IntelliJ IDEA 2020.2 稳定版已发布，此版本带来了不少新功能，包括支持在 IDE 中审查和合并 GitHub PR、新增加的 Inspections 小组件(Inspections Widget)支持在文件的警告和错误之间快速导航、使用 Problems 工具窗口查看当前文件中的完整问题列表，并在更改会破坏其他文件时收到通知。此外还有针对部分框架和技术的新功能，包括支持使 w397090770 4年前 (2020-07-29) 283℃ 0评论2喜欢
R 是数据科学中最流行的计算机语言之一，专门用于统计分析和一些扩展，如用于数据处理和机器学习任务的 RStudio addins 和其他 R 包。此外，它使数据科学家能够轻松地可视化他们的数据集。通过在 Apache Spark 中使用 SparkR，可以很容易地扩展 R 代码。要交互式地运行作业，可以通过运行 R shell 轻松地在分布式集群中运行 R 的作业 w397090770 4年前 (2020-07-09) 737℃ 0评论2喜欢
本文来自 IBM 东京研究院的高级技术人员 Kazuaki Ishizaki 博士在 Spark Summit North America 2020 的 《SQL Performance Improvements at a Glance in Apache Spark 3.0》议题的分享，本文视频参见今天的推文第三条。PPT 请关注过往记忆大数据并后台回复 sparksql3 获取。Spark 3.0 正式版在上个月已经发布了，其中更新了很多功能，参见过往记忆大数据的 Ap w397090770 4年前 (2020-07-08) 2425℃ 0评论3喜欢
本资料来自 Workday 的软件开发工程师 Jianneng Li 在 Spark Summit North America 2020 的 《On Improving Broadcast Joins in Spark SQL》议题的分享。背景相信使用 Apache Spark 进行数据分析的同学对 Spark 中的 Broadcast Join 比较熟悉，其在 Join 之前会把一端比较小的表广播到参与 Join 的 worker 端，具体如下：如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文 w397090770 4年前 (2020-07-05) 1878℃ 0评论4喜欢
为期五天的 Spark Summit North America 2020在美国时间 2020-06-22 ~ 06-26 举行。由于今年新冠肺炎的影响，本次会议第一次以线上的形式进行。这次会议虽然是五天，但是前两天是培训，后面三天才是正式会议。本次会议一共有超过210个议题，一如既往，主题也主要是 Spark + AI，在 AI 方面会议还深入讨论一些流行的软件框架，如 Delta Lake、MLflo w397090770 4年前 (2020-07-04) 1787℃ 0评论2喜欢
Spark SQL小文件是指文件大小显著小于hdfs block块大小的的文件。过于繁多的小文件会给HDFS带来很严重的性能瓶颈，对任务的稳定和集群的维护会带来极大的挑战。一般来说，通过Hive调度的MR任务都可以简单设置如下几个小文件合并的参数来解决任务产生的小文件问题：[code lang="sql"]set hive.merge.mapfiles=true;set hive.merge.mapredfiles=true w397090770 4年前 (2020-07-03) 2276℃ 0评论3喜欢
在 Spark AI Summit 的第一天会议中，数砖重磅发布了 Delta Engine。这个引擎 100% 兼容 Apache Spark 的向量化查询引擎，并且利用了现代化的 CPU 架构，优化了 Spark 3.0 的查询优化器和缓存功能。这些特性显著提高了 Delta Lake 的查询性能。当然，这个引擎目前只能在 Databricks Runtime 7.0 中使用。数砖研发 Delta Engine 的目的过去十年，存储的速 w397090770 4年前 (2020-06-28) 996℃ 0评论1喜欢
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) 850℃ 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) 695℃ 0评论3喜欢
双重检查锁定模式（也被称为"双重检查加锁优化"，"锁暗示"（Lock hint)） 是一种软件设计模式用来减少并发系统中竞争和同步的开销。双重检查锁定模式首先验证锁定条件（第一次检查），只有通过锁定条件验证才真正的进行加锁逻辑并再次验证条件（第二次检查）。该模式在某些语言在某些硬件平台的实现可能是不安全的。有 w397090770 4年前 (2020-06-19) 752℃ 0评论4喜欢
