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 分类:Spark

五年总结:过往记忆大数据公众号原创精选

五年总结:过往记忆大数据公众号原创精选
今年是我创建这个微信公众号的第五年,五年来,收获了6.8万粉丝。这个数字,在自媒体圈子,属于十八线小规模的那种,但是在纯技术圈,还是不错的成绩,我很欣慰。我花在这个号上面的时间挺多的。我平时下班比较晚,一般下班到家了,老婆带着孩子已经安睡了,我便轻手轻脚的拿出电脑,带上耳机,开始我一天的知识盘

w397090770   11个月前 (08-13) 3931℃ 0评论21喜欢

Apache Spark DataSource V2 介绍及入门编程指南(下)

Apache Spark DataSource V2 介绍及入门编程指南(下)
我们在 Apache Spark DataSource V2 介绍及入门编程指南(上) 文章中介绍了 Apache Spark DataSource V1 的不足,所以才有了 Data Source API V2 的诞生。Data Source API V2为了解决 Data Source V1 的一些问题,从 Apache Spark 2.3.0 版本开始,社区引入了 Data Source API V2,在保留原有的功能之外,还解决了 Data Source API V1 存在的一些问题,比如不再依赖上层 API

w397090770   11个月前 (08-13) 1146℃ 0评论6喜欢

Apache Spark DataSource V2 介绍及入门编程指南(上)

Apache Spark DataSource V2 介绍及入门编程指南(上)
Data Source API 定义如何从存储系统进行读写的相关 API 接口,比如 Hadoop 的 InputFormat/OutputFormat,Hive 的 Serde 等。这些 API 非常适合用户在 Spark 中使用 RDD 编程的时候使用。使用这些 API 进行编程虽然能够解决我们的问题,但是对用户来说使用成本还是挺高的,而且 Spark 也不能对其进行优化。为了解决这些问题,Spark 1.3 版本开始引入了 D

w397090770   11个月前 (08-13) 1440℃ 0评论2喜欢

深入理解 Spark SQL 的 Catalyst 优化器

深入理解 Spark SQL 的 Catalyst 优化器
Spark SQL 是 Spark 最新且技术最复杂的组件之一。它同时支持 SQL 查询和新的 DataFrame API。Spark SQL 的核心是 Catalyst 优化器,它以一种全新的方式利用高级语言的特性(例如:Scala 的模式匹配和 Quasiquotes ①)构建一个可扩展的查询优化器。最近我们在 SIGMOD 2015 发表了一篇论文(合作者:Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan

w397090770   12个月前 (07-21) 1812℃ 0评论4喜欢

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(下)

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(下)
终于到最后一篇了,我们在前面两篇文章中《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(上)》 和 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(中)》 介绍了 Spark SQL 之旅的 SQL 解析、逻辑计划绑定、逻辑计划优化以及物理计划生成阶段,本文我们将继续接上文,介绍 Spark SQL 的全阶段代码生成以及最后的执行过程。全阶段代码生成阶段 - WholeStageCodegen前面

w397090770   1年前 (2019-06-19) 3211℃ 0评论12喜欢

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(中)

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(中)
在 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(上)》 文章中我们介绍了一条 SQL 在 Apache Spark 之旅的 Parser 和 Analyzer 两个过程,本文接上文继续介绍。优化逻辑计划阶段 - Optimizer在前文的绑定逻辑计划阶段对 Unresolved LogicalPlan 进行相关 transform 操作得到了 Analyzed Logical Plan,这个 Analyzed Logical Plan 是可以直接转换成 Physical Plan 然后在 Spark 中执

w397090770   1年前 (2019-06-18) 3089℃ 4评论12喜欢

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(上)

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(上)
Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一,它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL。通过引入了 SQL 的支持,大大降低了开发人员的学习和使用成本。目前,整个 SQL 、Spark ML、Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Execution 之上的,如下图所示:如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关

w397090770   1年前 (2019-06-12) 5850℃ 0评论23喜欢

Uber 大数据平台的演进(2014~2019)

Uber 大数据平台的演进(2014~2019)
Uber 致力于在全球市场上提供更安全,更可靠的运输服务。为了实现这一目标,Uber 在很大程度上依赖于数据驱动的决策,从预测高流量事件期间骑手的需求到识别和解决我们的驾驶员-合作伙伴注册流程中的瓶颈。自2014年以来,Uber 一直致力于开发大数据解决方案,确保数据可靠性,可扩展性和易用性;现在 Uber 正专注于提高他们平

w397090770   1年前 (2019-06-06) 2451℃ 0评论7喜欢

Airbnb 是如何通过 balanced Kafka reader 来扩展 Spark streaming 实时流处理能力的

Airbnb 是如何通过 balanced Kafka reader 来扩展 Spark streaming 实时流处理能力的
Airbnb 日志事件获取日志事件从客户端(例如移动应用程序和 Web 浏览器)和在线服务发出,其中包含行为或操作的关键信息。每个事件都有一个特定的信息。例如,当客人在 Airbnb.com 上搜索马里布的海滨别墅时,将生成包含位置,登记和结账日期等的搜索事件。在 Airbnb,事件记录对于我们理解客人和房东,然后为他们提供更

w397090770   1年前 (2019-05-19) 1796℃ 0评论7喜欢

Spark+AI Summit 2019 PPT 下载[共124个]

Spark+AI Summit 2019 PPT 下载[共124个]
为期三天的 SPARK + AI SUMMIT 2019 于 2019年04月23日-25日在旧金山(San Francisco)进行。数据和 AI 是需要结合的,而 Spark 能够处理海量数据的分析,将 Spark 和 AI 进行结合,无疑会带来更好的产品。作为大数据领域的顶级会议,Spark+AI Summit 2019 吸引了全球大量技术大咖参会,而且 Spark+AI Summit 越做越大,本次会议议题快接近200多个。会议的

w397090770   1年前 (2019-05-07) 392℃ 0评论0喜欢