译者续：本文会持续更新。MLlib 是spark 机器学习的库，它的目标是使机器学习算法能更容易上手。这个库包含通用学习算法和工具集，包括：分类，回归，聚类，协同过滤，降维，以及深层优化策略和上层管道API（pipeline）. 分为两个包：1 spark.mllib 包含基于RDD的原始API 2 spark.ml 包含上层操作DataFrame 的API， 可以构造机器学习管道，&n
# MySQL的PB级别详解
在数据库管理中，“PB”通常是指“petabyte”，而在MySQL中，数据的存储和管理经过不同层级的优化和配置，可以达到PB级别的容量。本文将探讨如何在MySQL中实现这一目标，并提供相关的代码示例。
## 数据库设计
在处理PB级别的数据时，合理的数据库设计显得尤为重要。通常，我们需要考虑以下几个方面：
1. **数据表设计：** 数据表需要进行合理的规范
原创
2024-10-09 06:24:36
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文档管理系列技术文章一、PB级文件存储的需求案例大中型研究机构（科研院所）获取、积累的科研资料与数据，类型多，数量大，对安全性有一定的要求。这些资料与数据，往往得到几百T，甚至PB级别。如何有效利用这些资料提高研究效率，是领导者需要考虑的问题。 基本的需求有： （1）能存储PB级别的文件； （2）能全文检索； （3）能进行数据筛选； 然而这些研究机构又面临着诸多实际困难与问题： （1）科研预算有限
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2023-06-28 12:25:19
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## Spark 解析 Protocol Buffers（PB） 完整指南
在这一篇文章中，我将向你介绍如何在 Apache Spark 中解析 Protocol Buffers（简称 PB）。我们将具体探讨整个流程和每一个步骤所需的代码。
### 流程概述
以下是解析 PB 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
原创
2024-10-27 04:45:08
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# HBase存储PB级别文件的实现指南
在大数据时代，HBase作为一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，非常适合存储、检索以及大量数据的操作。在本篇文章中，我们将介绍如何通过HBase来存储PB级别的文件。我们将分步讲解整体流程，并通过代码示例来说明每一步的具体实现。
## 整体流程
首先，我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-29 08:11:27
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业务场景:大数据的挖掘的形式多种多样,即便是最基本的数据大处理技术,也应该关注全部数据而不是局部或者部分,以TOPN(排序取顶部N项目数据)为例,对全批量数据进行统计技术并筛选目标数据.数据格式: VERSION=1.0,PASSTIME=2016-11-3000:00:39 000,CARSTATE=
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2023-07-12 12:13:47
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1.MySQL架构2.sql执行顺序：FROM <LEFT_TABLE>
ON <JOIN_CONDITION>
<JOIN_TYPR> JOIN <RIGHT_TABLE>
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
ORDER BY执行时间长：
数据过多：分库分表关联太多表，太多join：sql优化没有充
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2024-07-29 19:39:59
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上一篇文章讲解了两大主流BI工具：Tableau和Power BI的介绍与安装，本篇文章将讲解如何用Tableau与Power BI连接数据源。常用的数据源有：Excel、文本/CSV文件和MySQL数据库，下面分别介绍。Tableau连接数据源1、连接Excel文件、文本/CSV文件Tableau安装好后，打开，界面如下。如果要连接Excel文件或者文本/CSV文件，直接选择对应的文件类型即可，
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2023-10-21 19:45:48
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# 使用 Java Spark 解析 Protocol Buffers (PB)
在大数据处理领域，Java Spark 是一个强大的框架，而 Protocol Buffers (PB) 是一种用于序列化结构化数据的语言。本文将指导你通过运行 Java Spark 解析 PB 格式的数据。我们的目标是创建一个简单的示例，逐步解读每个流程。
## 整体流程概述
下面是实现 Java Spark
原创
2024-10-29 04:39:12
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近日，汇集云创存储领先研发智慧的PB级cStor云存储系统产品问世。该系统是全球第一款超低功耗PB云存储系统，是国内最早实现并保持领先的云存储系统。
随着云计算的发展，各种云存储可以说是“满天飞”。而究其原因就是云存储在降低IT总体成本的同时，给企业带来了更多的便利性和安全性。而此款PB级云存储系统的推出，将更加的降低能耗。 cStor云存储系统不
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2024-01-07 18:26:18
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1、ProfileString：读取配置文件ini功能：从初始化文件（.ini）中读取字符串型设置值。语法：ProfileString ( filename, section, key, default )参数：filename：string类型，指定初始化文件的名称，可以包括路径，省略路径时，该函数按操作系统的标准路径搜索指定文件 section：string类型，指定要得到的值所在的节（S
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2023-07-03 21:22:59
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为了增强容错性和高可用，避免上游RDD被重复计算的大量时间开销，Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制，主要有三个概念：Cache、Persist、Checkout。1、存储级别介绍（StorageLevel）存储级别以一个枚举类StorageLevel定义，分为以下12种：StorageLevel枚举类存储级别存储级别使用空间CPU时间是否在内存中是否在磁盘上备注NONE否否
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2023-06-28 18:54:16
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Spark存储级别Storage LevelRemarkMEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则某些分区的数据就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。MEM
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2023-09-19 01:24:57
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Spark缓存级别在spark中，如果一个rdd或者Dataset被多次复用，最好是对此做缓存操作，以避免程序多次进行重复的计算。Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。缓存的使用：val dataset = spark.read.parquet(file)
dataset.cache()
或者：dat
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2023-07-28 13:05:48
145阅读
powerbuilder中怎样新建一个pbl文件在创建pbw之后，右键单击pbw，点新建，弹出对话矿，按图操作，就能创建pbl主程序入口：主程序入口代码：// Profile ahzbmysql
SQLCA.DBMS = "ODBC"
SQLCA.AutoCommit = False
SQLCA.DBParm = "ConnectString='DSN=数据库名称;UID=用户名;PWD=密码'"
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2023-08-13 13:16:52
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在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，合理的日志级别设置对于高效的调试与性能优化至关重要。在这篇博文中，我将详细记录解决 Spark 日志级别问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等方面。
## 背景定位
在一个大型数据处理项目中，我们频繁观察到执行任务时的性能问题，并且无法有效追踪日志信息。这使得我们在调试时无法快速定位问题，从而影响了开发效
例如有一张hive表叫做activity。cache表，数据放内存，数据被广播到Executor，broadcast，将数据由reduce side join 变map side join。效果都是查不多的，基本表达的都是一个意思。具体效果体现：读数据次数变小；df（dataframe）执行过一次就已经有值，不用重新执行前方获取df的过程。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分
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2024-05-06 15:00:45
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存储级别（Storage Level）详解
Spark的存储级别决定了数据在内存和磁盘中的存储方式，以及是否对数据进行序列化。存储级别主要用于RDD或DataFrame/Dataset的cache()和persist()操作。存储级别分类
Spark提供了以下几种存储级别：MEMORY_ONLY数据完全存储在内存中。如果内存不足，部分数据会被丢弃（不会写入磁盘）。
数据未被序列化，存储在内存中的数
Spark 缓存级别是提升 Spark 应用性能的重要手段之一。使用合适的缓存级别可以减少数据的重复计算，提升处理效率。在这篇博文中，我将详细讲解如何解决与 Spark 缓存级别相关的问题，分为多个结构部分，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦。
### 环境配置
为了确保我们的 Spark 环境能够顺利运行，我们需要进行适当的配置。首先，推荐使用流程图来生动呈现这些
cache/persist 持久化cache设置RDD缓存级别为 只在内存中 存储;其实内部调用的就是persist()方法persist可以灵活的设置RDD缓存级别(方式); 具体pyspark中如下;具体选用哪种,基本优缺点 和 内存/磁盘 的一样;根据情况选择from pyspark import StorageLevel
StorageLevel.DISK_ONLY # 存储方式:磁盘;
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2023-10-09 10:49:56
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