转载原文地址:Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel的问题 Fel的问题 Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel的执行主要是通过函数实现,运算符(+.-等都是Fel函数),所有这些函数都是可以替换的,扩展函数也非常简单. Fel有双引擎,同时支持解释执行和编译执行.可以根据性能要求选择执行方式.编译执行就是将表达式编译成字节码(生成java代码和编译模块都是…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write…

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar…

C#动态表达式计算 应该有不少人开发过程中遇到过这样的需求,我们直接看图说话: 如上图所示,其中Entity为实体类,其中包括五个属性,该五个属性的值分别来自于数据库查询结果: 用户通过可视化界面进行某些条件的配置以及某些算法的配置并自动生成表达式或者生成数学模型: 程序中需要通过生成的表达式以及动态从数据库中获取的数据进行算法映射以及自动计算出结果. 该需求这边可以举出几个应用场景: 1.报表设计器 我们可以通过报表设计器设计数据库的映射关系并配置数据之间的算法关系,然后动态生成报表: 2.某…

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

很早以前就写过双栈的表达式计算. 这次因为想深入学一下二叉树,网上都是些老掉牙的关于二叉树的基本操作. 感觉如果就学那些概念,没意思也不好记忆.于是动手写了一个表达式计算的应用例子. 这样学习印象才深嘛. 我喜欢逆过来贴代码~ 这是运行结果:…

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.…

什么是字符串表达式?即,将我们常见的表达式文本写到了字符串中,如:"$age >= 20",$age 的值是动态的整型变量. 什么是字符串表达式计算?即,我们需要一段程序来执行动态的表达式,如给定一个含表达式的字符串变量并计算其结果,而表达式字符串是动态的,比如为客户A执行的表达式是 $orderCount >= 10,而为客户B执行的表达式是 $orderTotal >= 1000. 场景在哪儿?同一份程序具有完全通用性,但差异就其中一个表达式而已,那么我们需要将其…

基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目…

本文整理自云栖社区之前对阿里搜索事业部资深搜索专家蒋晓伟老师的一次采访,蒋晓伟老师,认真而严谨.在加入阿里之前,他曾就职于西雅图的脸书,负责过调度系统,Timeline Infra和Messenger的项目.而后在微软的SQL Server引擎担任过Principal Engineer,负责关系数据库的架构工作.2014年加入阿里以后,作为阿里搜索事业部资深搜索专家,他负责搜索工程的数据团队. 谈起大数据框架,业内尤其对于开源大数据生态圈的许多优秀的计算框架耳熟能详,比如Spark.Hadoop…