都可以
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2023-08-19 18:06:47
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# Flink 批任务抽取 MySQL 数据库
## 引言
Flink 是一个流式计算框架，但它也支持批处理任务。批处理任务是一种离线计算模式，适用于大规模数据的批量处理。在实际应用中，我们经常需要将数据库中的数据进行离线分析和处理，而 MySQL 是一种常见的关系型数据库。本文将介绍如何使用 Flink 批任务从 MySQL 数据库中抽取数据，并进行相应的计算和分析。
## 前提条件
在
1.作业调度管理概述 在Spark作业调度系统中，调度的前提是判断多个作业任务的依赖关系。这些作业任务之间可能存在因果的依赖关系，也就是说有些任务必须先获得执行，然后相关的依赖任务才能执行。但是，任务之间显然不应该出现任何直接或间接的循环依赖关系。所以，本质上这种关系适合用DAG有向无环图来表示。  
简介Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎。其处理速度比MapReduce快很多。其特征有：1、速度快spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x
spark比mapreduce快的主要2个原因：
1）spark的job中间结果数据可以保存在内存中，mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘。后面又有其他的job需要依赖于前面j
# Java批任务处理实现流程
## 1. 概述
在Java开发中，批任务处理是一种常见的需求。它通常用于处理大量的数据或执行复杂的计算任务。本文将介绍如何实现Java批任务处理，包括整个流程和每个步骤需要做的事情。
## 2. 实现流程
下表展示了实现Java批任务处理的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建任务列表 | 创建一个列表，用于存储要处理的
1. spark为什么这么快，spark sql一定比hive快吗？spark是基于内存计算的，速度比mapreduce要快。与mr相比spark使用DAG有向无环图进行计算，减少了数据的落地，而mr则是每次计算数据都会写入磁盘，再从磁盘读取出来计算。spark比mr快主要两个原因：①mr通常需要将计算结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致频繁的磁盘IO。②mr采用的多进程模型，而spark采用
一、设计理念 Spark 的数据模型是 弹性分布式数据集 RDD(Resilient Distributed Dattsets)，这个内存数据结构使得spark可以通过固定内存做大批量计算。初期的 Spark Streaming 是通过将数据流转成批 (micro-batches)，即收集一段时
# Java流式处理与集合的效率对比
在Java中，流式处理（Stream API）是处理集合的一种现代化方式，相比传统的集合处理方法，流式处理在某些场景下表现出更高的效率与灵活性。本篇文章将探讨Java流式处理效率是否真的比集合操作快，并通过代码示例进行说明。
## 集合操作的基本概念
在Java中，集合框架提供了多种数据结构的实现，如`ArrayList`、`HashMap`、`Hash
1、Spark的优点和缺点是什么？优点：速度快=>内存（基于内存的分布式计算）高兼容=>（多模式部署，HDFS，mysql、Hive操作）多模式=>（算子，SQL，流，图，机器学习）高容错=>（DAG Lineage调度快速恢复）？高灵活=>持久化（内存+磁盘）缺点多线程模式，不支持细粒度划分容易造成内存溢出2、Spark 中reduceBykey和groupByKe
SparkSQL介绍Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark
Flink是一个流式处理框架，而Hadoop是一个分布式计算框架。为了说明为什么Flink比Hadoop快，我们首先需要了解整个流程。下面是一个简化的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据输入] --> B[数据处理]
B --> C[数据输出]
```
在这个流程中，数据首先被输入到系统中，然后经过数据处理，最后输出结果。接下来我将逐步展示每一步需
