Spark Streaming概念特性介绍通过之前的文章我们了解了Structured Streaming是建立在SparkSQL引擎之上的可伸缩和高容错的流式处理引擎，那么Spark Streaming又是何方神圣呢？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Kafka、Flume、以及TC
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2024-09-25 08:30:44
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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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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） spark 入门课程目标：了解spark概念知道spark的特点（与hadoop对比）独立实现spark local模式的启动1.1 spark概述1、什么是spark基于内存的计算引擎，它的计算速度非常快。但是仅仅只涉及到数据的计算，并没有涉及到数据的
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2024-07-26 15:59:20
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# 实现 Presto 和 Spark 的指南
随着大数据处理需求的增加，学习如何有效地使用 Presto 和 Spark 将为你在数据工程领域铺平道路。在本指南中，我将给你提供一个完整的实现流程，帮助你理解如何将这两个强大的工具结合起来。
## 流程概述
以下是实现 Presto 和 Spark 连接的步骤：
| 步骤 | 描述
一.经验1.Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .window2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作4.部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容
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2024-01-08 13:41:18
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1.这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下： • presto：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。 &
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2023-11-27 20:30:44
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1. Presto不是什么数据库 ，但是Presto并不是数据库。 千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。Presto并不是传统意义上的数据库。Presto并不是MySQL、PostgreSQL或者Oracle的代替品。Presto并不能用来处理在线事务。其实很多其他的数据库产品也是被用来设计为数据仓库或者数据分析工具，但是也不能处理在线事务。2.
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2023-12-03 08:04:20
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# Presto与Spark的整合入门教程
在现代数据处理的复杂生态中，Presto与Spark都是非常流行的数据处理引擎。Presto专注于快速的SQL查询，适合大数据分析，而Spark则是一个全面的数据处理框架，支持批处理与流处理。在本文中，我将教你如何将Presto与Spark结合使用，形成一个高效的数据处理管道。
## 整体流程
整合Presto与Spark的流程包括以下几个步骤：
1、MapReduce存在的问题一个 Hadoop job 通常都是这样的：1）从 HDFS 读取输入数据；2）在 Map 阶段使用用户定义的 mapper function, 然后把结果Spill到磁盘；3）在 Reduce 阶段，从各个处于 Map 阶段的机器中读取 Map 计算的中间结果，使用用户定义的 reduce function, 通常最后把结果写回 HDFS; Hadoop
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2024-09-09 07:14:30
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python(正则表达式(学习))前面的博客是复习，这篇文章属于学习，因为前面的知识点我学过，只是温故而知新，而正则表达式，我是没有学习过，因此是学习，这里当博客为一个笔记本，会的同学跳过，不会的，我们一起学习。let‘s go!定义:正则表达式也称为规则表达式，是用来查找或撒选满足某种规则（模式）的数据，所以说，使用正则表达式是让计算机代替人力去批量处理（查找或撒选）数据。在python使用re
一. 经验Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .windowSpark一切操作归根结底是对RDD的操作kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制ES的分片类似kafka的partitionspark Graph根据边集合构建图，顶点集合只是指定图中哪些顶点有效presto集群没必要采用
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2023-12-04 13:08:29
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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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原文的翻译多少有点瑕疵Spark，Hive，Impala和Presto是基于SQL的引擎，Impala由Cloudera开发和交付。在选择这些数据库来管理数据库时，许多Hadoop用户会感到困惑。Presto是一个开放源代码的分布式SQL查询引擎，旨在运行甚至PB级的SQL查询，它是由Facebook人设计的。Spark SQL是一个分布式内存计算引擎，它的内存处理能力很高。Hive也由Apach
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2024-06-04 07:43:10
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这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架，各自特点如下： presto：facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架，原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库，Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同，它没有使用MapReduce，大部分场景下比hive快一个数量级，其中的关键是所有的处理都在内存中完成。 Druid：是一个实时处理时序数
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2023-09-29 21:27:10
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# Hive与Presto的关系：数据处理的完美结合
在现代大数据生态系统中，Hive和Presto这两个技术名词经常一起出现。虽然它们的目标都是高效地处理和分析海量数据，但它们的设计理念和工作方式却存在显著差异。本文将深入探讨Hive和Presto的关系，以及如何在大数据环境中有效地结合二者的优势。
## 什么是Hive？
Hive是一个开源的数据仓库工具，建立在Hadoop之上，用于分析
Trigger什么是Trigger?翻译过来中文意思是触发器，显然这个解释是懵逼的，读者肯定有以下疑问，触发什么？什么时候触发？为什么需要触发器？带着疑问我们来学习FlinkTrigger详解Trigger是干嘛的呢？读者在理解trigger的时候，一定要和watermark以及window联系起来，上节讲到watermark的语义是表示后来到达的数据再也没有小于这个时间了，window机制决定了
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2023-11-03 11:24:28
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一、什么是即席查询即席查询是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统根据用户的选择生成相应的统计报表。普通查应用查询是定制开发的，即席查询是用户自定义查询条件理解：快速的执行自定义SQL（可能无法提前运算和预测）重点关注：数据存储格式和架构理解了什么是即席查询之后，下面会从定义、框架原理、优化等几个方面介绍这四个框架、最后会做一个对比，面对不同的业务选择合适的框架二、Kylin (over)1
# 理解 Presto 和 Hive 的关系
在大数据生态系统中，Presto 和 Hive 是两种不可忽视的技术。Presto 是一种高性能的分布式 SQL 查询引擎，而 Hive 则是一个基于 Hadoop 的数据仓库软件，用于数据总结、查询和分析。本文将带你了解 Presto 和 Hive 的关系，并通过一个简单的示例，展示如何使用二者。
## 目录
1. 理论背景
2. 主要步骤
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SparkCore1.一句话介绍Hadoop 和 Spark spark是基于内存的分布式计算框架。 hadoop是一个分布式计算开源框架，包含分布式文件系统HDFS、 MapReduce分布式计算的软件架构和Yarn资源管理调度系统。2.Spark和MR的区别1.MR是基于磁盘迭代处理数据，Spark是基于内存处理数据2.Spark有DAG有向无环图做优化3.MR是细粒度资源申请，applica
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2024-01-11 13:06:10
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SparkStreaming-运行架构SparkStreaming相对其他流处理系统最大的优势在于流处理引擎和数据处理在同一个软件栈，其中SparkStreaming功能主要包括流处理引擎的流数据接收与存储以及批处理作业的生成与管理，而spark核心负责处理SparkStreaming发送过来的作业。SparkStreaming分为Driver端和Client端。运行在Driver端为Stream
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2024-09-14 10:01:36
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