Flex 4引入了一种新的皮肤结构，这种新的结构对Flex 4组件中的样式结构进行了一次全面的重新调整，并且使用户可以很容易地改变CSS或者更换组件的皮肤。 在本文中，我将向您简要介绍Spark皮肤和CSS的使用，同时我还会提供使用Flash Catalyst创建Flex 4主题的一些指南。Flex 4与对新的Spark样式的支持Flex 2和Flex 3中的SDK仅支持Halo皮肤，而在FLE
在过去的一年之中，我们一直在利用Spark做实时交互式分析系统方面的尝试，有兴趣的同学可以看一下我们之前分享的博客《基于Spark的用户分析系统》。我们在不断受到Spark启发的同时，也不得不忍受尚处于青春期的Spark性格中的叛逆。特别是在不断优化系统性能过程中，发现我们实际上是在做与Project Tungs
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2023-12-27 22:01:01
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一、同类实现差异1、Presto整数相除沿用了Java整数相除的特性，而Spark除法会得到小数。示例：select 5/2;Presto返回2，Spark返回2.5。2、Presto的substr()函数的子字符串索引从1开始，而spark从0开始。示例：select substr('123', 0, 2);Spark会返回结果12，Presto会返回空，除非写select substr('12
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2023-11-17 22:19:39
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1.Presto 简单介绍1.1 Presto基本概念 Presto是Facebook开源的MPP SQL引擎，旨在填补Hive在速度和灵活性（对接多种数据源）上的不足。相似的SQL on Hadoop竞品还有Impala和Spark SQL等。这里我们介绍下Presto的基本概念。 Presto是一个分布式的查询引擎，本身并
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2023-11-09 14:11:35
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MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ 我
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2023-12-13 18:42:50
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结构化流处理API使得以一种兼具一致性和容错性的方法开发被称为连续应用的端到端流处理应用成为可能。它让开发者不用再去深究流处理本身的细节，而且允许开发者使用类似Spark SQL中的熟悉概念，比如DataFrames和DataSets。由于上述原因，很多人有兴趣仔细研究一些使用案例。从入门，到ETL，再到复杂的数据格式，都已经有了很多材料涉及了。结构化流处理API同样也可以和一些第三方的组件整合，
三、Flink与Spark的区别3.1 设计理念1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单
原创
2022-10-27 11:02:12
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对于大数据处理和分析，Presto与Spark是两个流行的框架。二者在设计架构、数据处理能力和使用场景方面存在显著区别。本文将从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等结构对Presto与Spark的区别进行深入剖析。
## 环境准备
为了在自己的环境中部署Presto和Spark，以下是必需的依赖以及相应安装指南。
| 组件 | Presto 版本 |
区别：Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。一、基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。rec
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2024-09-29 10:49:39
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前期准备：1.默认已经搭建好了hadoop环境（我的hadoop版本是2.5.0） 2.这里我用的Hbase是0.98.6，spark是1.3.0一、搭建Hbase1、上传Hbase安装包，将/opt/software下的hbase安装包解压到/opt/app目录下 2、进入hbase目录下，修改配置文件 1>修改hbase-env.sh文件 将export J
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2024-03-11 07:23:53
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Spark1.3.0中，以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入Spark DataFrame API，不仅为Scala，Python，Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式数据处理能力。对于RDD、DataFrame和DataSet之间的区别目前了解的还不是很清楚，所以在下文中进行相互之间的对比，区分其中的异同。RD
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2023-10-08 09:50:45
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Spark异常点检测算法——孤立森林模型异常检测的特性在生产中通常要进行异常数据检测，异常检测又被称为“离群点检测” (outlier detection),一般具有两个特性异常数据跟大部分样本数据不太一样异常数据在整体数据中的占比比重较小以用户行为的埋点为例，这类数据通常对于异常数据的界限没有一个明确的划分。因此SVM、逻辑回归等这类需要大量正向、负向样本的算法并不适用于上述情况。对于这类没有确
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2024-04-10 06:36:16
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资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束spark是基于线程，Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
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2023-06-11 15:22:56
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作者介绍：TNTEVE，MapReduce MapReduce是编程模型，也是计算框架。开发人员基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。MapReduce编程模型只包含Map和Reduce两个过程，map的主要输入是一对<Key, Value>值，经过map计算后输出一对<
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2024-08-14 17:34:04
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简介 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，是Google Dremel的开源实现
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它提供SQL语义，能够查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但是由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性；相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速
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2024-01-22 22:09:52
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基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本
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2023-12-01 11:08:51
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简介Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，第一次看到这句话估计会比较抽象。其实可以和MySQL数据库类比。只不过侧重点不同，MySQL的侧重点在数据存储和查询，Spark的侧重点在于数据处理。MySQL处理的是预定义格式的数据，Spark处理的是没有预定义格式的数据，包括各种日志文件、用户行为之类的数据量比较大的文件数据分析处理。例如，从大量用户行为日志中分析用户可能对哪些商品
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2023-11-19 11:53:24
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HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
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2023-07-12 07:54:43
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Storm和Spark Streaming两个都是分布式流处理的开源框架。但是这两者之间的区别还是很大的，正如你将要在下文看到的。处理模型以及延迟Storm可以实现亚秒级时延的处理，而每次只处理一条event，而Spark Streaming可以在一个短暂的时间窗口里面处理多条(batches)Event。所以说Storm可以实现亚秒级时延的处理，而Spark Str
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2023-12-13 18:03:30
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Hadoop和Spark区别，为什么Spark比Hadoop处理速度快？一、原理区别HadoopSparkMapReduce原理DAG有向无环图更精致的MR实现。1、Hadoop MapReduce原理Hadoop作业称为Job，Job分为Map、Shuffle和Reduce阶段，MAP和Reduce的Task都基于JVM进程运行的。MAP阶段：从HDFS读取数据，split文件产生task，通过
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2023-11-14 12:20:03
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