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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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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
1.中间结果基于内存，迭代计算的中间结果不落盘直接在内存中传递。只有shuffle时或中间结果内存存不下才落盘。而MR的中间结果肯定会落盘。比如运行pageRank或者机器学习的算法，有可能要迭代几百次。在sparkUI中，序列化和反序列化的时间往往是最久的。这样差距就显现出来了。2.粗粒度资源申请 + 基于多线程的任务调度机制1.spark也使用了mapreduce分而治之的思想。但mr的tas
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
运行时替换函数对 golang 这类静态语言来说并不是件容易的事情，语言层面的不支持导致只能从机器码层面做些奇怪 hack，往往艰难，但如能成功，那挣脱牢笼带来的成就感，想想就让人兴奋。gohook##gohook 实现了对函数的暴力拦截，无论是普通函数，还是成员函数都可以强行拦截替换，并支持回调原来的旧函数，效果如下(更多使用方式/接口等请参考 github 上的单元测试[1]，以及
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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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
# 为何ES搜索比MySQL快的原因
## 一、整体流程
在讨论为何ES搜索比MySQL快之前，首先需要了解两者的工作原理和使用场景。MySQL是关系型数据库，主要用于存储结构化数据，而ES（Elasticsearch）是一个全文搜索引擎，主要用于搜索和分析大量的非结构化数据，比如日志、文档等。
下面是比较ES和MySQL搜索速度的整体流程，以帮助你理解为何ES搜索比MySQL快：
| 步
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
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
spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
【背景介绍】国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单，每天处理约100TB左右详单，详单表记录每天大于百亿级别，在使用impala过程中存在以下问题:详单采用Parquet格式存储，数据表使用时间+MSISDN号码做分区，使用Impala查询，利用不上分区的查询场景，则查询性能比较差。在使用Impala过程中，遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等)，并发
作者 李士窑 作为Hadoop MapReduce后继者Apache Spark可以支撑数千节点规模的集群部署，尤其在内存数据处理上，Spark比MapReduce更加高效，且支持GB或TB级别的数据。然而很多人都认为在磁盘数据计算上，MapReduce比Spark更有优势。近日，大数据公司Databricks为了评估Spark在PB级磁盘数据计算的运行状况, 其技术团队使
一，Spark为什么快，Spark SQL 一定比 Hive 快吗Spark相对于Hadoop更快，很多人说是因为spark运用内存计算，这种理解不得要领。Hadoop在计算时也是在内存中计算，内存计算不是spark快的原因。spark比hadoop快的根本原因在于spark基于DAG的任务调度机制。首先，spark根据基于宽窄依赖的规则将复杂的数据运算华为分多个stage。stage内部不同算子
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2023-08-10 12:40:25
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1、n位数全排列 大字符串相加 SQL HTTPS 根据简历来问2、MapReduce和Spark的主要区别在于，MapReduce使用持久存储，而Spark使用弹性分布式数据集(RDDS)。Spark之所以如此快速，原因在于它在内存中处理一切数据。没错，它还可以使用磁盘来处理未全部装入到内存中的数据。Spark已证明在数据多达PB的情况下也轻松自如。它被用于在数量只有十分之一的机器上，对100T
spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
# 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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真香！
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2021-06-23 10:48:39
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来自：云栖社...
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2019-12-11 18:09:00
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