1.RDD的缓存Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存个数据集。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。RDD缓存方式RDD通过persis
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2023-09-29 11:06:48
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# GP和Spark性能对比
在大数据处理领域，GP（Greenplum）与Spark是两种常用的计算引擎。两者各有优缺点，针对不同场景会有不同的表现。在这篇文章中，我们将对GP和Spark在性能上的差异进行比较，并给出一些简单的代码示例，帮助大家理解它们的使用方式。
## 性能对比
### 1. 技术架构
GP是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，主要用于高并发的SQL查询。它采
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2024-09-06 05:00:17
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资源管理为了节省Doris集群内的计算、存储资源，Doris需要引入一些其他外部资源来完成相关的工作，如Spark/GPU用于查询，HDFS/S3用于外部存储， Spark/MapReduce用于ETL, 通过ODBC连接外部存储等，因此我们引入资源管理机制来管理Doris使用的这些外部资源。基本概念一个资源包含名字、类型等基本信息，名字为全局唯一，不同类型的资源包含不同的属性，具体参考各资源的介
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2024-09-12 14:20:13
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你正在运行 Kubernetes，你可能正在使用，或者准备使用动态供给的块存储卷，而首当其冲的问题就是为集群选择合适的存储技术。这个事情并不能用一个简单的测试来做出简单的回答，告诉你目前市面上
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2020-07-08 17:13:00
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基于Spark-0.4和Hadoop-0.20.21. Kmeans数据：自己产生的三维数据，分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}, {10, 0, 10}, {10, 10, 0}, {10, 10, 10}Point number189,918,08...
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2023-07-26 11:55:04
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转载自：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/08/13/2636149.html基于Spark-0.4和Hadoop-0.20.21. Kmeans数据：自己产生的三维数据，分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}
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2021-08-17 21:02:40
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最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人，演讲时不分析代码原理，不根据事实，直接吹嘘flink比spark好，flink 能干掉spark 的话，今天就跟大家从技术，应用和未来发展角度对两个产品进行对比。先说产品特性：1.spark中批处理使用 RDD， 流处理使用 DStream，flink中批处理使用 Dataset， 流处理使用 DataStreams。目前flin
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2023-08-18 16:54:41
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在批处理时代，Hive一枝独秀；在实时交互式查询时代，呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等，目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说，现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统，我们改如何选择呢？这里谈谈这些系统的区别和优
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2023-12-02 14:02:11
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# 实现“Es mysql 存储性能对比”教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[创建Es索引]
C[导入数据到Es]
D[创建Mysql表]
E[导入数据到Mysql]
F[性能测试]
G(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --
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2024-04-14 05:40:41
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# MapReduce Spark 性能对比数据的实现教程
## 引言
随着大数据技术的不断发展，Apache Spark 作为一个强大的分布式计算框架，已被广泛应用于数据处理工作。MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型，而 Spark 则提供了更高效的计算能力。本篇文章将指导你如何实现 MapReduce 和 Spark 的性能对比，帮助你理解这两者的不同。
## 流程概述
# Impala与Spark查询性能对比指南
作为一名新入行的开发者，你可能会面临很多不同的技术选择。Impala和Spark都是流行的大数据处理工具，它们在查询性能方面有着各自的特点。本文将带你了解如何进行Impala和Spark的查询性能对比，以及如何实施这一过程。
## 流程概述
我们将整个对比过程步骤化，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
什么是GreenPlum？GreenPlum是业界最快最高性价比的关系型分布式数据库,它在开源的PostgreSQL的基础上采用MPP架构（Massive Parallel Processing，海量并行处理）,具有强大的大规模数据分析任务处理能力。GreenPlum作为大数据融合存储平台中众多数据库之一，与其他数据库系统和文件系统一起，为OceanMind提供完整的OceanStorage大数据
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2023-12-20 07:38:09
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# ArgoDB与Spark SQL性能对比实现指南
在大数据分析的世界中，选择合适的数据存储和查询引擎至关重要。本文将帮助你了解如何进行 ArgoDB 和 Spark SQL 的性能对比。整个过程包括数据准备、环境搭建、性能测试和结果分析。下面是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 内容 |
|------|------|
| 1 | 数据集准备 |
| 2 | ArgoDB 环境
现在开发B/S这种模式时我一般会首选是JAVA，不过以前也曾经用过ASP，PHP，.NET，前天我做了一个加法运算的性能测试，发现JAVA确实在性能上很突出，当然dotnet也错，java的性能在很大程度上是看他用的jdk版本,如果用jdk1.6性能要远远高于jdk1.4，不过即使用jdk1.6，其性能也只能和dotnet（dotnet我也是用最新dotnetframework...
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2006-12-22 11:01:00
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Impala介绍Impala支持的文件格式Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询。它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中，但值得注意的是，有一些格式的数据它是无法写入的（write to）。对于Impala无法写入的数据格式，我们只能通过Hive建表，通过Hive进行数据的写入，然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询操作
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2024-08-06 11:09:17
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近年来，NoSQL数据库凭借其易扩展、高性能、高可用、数据模型灵活等特色吸引到了大量新兴互联网公司的青睐，包括国内的淘宝、新浪、京东商城、360、搜狗等都已经在局部尝试NoSQL解决方案。目前市场上有很多优秀的NoSQL产品，如MongoDB 、SequoiaDB、Cassandra、HBase等，每个产品都有其特性，但也有各自的缺陷。 近日，知名独立基准测评机构Bankmark，针对目前市面上
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2024-05-27 22:15:18
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Chrome浏览器性能对比测试报告 十五年前，Netscape推出第二代浏览器并改名为Navigator。后来微软认识到浏览器的重要性，迅速推出了最早的IE版本，并捆绑进操作系统，最终打 败了Netscape。时间进入了
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2024-03-13 20:37:00
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Spark Load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理，提高 Doris 大数据量的导入性能并且节省 Doris 集群的计算资源。主要用于初次迁移，大数据量导入 Doris 的场景。Spark Load 是利用了 Spark 集群的资源对要导入的数据的进行了排序，Doris BE 直接写文件，这样能大大降低 Doris 集群的资源使用，对于历史海量数据迁移降低 Doris 集群资
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2024-07-24 14:50:37
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优点：为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快；写入速度非常快，50-200M/s，按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写
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2023-09-05 16:56:05
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# Python操作Spark与Java操作Spark性能对比
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，支持多种编程语言，其中最常用的是 Python 和 Java。两者各有优缺点，用户在选择时往往需要考虑性能、易用性和社区支持等方面。本文将简单介绍Python和Java操作Spark的基本情况，并通过代码示例和性能对比，帮助开发者更好地选择合适的工具。
## Spark简介
原创
2024-09-09 05:36:50
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