SparkCore1.一句话介绍Hadoop 和 Spark spark是基于内存的分布式计算框架。 hadoop是一个分布式计算开源框架，包含分布式文件系统HDFS、 MapReduce分布式计算的软件架构和Yarn资源管理调度系统。2.Spark和MR的区别1.MR是基于磁盘迭代处理数据，Spark是基于内存处理数据2.Spark有DAG有向无环图做优化3.MR是细粒度资源申请，applica
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2024-01-11 13:06:10
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# 比较 Presto on Kudu 和 Presto on Hive 的性能
在大数据处理领域，Presto 是一个重要的分布式 SQL 查询引擎，能够从多种数据源（比如 Kudu 和 Hive）中并行查询数据。对于新手开发者来说，了解如何比较 Presto 在不同数据源上的性能很重要。本文将引导你如何实现“Presto on Kudu”与“Presto on Hive”的性能比较，详细过程
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
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2024-01-29 00:24:38
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一、presto1、简介presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，数据量支持GB到PB字节，只要处理秒级查询的场景。它和mysql和oracle是不同的，不能处理带有事务的数据。基于内存计算，减少了IO，计算更快，支持跨数据源的连接，比如和mysql；它的聚合运算时边读数据边计算，边清理内存，这种处理方式对内存占用不高；但是表连接会产生大量临时数据，处理速度较慢。2、安装0）官网地址https
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2024-05-06 19:53:37
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\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAI前线导读：\u003c/strong\u003e 消息中间件系统（比如RabbitMQ、Kafka、Pulsar等）是现代实时数据或者流数据基础架构的关键环节。它通常作为一个数据管道，链接了各种业务前台和数据后台（比如数仓等）。\u003cstrong\u003e但是随着越来越多的企业应用开
简介ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称CK, 与Hadoop, Spark相比，ClickHouse很轻量级,由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月发布, 开发语言为C++官网： https://clickhouse.tech/ClickHouse的特点开源的列存储数据库管理系统，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错跑
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2024-01-12 06:27:35
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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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Spark概述及特点Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.这是来自Spark官网的描述(http://spark.apache.org/)。我们可以看到Spark是对大规模数据处理的一个统一分析引擎。有一种说法是：Spark给Hadoop这头大象插上了翅膀，足以看出Spark处理速度之
MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”。TezTez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Inp
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2023-10-11 22:56:32
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接着（大数据spark初识 2）我们接着来剖析spark，本篇文章我们从以下几个方面来剖析spark Spark shuffle 原理以及过程剖析 Spark shuffle 和 MR shuffle 有什么不同 Spark 内存管理模型 Spark 核心组件，广播变量和累加器 1.Spark shuffle 原理以及过程剖析&
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2024-01-11 12:40:51
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一、Presto架构二、优缺点优点1、Presto采用内存到内存的方式，相对于Mapreduce查询（容错机制，为了保障准确性，中间写入磁盘），减少了中间写入磁盘，从磁盘读取数据的方式。计算更快2、减少阶段间的等待时间，Mapreduce不支持DAG，maptask未完成，不能执行reduce，Presto采取管道式传输的方式，边清理内存，边计算。3、可以连接多个数据源，比如同时查询hive和my
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2023-11-12 13:36:35
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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
## Spark vs GP: Which is Faster?
Apache Spark and Generalized Processor (GP) are two popular technologies in the field of big data processing. Both technologies provide distributed processing capabil
原创
2023-10-20 17:17:05
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业务需求的升级和数据量的增长推动着技术的升级变革和创新。当下会员标签数据也正在从最初的Mysql关系型数据库迁移到ES。以满足更高数据量下业务方对查询性能和数据分析的要求。目前来看，ES能完美解决当下数量级的查询及分析聚合要求，但是ES的数据量上到十亿级别，性能还是有所退化，查询速度就显得捉襟见肘。用户是最不喜欢等待的，超过1秒的等待都是不太好的用户体验。我在以往的工作中，有过使用Hadoop全家
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2023-12-10 14:03:29
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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
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2024-07-05 10:31:17
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Spark缺点 无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming,Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。 这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流 处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,所以天生很难在实时性上有所提
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2024-07-10 20:34:25
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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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第1章 Presto1.1 Presto简介1.1.1 Presto概念 1.1.2 Presto架构 1.1.3 Presto优缺点 1.1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍领先于Presto，但是Pre
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2024-05-07 09:06:15
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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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