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
转载
2023-11-28 08:55:51
93阅读
spark 新特性主要增加DataFrame/DataSet、Structured Streaming和Spark Session1. DataFrame/DataSet主要替换之前的RDD，主要优势在执行效率、集群间通信、执行优化和GC开销比RDD有优势。2. Structured Streaming大部分场景替换之前的Streaming，比之前的优势集中中简洁的模型、一致的API、卓
Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用.下面我转一份别人的资料,讲的很清楚.Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。St
转载
2024-01-30 23:05:43
101阅读
# Tez和Spark性能比较
## 1. 流程
在比较Tez和Spark的性能之前，我们首先需要了解整个流程。下面是比较Tez和Spark性能的流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 配置环境 |
| 3 | 编写和执行作业 |
| 4 | 性能评估 |
## 2. 数据准备
在进行性能比较之前，我们需要准备相应的数据集。可以
原创
2023-07-21 10:18:23
211阅读
# Presto、Tez与Spark性能比较
在大数据处理领域，Presto、Tez和Spark是三种流行的计算引擎。它们各有优缺点，并在不同场景下适用。本文将对这三种技术进行比较，分析它们的性能特点，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 1. 概述
在讨论性能之前，首先了解这三种引擎的基本概念：
- **Presto**：开源分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析。它能够查询来
背景mr引擎在hive 2中将被弃用。官方推荐使用tez或spark等引擎。选择tez使用有向无环图。内存式计算。spark可以同时作为批式和流式的处理引擎，减少学习成本。问题&&不便tez：在hive sql中使用了union 或 join操作tez会将任务切分,每个小任务，创建一个文件文件夹，如下：这就会造成一个非常严重的问题，假如这张表的下文，使用这张表没有用tez，而是使用
转载
2023-05-26 23:53:04
346阅读
我们都知道Node.JS一直很火也很强，其实很少人明白Node.JS到底强在哪里？Node.JS在涉及堵塞源读写方面要比PHP快十多倍，从某种程度看，Node.JS与PHP相比有点不是一个级别，Javascript和PHP相比可能更合适，Node.JS是一个Web框架，其比PHP在涉及堵塞读写上要快，并不是Javascript语言比PHP快，而是Node.js处理堵塞源的方式比较高朝。所以，这不是
转载
2023-10-15 21:45:45
148阅读
Tez环境搭建 编译Tez由于在Tez-Yarn的官网上并没有关于hadoop3.1.2对应的Tez-Yarn安装包，所以我们进行针对性的编译。先检测Maven是否安装了。修改pom.xml编译modules，将tez-ui注释掉，不需要编译tez-ui。检测Maven是否安装1、在app-11上，使用hadoop用户登录。 命令：su - hadoop2、检测Maven是否安装。 命令：
转载
2024-02-18 07:38:11
23阅读
《方舟 生存进化》的老玩家都知道，如果要建家，选址是相当重要的，你总不想第二天发现，自己辛辛苦苦建造的房子就变成了一堆废墟了吧，所以在方舟中选址也是极为重要的，在这里我们就围绕方舟中的‘中心岛’地图，来研究下建家到底哪几个位置为最佳，我们先以较好的位置到最佳的位置来介绍。NO.3这个位置位于‘中心岛’的西面悬崖下的‘冰宫’，这个位置对于刚接触方舟这款游戏的玩家来说是很少前往的位置，老玩家去也一般是
转载
2024-01-26 22:47:38
91阅读
前言：在日常工作中，我们经常会使用到ElasticSearch，在大数据量亿级别的情况下使用它进行实时检索，速度非常快。但是却不知道它的原理是什么，采用什么方式进行检索。和mysql数据库有什么区别？一直都有困惑。 我花了一点时间学习一下，下面是我学习后整理出来的内容，希望对你们有帮助。ES为什么查询速度快？我写了一张比较简单的表： idnameage1张三242李四253王
转载
2023-09-04 16:10:56
275阅读
# CDH性能比apache hadoop性能快么
## 1. 流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 下载Cloudera Distribution for Hadoop (CDH)|
| 2 | 配置CDH集群
原创
2024-03-16 05:42:51
23阅读
2004年，Google的MapReduce论文揭开了大数据处理的时代，现如今，大数据的发展已达到惊人的速度，大数据技术深刻改变了世界。与此同时，各大数据库厂商在大数据这片蓝海里都想多分一杯羹，于是乎，各种数据库开发技术如雨后春笋般孕育而出。众所周知，大数据技术纷杂繁多，而Spark、Hive、Tez、RapidsDB这几款却深受开发者青睐，谈其性能各有千秋：1.Spark是由UC Berkele
转载
2023-10-26 21:19:34
185阅读
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
转载
2023-10-11 22:56:32
95阅读
# Spark与Tez性能分析与比较
## 引言
在大数据领域，Apache Spark和Apache Tez都是非常流行的数据处理框架。两者都提供了高效的分布式计算能力，用于处理大规模数据集。然而，由于其不同的设计目标和实现方式，Spark和Tez在性能方面可能存在一些差异。本文将介绍Spark和Tez的基本原理，对比它们在性能方面的差异，并通过一些代码示例进行实际性能测试。
## Spa
原创
2023-08-25 16:14:33
393阅读
MapReduce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）"。Tez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Input、Shu
转载
2024-07-19 07:03:34
44阅读
为什么 Intel 的超线程技术是一个核两条线程，而不是更多？可以说是最优的。CPU在执行单线程任务时，并不是核心内每一个单元都在工作。而超线程技术就是让闲着的那些执行单元去做另一个线程的工作。这时你会看到两个线程同时进行。但是假设有两个线程在某一时刻都要使用CPU中的一个特定执行单元，那么他们俩就没法同时执行了，只能一个一个来。超线程的本意是提高CPU的使用效率，虽然增加了5%的芯片面积用以实现
本文主要说明java和C++两种语言的执行速度差异较大的原因（借鉴自维基百科）。java是解释性语言,java程序在运行时，不像C++那样直接被编译成机器码进行执行，而是类加载器从类路经中加载相关的类，然后java虚拟机读取该类文件的字节码,执行相应操作。C++编译的时候直接将程序编译成本地机器码.一般来说java程序执行速度要比C++慢10-30倍（java虚拟机可以将频繁使用的字节码直接转化成
转载
2023-06-01 17:54:51
186阅读
一，常用工具dir（）：解析目录结构
help（）：说明使用方法尝试解析torch使用dir解析torch目录结构下拉发现torch中有一个cuda，可以尝试再解析cudacuda中有一个is_available，继续进行解析当解析到全是双下划线的内容时，即代表这是一个方法，可以使用help查看使用方式从返回内容可知，该函数返回一个bool类型，表示cuda是否可用。二，Pycharm与Jupyt
转载
2024-09-11 14:22:27
90阅读
一、MongoDB批量操作MongoDB对数据的操作分为Read Operations和Write Operations，Read Operations包含查询操作，Write Operations包含删除、插入、替换、更新几种操作。MongoDB提供客户端用bulk方式执行Write Operations，也就是批量写操作。在java driver中，对应MongoCollection的bulk
\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
