当前有许多分布式计算系统能够实时处理大数据，这篇文章是对Apache的三个框架进行比较，试图提供一个快速的高屋建瓴地异同性总结。 Apache Storm 在Storm中，你设计的实时计算图称为toplogy，将其以集群方式运行，其主节点会在工作节点之间分发代码并执行，在一个topology中，数据是在spout之间传递，它发射数据流作为不可变的key-value匹配集合，这种key-val
每年，市场上都会出现种种不同的数据管理规模、类型与速度表现的分布式系统。在这些系统中，Spark和hadoop是获得最大关注的两个。然而该怎么判断哪一款适合你?如果想批处理流量数据，并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模，Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗?
为了增加混淆，Spark和Hadoop经常与位于HDFS，
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2024-06-05 07:36:16
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在本Apache Spark示例教程中，当您的Scala Spark代码未按预期部署时，我们将介绍一些选项。 例如，您的Spark驱动程序是否仅依赖于与Scala 2.11兼容的第三方jar，但您的Spark集群基于Scala 2.10？ 也许您的代码依赖于Apache Spark也使用的较新版本的3rd party jar？ 或者，也许您希望您的代码使用特定jar的Spark版本，而不是代码
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2024-09-07 17:39:03
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# 使用 Doris 和 Spark 实现数据处理的完整流程
在现代数据工程中，Doris 作为一个高性能实时分析数据库，与 Spark 结合使用可以提供强大的数据处理能力。本文将指导您如何将 Doris 和 Spark 整合来实现数据处理。我们将首先介绍整个流程，然后逐步深入每一步的操作和代码。
## 整体流程
以下是使用 Doris 和 Spark 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
doris介绍Doris是一个MPP的OLAP系统，以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到终的结果(与Hadoop相似)。 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性
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2024-07-26 10:18:19
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一、实验目的下载一个HRTF数据库，阅读其说明文档，学习如何运用其中数据，完成双耳空间音效的实现。推荐基于真人的CIPIC，以及基于人工头的THK。素材不能只有一种，要创建一个声景。利用HRTF实现声景中各个声源的不同方位的双耳空间音效。二、实验原理HRTF（Head Related Transfer Function）：头相关变换函数，是一种音效定位算法，对应时域的HRIR（Head Relat
SHAP的理解与应用SHAP有两个核心，分别是shap values和shap interaction values，在官方的应用中，主要有三种，分别是force plot、summary plot和dependence plot，这三种应用都是对shap values和shap interaction values进行处理后得到的。下面会介绍SHAP的官方示例，以及我个人对SHAP的理解和应用。
6月29日，Doris有幸得到中国信通院云大所、大数据技术标准推进委员会的支持，在中国信通院举行了0.11.0新版本预览线下沙龙。各位嘉宾都带来了干货满满的分享。关注Doris官方公众号，后台回复“0629”即可获取各位嘉宾分享PPT及现场录像。 今天是朱良昌同学代表百度智能云流式计算团队带来Spark Streaming对接Doris 设计与实现的分享。 业务场景
目录概述导入方式批量删除Broker LoadRoutine LoadStream load概述Doris现在支持Broker load/routine load/stream load/mini batch load等多种导入方式。
spark load主要用于解决初次迁移，大量数据迁移doris的场景，用于提升数据导入的速度。导入方式所有导入方式都支持 csv 数据格式。其中 Broker l
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2023-12-19 20:11:49
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目录 1、SparkStreaming2、SparkStreaming程序入口3、SparkStreaming初始理解4、什么是DStream5、数据源5.1、Socket数据源5.2、HDFS数据源5.3、自定义数据源5.4、kafka数据源6、Spark任务设置自动重启步骤一：设置自动重启Driver程序步骤二：设置HDFS的checkpoint目录步骤三：代码实现7、数据丢失如何处
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2023-12-27 10:14:48
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1. Doris 简介1.1 Doris 概述Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后， 更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一 业务最大可达到上百 TB。 Apache Doris 是一个现代化的 MPP（Massively Parallel Processing，即
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2024-08-01 21:23:29
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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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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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在《当我们在讨论CQRS时，我们在讨论些神马》中，我们讨论了当使用CQRS的过程中，需要关心的一些问题。其中与CQRS关联最为紧密的模式莫过于Event Sourcing了，CQRS与ES的结合，为我们构造高性能、可扩展系统提供了基本思路。本文将介绍 Kanasz Robert在《Introduction to CQRS》中的示例项目Diary.CQRS。获取Diary.CQRS项目该项目为Kan
此讨论并不局限于HBase，也会延伸到MongoDB和Cassandra这样的NoSQL数据库。 1、RDBMS RDBMS有以下特点： 面向视图：RDBMS表使用固定的视图，表中的数据类型也会事先定义。表的视图在创建时就已经定义，并且不容易修改。向视图中添加元素的操作会以新建表的形式实现，这一操作会在原始表和新建表中建立一对一关系。这也限制了RDBMS的使用场景，RDBMS适合
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2024-10-11 19:40:52
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一、区别①本质上相同，都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程。②数据流有所区别，MR按map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等各阶段逐一实现。Spark基于DAG数据流，可实现更复杂数据流操作（根据宽/窄依赖实现）③实现功能上有所区别，MR在map中做了排序操作，而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的，而是采用Ag
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2024-02-02 14:04:12
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HBase vs Cassandra: why we moved 下文中将讨论为何选择Cassandra作为我们的NOSQL方案。 是否Cassandra的血统预言了未来？我发现在软件问题上，我们先去考虑上层问题而不是直接深入到细节，可以节约大量时间。在选择HBase还是Cassandra上我也遵循了这一信条。HBase还是Cassandra具有完全不同的血统和基因，这决定了他
Apache Doris 代码仓库地址：apache/incubator-doris 欢迎大家关注加星 Stream Load介绍Stream load 是一个同步的导入方式，用户通过发送 HTTP 协议发送请求将本地文件或数据流导入到 Doris 中。Stream load 同步执行导入并返回导入结果。用户可直接通过请求的返回体判断本次导入是否成功。Strea
参考大数据百度网盘下载链接： 决战大数据 提取码: qkxt1 Presto整体架构Presto采用典型的master-slave模型：coordinator(master)：负责meta管理,query的解析和调度，worker管理worker：负责计算和读写。下图中浅蓝色的部分主要在Presto-main中进行实现。 红色部分的API是由Presto-spi实现了接口定义，main中调用spi
# 实现"doris spark load"的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"doris spark load"。下面是整个过程的步骤和详细说明。
## 步骤概览
以下表格展示了实现"doris spark load"的步骤概览。
| 步骤 | 描述 |
| :--- | :--- |
| 步骤一 | 下载并安装Doris和Spark |
| 步骤二 | 创建Dori
原创
2023-10-28 12:04:10
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