目录一、Spark通信架构概述二、Spark通讯架构解析一、Spark通信架构概述Spark中通信框架的发展：
Spark早期版本中采用Akka作为内部通信部件。
Spark1.3中引入Netty通信框架，为了解决Shuffle的大数据传输问题使用
Spark1.6中Akka和Netty可以配置使用。Netty完全实现了Akka在Spark中的功能。
Spark2系列中，Spark
Presto是FB开源出来的实时分析引擎，可以federated的从多种数据源去读取数据，做联合查询，支持实时Interactive BI或bath ETL的需求从其问题域来看，基本是和spark是重合的，那么两者区别是什么？https://stackoverflow.com/questions/50014017/why-presto-is-faster-than-spark-sql这两个答案说的
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2023-08-27 15:40:03
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# 实现 Presto 和 Spark 的指南
随着大数据处理需求的增加，学习如何有效地使用 Presto 和 Spark 将为你在数据工程领域铺平道路。在本指南中，我将给你提供一个完整的实现流程，帮助你理解如何将这两个强大的工具结合起来。
## 流程概述
以下是实现 Presto 和 Spark 连接的步骤：
| 步骤 | 描述
一、Presto出现背景Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop
原创
2022-10-08 10:42:31
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一.经验1.Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .window2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作4.部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容
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2024-01-08 13:41:18
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1. Presto不是什么数据库 ，但是Presto并不是数据库。 千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。Presto并不是传统意义上的数据库。Presto并不是MySQL、PostgreSQL或者Oracle的代替品。Presto并不能用来处理在线事务。其实很多其他的数据库产品也是被用来设计为数据仓库或者数据分析工具，但是也不能处理在线事务。2.
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2023-12-03 08:04:20
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1.这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下： • presto：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。 &
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2023-11-27 20:30:44
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Spark Streaming概念特性介绍通过之前的文章我们了解了Structured Streaming是建立在SparkSQL引擎之上的可伸缩和高容错的流式处理引擎，那么Spark Streaming又是何方神圣呢？Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafka、Flume、以及TC
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2024-09-25 08:30:44
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l prestoPresto是Facebook开发的分布式大数据SQL查询引擎，专门进行快速数据分析。特点：可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。直接从HDFS读取数据，在使用前不需要大量的ETL操作。查询原理：完全基于内存的并行计算流水线本地化计算动态编译执行计划小心使用内存和数据结构类BlinkDB的近似查询GC控制架构图： Presto实
python(正则表达式(学习))前面的博客是复习，这篇文章属于学习，因为前面的知识点我学过，只是温故而知新，而正则表达式，我是没有学习过，因此是学习，这里当博客为一个笔记本，会的同学跳过，不会的，我们一起学习。let‘s go!定义:正则表达式也称为规则表达式，是用来查找或撒选满足某种规则（模式）的数据，所以说，使用正则表达式是让计算机代替人力去批量处理（查找或撒选）数据。在python使用re
1、MapReduce存在的问题一个 Hadoop job 通常都是这样的：1）从 HDFS 读取输入数据；2）在 Map 阶段使用用户定义的 mapper function, 然后把结果Spill到磁盘；3）在 Reduce 阶段，从各个处于 Map 阶段的机器中读取 Map 计算的中间结果，使用用户定义的 reduce function, 通常最后把结果写回 HDFS; Hadoop
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2024-09-09 07:14:30
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一. 经验Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .windowSpark一切操作归根结底是对RDD的操作kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制ES的分片类似kafka的partitionspark Graph根据边集合构建图，顶点集合只是指定图中哪些顶点有效presto集群没必要采用
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2023-12-04 13:08:29
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大数据之presto 默认的配比是query.max-memory-per-node的值在jvm重点的Xmx的10%左右即可。 presto官网 https://prestodb.io/docs/current/release/release-0.215.html 日常维护： 1、问题：maxRequestsQueuedPerDestinatio 日
原创
2022-06-13 10:45:20
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# Presto与Spark的整合入门教程
在现代数据处理的复杂生态中，Presto与Spark都是非常流行的数据处理引擎。Presto专注于快速的SQL查询，适合大数据分析，而Spark则是一个全面的数据处理框架，支持批处理与流处理。在本文中，我将教你如何将Presto与Spark结合使用，形成一个高效的数据处理管道。
## 整体流程
整合Presto与Spark的流程包括以下几个步骤：
简单来说： 1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习 2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述。具体来说： 1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deep lear
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2024-10-17 18:48:50
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注意：--server执行连接Presto的coordinator节点，--catalog指定连接hive，这里写的名字和“/software/presto-0.259/etc/catalog”路径中配置的properties名称保持一致。
原创
2022-10-08 07:56:28
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structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间 2按固定间隔时间执行 3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2023-11-24 23:59:37
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数据知识1 认识数据的思想及意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云去台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴含能量的煤矿，煤炭按照性质有焦
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2024-04-23 21:23:14
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这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下： presto：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。 Druid：是一个实时处理时序数
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2023-09-29 21:27:10
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Trigger什么是Trigger?翻译过来中文意思是触发器，显然这个解释是懵逼的，读者肯定有以下疑问，触发什么？什么时候触发？为什么需要触发器？带着疑问我们来学习FlinkTrigger详解Trigger是干嘛的呢？读者在理解trigger的时候，一定要和watermark以及window联系起来，上节讲到watermark的语义是表示后来到达的数据再也没有小于这个时间了，window机制决定了
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2023-11-03 11:24:28
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