为什么要搭建实时数据流?首先不管什么公司,只要是hadoop搭建实时数据项目,那么就要实现第一步,搭建实时数据流, 那么不挂你是谁,都不可能直接访问后端组的kafka或者说,集群是公司最核心的东西,需要解耦给你访问 那么一般解决方式就是使用springboot搭建实时数据流,让公司其他业务部门,或者采集工程师的数据通过给定的api发送过来 springboot就不多说了,来说说实践中遇到的坑技术问
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2024-08-16 13:51:29
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Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作则不太适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这
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2023-12-16 09:41:45
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5.9 MapReduce与Tez对比Tez是一个基于Hadoop YARN构建的新计算框架，将任务组成一个有向无环图（DAG）去执行作业，所有的作业都可以描述成顶点和边构成的DAG。 Tez为数据处理提供了统一的接口，不再像MapReduce计算引擎一样将任务分为作业Map和Reduce阶段。在Tez中任务由输入（input）、输出（output）和处理器（processor）三部分接口组成，处
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2024-06-12 21:51:09
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DAG: 大数据计算引擎框架我们根据使用方式的不同一般会分为四类，其中第一类就是Hadoop 所承载的 MapReduce,它将计算分为两个阶段，分别为 Map 阶段 和 Reduce 阶段。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。 由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生。因此，支持 DAG 的框架被
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2024-06-19 21:15:34
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在如今数据爆炸的时代，企业的数据量与日俱增，大数据产品层出不穷。 出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。从第1代的MapReduce，到
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2023-10-28 13:55:15
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MapReduce MapReduce是一种编程模型，mapreduce是hive的默认执行引擎，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 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、Mer
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2024-06-10 17:53:37
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Hive on Tez - Apache Hive - Apache Software Foundation简单来说 hive是根本，执行引擎目前用过spark 和mr，现在是tez。一般来说mr 有点拉跨主要基于磁盘，spark是基于内存计算，通过spark划分宽窄依赖并且形成dag图，然后执行。其实tez和spark本身是差不多的 只不过可能底层思想不一样，现在来学习。Multiple red
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2023-12-13 18:23:47
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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
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2023-10-26 21:19:34
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自从 Hadoop 问世以来，MapReduce 在很长时间内都是排序基准测试的纪录保持者，但这一垄断在最近被基于内存计算的 Spark 打破了。在今年Databricks与AWS一起完成的一个Daytona Gray类别的Sort Benchmark中，Spark 完胜 Hadoop MapReduce：“1/10计算资源，1/3耗时”。这是个很有意思的对比实验，因此笔者也在一个小规模集群上做了
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2024-05-29 10:57:58
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1，Tez是什么？ Tez是Hortonworks公司开源的一种新型基于DAG有向无环图开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能，看下面一张图，就能说明问题： 2，Tez能干什么？ 上图已经说明问题了，如果将我们的Hive，或者Pig运行在Tez之上，那么速度会有几倍的提升，当然这仅仅是相对MapReduce来讲的，因为Spark这种分布式内存计算框架才是未
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2024-08-12 19:52:54
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大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所有需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。H
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2024-10-12 13:14:28
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Tez编程实战 逻辑DataFlow Source就是hdfs的文件，经过map，tokenizer顶点相当于map，做完map就可以输出单词加上1，这样的keyvalue键值对。然后对键值对求和，因为这里的求和之后需要排序，所以求和的过程不像MapReduce直接做Reduce，Reduce之后将value和key进行交换，比如之前是Dear，1现在就是2，Dear。在做Reduce的过
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2023-12-26 15:03:16
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MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。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Input、Shuffle、Sort、Merge、Pro
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2023-07-28 12:59:04
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Apex TriggersApex 触发器（Apex Triggers）是一种特殊的 Apex 类。它的主要作用是在一条记录被插入、修改、删除之前或之后自动执行一系列的操作。每一个 Trigger 类必须对应一种对象。Trigger 的语法和普通的 Apex 类一样。Salesforce 建议开发者在创建 Trigger 之前，考虑一下相同的操作可否通过 Salesforce 的设置界面中的功能完
# Spark VS Tez: A Comparison of Big Data Processing Frameworks
## Introduction
In the world of big data processing, there are several frameworks available that allow for distributed and parallel pro
原创
2023-10-06 09:49:36
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# 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
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# Spark vs Tez: Which is Better for Big Data Processing?
In the world of big data processing, two popular frameworks stand out: Apache Spark and Apache Tez. Both are widely used for processing large
原创
2024-05-21 07:17:23
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MR（MapReduce）引擎是一种在Hadoop生态系统中常用的数据处理引擎。它的特点是将大规模数据处理任务分解为多个Map和Reduce阶段，并通过磁盘进行数据存储和传输。MR引擎的优点是能够处理大规模的数据，并且保证结果的准确性。它适用于处理一些相对较慢的任务，如周、月、年指标的计算。然而，随着数据规模的不断增长和业务需求的不断变化，MR引擎在某些场景下可能无法满足用户的需求。特别是对于需要
# 如何使用Tez和Spark
## 介绍
Tez是一个用于大数据处理的执行框架，它可以加速Apache Hadoop的MapReduce作业。Spark是另一个开源的大数据处理框架，它提供了更快的数据处理能力和更丰富的API。在本文中，我们将讨论如何使用Tez和Spark来处理大数据。
## 整体流程
下面是使用Tez和Spark处理大数据的整体流程。我们将用表格的形式展示每个步骤和所需
原创
2023-07-29 12:44:03
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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
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2024-07-19 07:03:34
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