1年將30PB資料遷移到Spark,eBay的經驗有何可借鑑之處?
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
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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)。
此文已由作者嶽猛授權網易雲社群釋出。 歡迎訪問網易雲社群,瞭解更多網易技術產品運營經驗。 2.Spark Streaming架構及特性分析 2.1 基本架構 基於是spark c
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
1、spark Streaming是一個微批處理的框架 2、批處理時間間隔 batchInterval >> 表示在batchInterval時間內Spark 所接收的資料被當做一個批次做
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
Spark Streaming核心概念與程式設計 1. 核心概念 StreamingContext Create StreamingContext import
最近兩年流式計算又開始逐漸火了起來,說到流式計算主要分兩種:continuous-based 和 micro-batch。最近在使用基於 micro-batch 模式的 Spark Streaming
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
MLlib 是 Apache Spark 的可擴充套件機器學習庫,旨在簡化機器學習的工程實踐工作,並方便擴充套件到更大規模的資料集。 /機器學習簡介 / 在深入介紹 Spark MLlib