背景 mr引擎在hive 2中将被弃用.官方推荐使用tez或spark等引擎. 选择 tez 使用有向无环图.内存式计算. spark 可以同时作为批式和流式的处理引擎,减少学习成本. 问题&&不便 tez: 在hive sql中使用了union 或 join操作 tez会将任务切分,每个小任务,创建一个文件文件夹,如下: 这就会造成一个非常严重的问题,假如这张表的下文,使用这张表没有用tez,而是使用spark或者mr, 这两种引擎是不会遍历子文件夹下的内容的.查出来的数据为0.而我们很

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

随着移动互联网.云计算.物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代.数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产.如何处理大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点. 传统的数据处理方式通常是将数据导入至专门的数据分析工具中,这样会面临两个问题:1.如果源数据非常大时,往往数据的移动就要花费较长时间.2.传统的数据处理工具往往是单机模型,面对海量数据时,数据处理的时间也是一个很大

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

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

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选

MongoDB存储引擎选择 MongoDB存储引擎构架 插件式存储引擎, MongoDB 3.0引入了插件式存储引擎API,为第三方的存储引擎厂商加入MongoDB提供了方便,这一变化无疑参考了MySQL的设计理念.目前除了早期的MMAP存储引擎外,WiredTiger和RocksDB均 已完成了对MongoDB的支持,前者更是在被MongoDB公司收购后更是直接引入到了MongoDB 3.0版本中.插件式存储引擎API的引入为MongoDB丰富自己武器库以处理更多不同类型的业务提供了无限可能,

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.

----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

转自 https://www.csdn.net/article/2014-05-19/2819831-TDW-Shuffle/1 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软

RDD是Spark对各类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.shuffle性能优劣直接决定了 整个计算引擎的性能和吞吐量. 6.1 迭代计算 MappedRDD的iterator方法 6.2 什么是shuffle shuffle是所有MapReduce计算框架所必须经过的阶段,shuffle用于打通map任务的输出与reduce任务的输入, map任务的中间输出结果按照ke

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

MYSQL系列-Mysql存储引擎选择 //查看当前数据库支持的存储引擎 show engines \G; 创建表的时候可以通过engine=MyISAM指定存储引擎 MyISAM: .MYISAM不支持事务也不支持外键,其优势在于访问速度快,对事务完整性没有要求或者以select.insert为主的应用基本都可以使用MyISAM引擎. .MyISAM的表可能会损坏,可以使用check table语句来检查MyISAM表的健康,并可以使用repair table语句修复一个损坏的MyISAM表.

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

2019年10月11日13:59:52 使用PhpSpreadsheet计算引擎 执行公式计算 由于PhpSpreadsheet表示内存中的电子表格,因此它还提供公式计算功能.单元格可以是值类型(包含数字或文本),也可以是公式类型(包含可以求值的公式).例如,该公式=SUM(A1:A10) 计算得出A1,A2,...,A10中的值之和. 要计算公式,可以调用包含公式方法的单元格getCalculatedValue(),例如: $spreadsheet->getActiveSheet()->ge

交互式计算引擎ROLAP篇   摘自:<大数据技术体系详解:原理.架构与实践> 一.Impala Impala最初由Cloudera公司开发的,其最初设计动机是充分结合传统数据库与大数据系统Hadoop的优势,构造一个全新的,支持SQL与多租户,并具备良好的灵活性和扩展性的高性能查询引擎.传统数据库与大数据系统Hadoop各有优缺点: (1)传统关系型数据库对SQL这种最主流的数据分析语言有完好的支持,且支持多租户,能够很好对应并发场景,但灵活性和扩展性较差. (2)大数据系统Hadoop具备

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原文地址: 大数据计算引擎之Flink Flink CEP复杂事件编程 复杂事件编程(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的时事件系序列库,并利用过滤.关联.聚合等技术,最终有简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析,从实时数据中心发掘有价值的信息.复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈.设备故障检测.风险规避和智能营销等领域.目前主流的CEP工具具有Esper,Jboss Drools和上夜班的MicroSoft

3D Cube计算引擎加速运算 华为达芬奇架构的AI芯片Ascend910,同时与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore. 为什么要做达芬奇架构? AI将作为一项通用技术极大地提高生产力,改变每个组织和每个行业.为了实现AI在多平台多场景之间的协同,华为设计达芬奇计算架构,在不同体积和功耗条件下提供强劲的AI算力. 初见:达芬奇架构的核心优势 达芬奇架构,是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构,具备高算力.高能效.灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础.具体来说,达芬奇架构采用

概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN