在2020年6月24日的 Spark AI summit Keynote 上，数砖的首席执行官 Ali Ghodsi 宣布其收购了 Redash 开源产品的背后公司 Redash！如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop通过这次收购，Redash 加入了 Apache Spark、Delta Lake 和 MLflow，创建了一个更大、更繁荣的开源系统，为数据团队提供了同类中最好的 w397090770 4年前 (2020-06-26) 842℃ 0评论3喜欢
尽量不要把数据 collect 到 Driver 端如果你的 RDD/DataFrame 非常大，drive 端的内存无法放下所有的数据时，千万别这么做[code lang="scala"]data = df.collect()[/code]Collect 函数会尝试将 RDD/DataFrame 中所有的数据复制到 driver 端，这时候肯定会导致 driver 端的内存溢出，然后进程出现 crash。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章， w397090770 4年前 (2020-06-23) 690℃ 0评论3喜欢
原计划在2019年年底发布的 Apache Spark 3.0.0 今天终于赶在下周二举办的 Spark Summit AI 会议之前正式发布了! Apache Spark 3.0.0 自2018年10月02日开发到目前已经经历了近21个月！这个版本的发布经历了两个预览版以及三次投票：2019年11月06日第一次预览版，参见 https://spark.apache.org/news/spark-3.0.0-preview.html2019年12月23日第二次预览版，参见 https w397090770 4年前 (2020-06-18) 1807℃ 0评论4喜欢
Facebook Spark 的使用情况在介绍下面文章之前我们来看看 Facebook 的 Spark 使用情况：如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoopSpark 是 Facebook 内部最大的 SQL 查询引擎（按 CPU 使用率计算）在存储计算分 w397090770 4年前 (2020-06-14) 1467℃ 0评论6喜欢
大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。业务通常已不再满足滞后的分析结果，希望看到更实时的数据，从而在第一时间做出判断和决策。典型的场景如电商大促和金融风控等，基于延迟数 w397090770 4年前 (2020-06-08) 3793℃ 0评论3喜欢
多年以来，社区一直在努力改进 Spark SQL 的查询优化器和规划器，以生成高质量的查询执行计划。最大的改进之一是基于成本的优化（CBO，cost-based optimization）框架，该框架收集并利用各种数据统计信息（如行数，不同值的数量，NULL 值，最大/最小值等）来帮助 Spark 选择更好的计划。这些基于成本的优化技术很好的例子就是选择正确 w397090770 4年前 (2020-05-30) 1597℃ 0评论4喜欢
Pandas 用户定义函数（UDF）是 Apache Spark 中用于数据科学的最重要的增强之一，它们带来了许多好处，比如使用户能够使用 Pandas API和提高性能。 但是，随着时间的推移，Pandas UDFs 已经有了一些新的发展，这导致了一些不一致性，并在用户之间造成了混乱。即将推出的 Apache Spark 3.0 完整版将为 Pandas UDF 引入一个新接口，该接口利用 w397090770 4年前 (2020-05-30) 854℃ 0评论1喜欢
NVIDIA (辉达) 于2020年5月15日宣布将与开源社群携手合作，将端到端的 GPU 加速技术导入 Apache Spark 3.0。全球超过五十万名资料科学家使用 Apache Spark 3.0 分析引擎处理大数据资料。透过预计于今年春末正式发表的 Spark 3.0，资料科学家与机器学习工程师将能首次把革命性的 GPU 加速技术应用于 ETL (撷取、转换、载入) 资料处理作业负载 w397090770 4年前 (2020-05-15) 683℃ 0评论2喜欢
物化视图作为一种预计算的优化方式，广泛应用于传统数据库中，如Oracle，MSSQL Server等。随着大数据技术的普及，各类数仓及查询引擎在业务中扮演着越来越重要的数据分析角色，而物化视图作为数据查询的加速器，将极大增强用户在数据分析工作中的使用体验。本文将基于 SparkSQL（2.4.4） + Hive （2.3.6）， 介绍物化视图在SparkSQL中 w397090770 4年前 (2020-05-14) 2096℃ 0评论4喜欢
我已经在之前的 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）》、《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（中）》 以及 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（下）》 这三篇文章中介绍了 SQL 从用户提交到最后执行都经历了哪些过程，感兴趣的同学可以去这三篇文章看看。这篇文章中我们主要来介绍 SQL 查询计划（Query Plan）常见的处理模型（processing model）。数 w397090770 4年前 (2020-05-13) 1616℃ 0评论6喜欢
