Apache Spark中国技术社区团队号

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作者: 寒沙牧 4448人浏览

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作者: xy_xin 2695人浏览

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本文介绍使用EMR Kafka Connect的REST API接口在Kafka集群间进行数据迁移,使用distributed模式。

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优异的自动化创建集群让小伙伴可需要专心于业务开发,不再纠结于hadoop版本,spark版本,甚至两种jar版本引发的各种奇怪现象,按需集群按小时计费模式替小伙伴们极大节省了开支,可需要100个节点执行1小时,也可需要五个节点执行5小时,非常灵活。

作者: 开源大数据EMR 122100人浏览

作者: 开源大数据EMR 9862人浏览

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作者: 开源大数据EMR 1373人浏览

0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无现象,Apache Flink 和 Apache Spark (Structured Streaming)现在是实时流计算领域的有三个小 多最火热一段话题了。没办法 为哪几个要介绍 Google Dataflow ...

Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照(Distributed Snapshot)算法 Chandy-Lamport 算法,没办法 分布式快...

作者: 尼未必逗了 14862人浏览

阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析,为朋友介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展,同時 预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。

基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要富含五个过程: 怎么把 RDS 的 binlog 整理到 SLS。 怎么通过 Spark Streaming 将 SL...

作者: 开源大数据EMR 4870人浏览

本文主要谈了两种分布式计算框架方面的心得。

作者: 尼未必逗了 21277人浏览

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作者: 开源大数据EMR 8831人浏览

作者: 司麟嘟嘟嘟 4036人浏览

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作者: 阿里云E-MapReduce团队 1204人浏览

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如今大数据和机器学习可能性有了很大的结合,在机器学习上方,可能性计算迭代的时间可能性会很长,开发人员一般会确定使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本上方可能性事先结束了了内置原生支持 GPU 和 FP...

Join是有三个小 多非常耗费资源耗费时间的操作,一阵一阵是数据量很大的请况下。一般流程上会涉及底层表的扫描/shuffle/Join等过程, 可能性朋友要能尽可能性的在靠近源头上减少参与计算的数据,一方面可需要提高查询性能,我本人面也可需要减少资源的消耗(网...

前言Spark是非常流行的大数据处理引擎,数据科学家们使用Spark以及相关生态的大数据套件完成了几滴 又充沛场景的数据分析与挖掘。Spark目前可能性逐渐成为了业界在数据处理领域的行业标准。我希望 Spark两种的设计更偏向使用静态的资源管理,虽...

在Spark中,Join通常是代价比较大,尤其是shuffle join。Relational Cache将反范式化表(即关联后的大表)保存为relational cache,便可需要使用cache重写执行计划,提高查询时延。

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