Spark是否能替代Hive
在實際生產環境中已經形成了離線以Hive為主,Spark為輔, 實時處理用Flink的大資料架構體系及Impala, Es,Kylin等應用查詢引擎 但是有很多學習Spark的程式員普遍認為Spark必然會
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健身前後對比 健身回來的路上,看到微信群裡聊技術,一群有問了一個神奇的問題,具體可以看如下截圖: 哥們給出的結論是repartition導致的資料傾斜,我給他詳細的回覆了說明了不
本套系列部落格從真實商業環境抽取案例進行總結和分享,並給出Spark商業應用實戰指導,請持續關注本套部落格。版權宣告:本套Spark商業應用實戰歸作者(秦凱新)所有,禁止轉載,歡迎學習。 Spar
在使用 Spark SQL 的過程中,經常會用到 groupBy 這個函式進行一些統計工作。但是會發現除了 groupBy 外,還有一個 groupByKey(注意RDD 也有一個 groupByKe
Broadcast Variables(廣播變數) Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached o
Teradata在過去的二十年為eBay提供了非常優秀的數倉服務,支撐起了eBay龐大的業務規模。二十多年積累下來的資料已經將資料倉庫變得非常龐大,所謂“牽一髮而動全身”,哪怕只是微小的改動也會牽涉大量資料和業
在Spark開發中,有時為了更好的效率,特別是涉及到關聯操作的時候,對資料進行重新分割槽操作可以提高程式執行效率(很多時候效率的提升遠遠高於重新分割槽的消耗,所以進行重新分割槽還是很有價值的)。
場景 現在有如下資料格式 圖書分類,圖書名,數量 現在想統計全部分類中數量最多的書名以及數量 場景解析 如果不基於spark,我們來思考這個問題,資料量大記憶體是放不下,分類也
這是崔斯特的第六十七篇原創文章 在開始正式資料處理之前,我覺得有必要去學習理解下UDF。 UDF UDF全稱 User-Defined Functions ,使用者自定義函式,是Sp
本文內容參考《Spark與Hadoop大資料分析》[美]文卡特·安卡姆 著;《大資料架構詳解 從資料獲取到深度學習》 朱潔 羅華霖 著。 大資料生態的兩個主要部分是Hadoop軟體框架和Spark記憶體級計
部落格地址: joey771.cn/2018/10/25/… spark的執行原理在大資料開發崗面試過程中是經常被問到的一個問題,我第一次被問到這個問題的時候有點摸不著頭腦,這麼大的一個問題我究竟應該怎
這是崔斯特的第六十六篇原創文章 大資料的學習經歷 大資料是什麼,我覺得應該有這麼幾步: 資料採集(Python&&Scrapy) 資料清洗(Scala&a
Apache spark2.1.0 編譯 hadoop-2.6-cdh5.11.2 的對應版本 搞了兩天,終於把spark編譯成功了,把編譯過程記錄一下 編譯失敗的坑: 1)linux記憶體不足,m
一.基礎知識 1.Spark Spark是一個用來實現快速而通用的叢集計算的平臺。 在速度方面,Spark擴充套件了廣泛使用的MapReduce計算模型,而且高效地支援更多計算模式,包括互動式查詢和
前言 Apache Spark是目前最為流行的大資料計算框架,與Hadoop相比,它是替換MapReduce元件的不二選擇,越來越多的企業正在從傳統的MapReduc