SparkSQL本质上是基于DAG模型的MPP。而Kylin
核心是Cube(多维立方体)。关于MPP和Cube预处理的差异，重复如下：
> MPP [1] 的基本思路是增加机器来并行计算，从而提高查询速度。比如扫描8亿记录一台机器要处理1小时，但如果用100台机器来并行处理，就只要一分钟不到。再配合列式存储和一些索引，查询可以更快返回。要注意这里在线运算量并没有减小，8
1、Spark Streaming简介
1.1 概述
Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join
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2024-10-15 09:46:00
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由于项目需要，需要将一个mp4文件中的视频和另一个mp4文件的音频合成为一个mp4文件。因此试着将合成过程中解决问题的方法记录下来，以便以后进行查看。 合成中需要处理的问题：1.当视频和音频时长不一致时，如何处理？ 以视频的时长为标准，音频时长比视频短时，添加静音帧作为补充； 开始时需要处理的问题： 第一种情况：视频的开始时间要比音频晚，因此要过滤掉一部分音频，等到达视频开始时间时，才开始将视频和
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2024-08-03 20:06:22
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华为作为全球领先的通信技术和解决方案提供商，一直致力于推动网络技术的进步和创新。其中，MPLS（Multi-Protocol Label Switching）和MP BGP（Multi-Protocol Border Gateway Protocol）是两种重要的网络技术，对于构建高效、可靠的网络架构至关重要。
MPLS是一种基于标签的多协议分组数据交换技术，它能够在网络中实现灵活、高效的数据传
原创
2024-03-06 12:39:57
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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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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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python 播放MP3和MP4
原创
2021-07-09 11:06:12
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如果你比较熟悉JavaWeb应用开发，那么对Spring框架一定不陌生，并且JavaWeb通常是基于SSM搭起的架构，主要用Java语言开发。但是开发Spark程序，Scala语言往往必不可少。众所周知
如果你比较熟悉JavaWeb应用开发，那么对Spring框架一定不陌生，并且JavaWeb通常是基于SSM搭起的架构，主要用Java语言开发。但是开发S
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2023-07-05 15:47:49
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一、SparkStreaming简介SparkStreaming是流式处理框架，是Spark API的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。例如：map,reduce,join,window 。最终，处理后的数据可以存放在文件系统，数据
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2023-11-20 05:41:25
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一、SAP实施方法与过程——ASAPASAP是SAP公司为使R/3项目的实施更简单、更有效的一套完整的快速实施方法。ASAP优化了在实施过程中对时间、质量和资源的有效使用等方面的控制。它是一个包括了使得项目实施得以成功所有基本要素的完整的实施方法，主要包括：ASAP路线图、SAP工具包、SAP技术支持和服务、SAP培训和SAP参考模型。ASAP提供了面向过程的，清楚和简明的计划 >项目计划，
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。 &nb
Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，能够快速、通用地处理大规模数据集，而 “Spark” 通常是指其架构及功能的简写。在本文中，我们将探讨如何解决“Apache Spark 和 Spark”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
确保在你的计算机上安装 Apache Spark 之前，必须满足一些前置依赖。以下是需要安装的组件及
1、Spark 介绍Apache 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Scala编写，方便快速编程; Spark 技术栈中包括 SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,SparkMllib等。 Spark与MapReduce的区别 1. Spark 基于内存迭代处理数据，MR基于磁盘迭代处理数据 2. Spark 粗粒度资源申请，MR
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2024-03-03 10:14:36
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文章目录1.Spark概述1.1. Spark是什么1.2. Spark的特点(优点)1.3. Spark组件1.4. Spark和Hadoop的异同2.Spark集群的搭建2.1. Spark 集群结构2.2. Spark 集群搭建2.3. Spark 集群高可用搭建2.4. 第一个应用的运行3.Spark入门3.1. Spark shell 的方式编写 WordCount3.2. 读取 HD
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2023-10-05 16:17:51
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目录什么是Spark？为什么要使用Spark？Spark的架构Spark的应用场景 什么是Spark？ 官网地址:https://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 &
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2024-01-28 01:00:45
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前言Apache Spark 是当今最流行的开源大数据处理框架。和人们耳熟能详的 MapReduce 一样，Spark 用于进行分布式、大规模的数据处理，但 Spark 作为 MapReduce 的接任者，提供了更高级的编程接口、更高的性能。除此之外，Spark 不仅能进行常规的批处理计算，还提供了流式计算支持。Apache Spark 诞生于大名鼎鼎的 AMPLab（这里还诞生过 Mesos 和
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2023-08-12 15:24:29
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本文章可以解答以下问题： 1.Spark基于什么算法的分布式计算（很简单） 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spark局限是什么 5.什么情况下适合使用Spark 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实
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2023-07-28 15:23:22
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前记入职四个月了，面试的Java工程师，没想到工作是要做数据相关的开发，也是挺无奈。目前主要做Spark相关开发，经过一段时间的学习和使用，对Spark也算是较为熟悉了，故写个笔记整理下自己掌握的Spark知识。一、Spark基础概念1.Spark的特点在Spark出现前，主流的分布式计算框架是MapReduce，Spark逐渐取代MapReduce主要在于其有以下两点优势。
1、更快的执行速度。
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2023-08-11 07:20:17
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structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间 2按固定间隔时间执行 3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2023-11-24 23:59:37
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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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