文章目录1. 简介2. 安装2.1 Local模式2.2 集群模式2.2.1 独立模式2.2.1.1 方式1：直接连接master2.2.1.2 方式2：创建slaves文件2.2.2 在Yarn上启动Spark3. 集成 Hive Spark 2.4.71. 简介Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规
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2024-01-17 10:35:02
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一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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## 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
43阅读
# Spark GP查询对比指南
在现代大数据处理的世界里，Apache Spark 已经成为了流行的选择。通过使用 Spark 的各种功能，开发者可以轻松实现数据的对比和分析。本篇文章将通过一个简单的例子，教会你如何实现 Spark GP 查询对比，包括整件事情的流程、每一步所需的代码以及详细注释。
## 流程步骤
在实现 Spark GP 查询对比之前，我们需要明确整体流程。以下是步骤表
原创
2024-08-19 07:23:25
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超图GP与Spark的集成，无疑是当前大数据处理领域的一个热门话题。通过将超图的图形处理能力与Spark的分布式计算性能结合，我们能够实现更高效的数据分析和处理。下面，我将详细介绍如何进行这一集成，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，我们需要了解技术栈的兼容性。Spark和超图GP的版本需要匹配。以下是相关的四象限图，展示了技术栈的匹配度：
# 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
原创
2024-09-06 05:00:17
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1. RDD-(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集 Spark以RDD为核心概念开发的，它的运行也是以RDD为中心。有两种RDD：第一种是并行Collections，它是Scala collection，可以进行并行计算；第二种是Hadoop数据集，它是并行计算HDFS文件的每条记录，凡是Hadoop支持的文件系统，
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2023-06-19 06:39:35
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通俗点说，异构就是让不同的架构处理器，协同作战，一起工作。例如，让CPU与其核显GPU两个不同架构，联合进行浮点运算，以提高整个处理器性能和工作效率。 基本概念 在异构计算系统上进行的并行计算通常称为
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2023-12-16 17:34:11
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注意：除sql语句外的命令大小写敏感！！！sql语句要加上分号结束！！！1、以dbuser的身份连接数据库exampledb：$ su - dbuser
Password:
Last login: Wed Mar 1 11:52:07 CST 2017 on pts/
[dbuser@master ~]$ psql -d exampledb2、查看所用的数据库postgres=# \l3、创建用
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2024-01-27 19:30:59
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基于Spark技术的银行客户数据分析1. 实验室名称：2. 实验项目名称：一、业务场景二、数据集说明三、操作步骤阶段一、启动HDFS、Spark集群服务和zeppelin服务器阶段二、准备案例中用到的数据集阶段三、对数据集进行探索和分析阶段四、自行练习 申明： 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址 全文共计4672字，阅读大概需要3分钟 1. 实验室名称：大数据实验教学系统
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2023-08-02 10:12:38
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GP高可用原理下面重点讲GP的同步原理。这个图是用了阿里云之前的blog里面的一个图案。在GP里面它是有master这种架构，在master节点上，用户连到GP之后，后台会起相应的back进程的处理用户的请求。当比如有建表或者删表或者更新数据字典的操作的时候，是通过Postgres的WAL日志流复制的方式，比如说新建一个表，就会先把这个日志写到buffer里面，然后再刷盘。这边会有新的进程然后同步
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2023-11-15 22:49:44
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GPGP是General Partner的缩写，意思是普通合伙人。投资者经常听到的一些基金、风投等投资公司采用的就是普通合伙人的制度，在美国等发达国家，普通合伙人很常见。其实，说白了，GP最开始指的就是投资公司最初成立时期的创始人，他们按照出资额分配股份，共同管理公司，公司的利润营收与其有着直接的关系。而在后来的发展过程中，为了留出一些优秀的管理层，
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2023-07-31 23:44:23
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gp_XYZ，gp_Vec，gp_Dir
原创
2023-03-04 16:23:16
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# 如何实现spark更新gp表的某一条记录
## 整体流程
在实现“spark更新gp表的某一条记录”这个任务中，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 从GP表中读取需要更新的记录 |
| 2 | 在Spark中对记录进行更新操作 |
| 3 | 将更新后的记录写回GP表中 |
## 详细步骤及代码示例
### 步骤1：从GP表中读取需
原创
2024-02-24 05:38:47
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# MySQL中的性能调优：如何利用GP进行数据库优化
MySQL是一个广泛使用的开源数据库管理系统，具有高效性和灵活性。在进行数据库管理时，性能优化是一个不可忽视的重要环节。GP（Guided Performance）是一种通过建议和分析来提升数据库性能的工具。本文将探讨GP在MySQL中的作用，并提供一些实用的代码示例，帮助你更好地优化数据库性能。
## GP概述
GP（Guided P
## 从Hive到GP：将数据从Hive迁移到Greenplum
在数据处理和分析领域，Hive和Greenplum都是常用的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，而Greenplum是一个基于PostgreSQL的关系型数据库管理系统。当需要将Hive中的数据迁移到Greenplum时，可以通过一些简单的步骤来实现。
### 步骤一：将Hive数据导出为CSV文件
首先，我们
原创
2024-04-16 06:03:33
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Hadoop的总体概述Hadoop起源于谷歌的集群系统，谷歌的数据中心使用廉价Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。其核心组件有3个：第一个就是，GFS（GOOgle File Syetem），一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。第二个是MapReduce的，谷歌发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce的操作.MAP是把
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2024-01-08 13:31:01
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因为公司需要使用greenplum，而官方的datax版本在导数据到greenplum时，速度是非常慢的（严格说是datax导数据到postgresql，在导入到GP时，数据走的是master，一条一条insert的，当然是慢）。所以，这里采用了别人开发好的支持GP 的datax版本：https://github.com/HashDataInc/DataX首先来说一下GP，GP作为一种数据仓库工具
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2023-12-14 14:51:33
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GreenPlum6使用PXF进行连接HDFS、HIVE环境配置初始环境准备文件配置服务器文件修改PXF配置文件(pxf-env.sh)配置环境变量PXF服务器配置文件分发、启动建表、查询、测试 最近我们正在测试GP6.7的性能，尝试着使用PXF连接HDFS进行外部表获取，提供一个GreenPlum中文社区 PXF中文文档 环境配置配置环境：GreenPlum 6.7 ; PXF 5.11 ;
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2023-12-14 21:12:30
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arcgis gp
原创
2021-07-09 10:32:23
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