一文带你读懂：数据集市、数据仓库、数据湖
数据集市、数据仓库和数据湖都是针对不同类型数据处理需求的解决方案。数据集市关注于特定业务部门和用户需求，提供定制化的数据分析和报告；数据仓库关注于企业级数据整合和分析，提供全局的数据视角；数据湖关注于海量原始数据hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计和前端开发10年+经验！希望我的分享能帮
Spark大数据分析与实战笔记（第三章 Spark RDD弹性分布式数据集-01）
RDD (Resilient Distributed Dataset)，即弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并且还能控制数据的分区。对于迭代式计算和交互式数据挖掘，RDD可以将中间计算的数据结果保存在内存中，若是后面需要中间结果参与计算时，则可
Spark SQL调优实战
spark sql参数调优
【Spark实践6】特征转换FeatureTransformers实践Scala版--补充算子
这个参数也可以设置为“skip”，表示应该从结果数据框中过滤掉包含无效值的行，或者“optimistic”，表示不应该检查列中的无效值，并且应该保留所有行。如果用户选择保留 NaN 值，这些值将被特殊处理并放入它们自己的桶中，例如，如果使用了 4 个桶，那么非 NaN 数据将被放入 buckets[
Java接入Apache Spark（入门环境搭建、常见问题）
Apache官网：https://spark.apache.org/将下载好的hadoop-3.3.6.tar.gz包，放到想要安装的目录，我这里是放在D盘（D:\hadoop-3.3.6.tar.gz）解压hadoop-3.3.6.tar.gz文件【注意：需要在cmd中以管理员身份运行】进入文件目
Spark高级特性 (难)
Spark高级特性
大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进
通过本文，您将了解到Hadoop与Spark的基础知识，并掌握Spark编程的基本流程和实践经验。
Flink vs. Spark：特点、区别和使用场景
Flink 和 Spark 都是强大的大数据处理框架，各自有着独特的特点和适用场景。通过本文的比较，可以更深入地了解它们，并根据自身需求选择适合的框架来处理数据。掌握两者的优劣势有助于更好地应用于大数据处理和实时计算场景。
Hadoop与Spark横向比较【大数据扫盲】
例如，对于非常大的数据集，如果超过了 Spark 可以缓存的内存大小，Spark 可能需要频繁地将数据换出到磁盘，这会降低其性能。但由于 Spark 的内存计算特性，如果节点失败，可能需要从头开始重新计算，而 Hadoop 的 MapReduce 由于每个阶段的结果都保存在磁盘中，因此可能更能容忍节
spark-flink设计思想之吸星大法-1
综上所述，Spark和Flink在设计思想上的相似之处主要体现在内存计算、批流处理统一、复杂数据转换操作、错误恢复和支持Exactly Once语义一致性等方面。这些相似之处使得Spark和Flink在大数据处理领域都具有高效、稳定和灵活的特点。Spark和Flink都是大数据处理框架，它们的设计思
Spark大数据分析与实战笔记（第二章 Spark基础-06）
Spark-Shell通常在测试和验证我们的程序时使用的较多，然而在生产环境中,通常会在IDEA开发工具中编写程序,然后打成Jar包，最后提交到集群中执行。下面讲解使用IDEA工具开发WordCount单词计数程序的相关步骤。Maven是一个项目管理工具，虽然我们刚才创建好了项目，但是却不能识别Sp
Spark与ApacheStorm集成与优化
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark和Apache Storm是两个流行的大数据处理框架，它们各自具有不同的优势和应用场景。Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，支持批处理、流处理和机器学习等多种任务。Apache Storm是一个实时流处理框架，专注于处理高速、大
Spark与Hadoop对比
通常情况下，Apache Spark运行速度是要比Apache Hadoop MapReduce的运行速度要快，因为Spark是在继承了MapRudece分布式计算的基础上做了内存计算的优化，从而避免了MapReduce每个阶段都要数据写入磁盘的操作，这样就减少了很多低效的I/O操作。
Spark Graphx Pregel原理方法示例源码详解
Pregel计算模型是一个分布式计算模型，主要用于大规模图计算。它的基本思想是迭代计算和顶点为中心，并采用消息传递机制来实现并行计算。
Spark优化和问题
如： --jars "viewfs:///user/hadoop-shangchao/user_upload/hex-udf-0.1.jar,viewfs:///user/hadoop-shangchao/user_upload/zhuyong05_SafeDispatchUDF-1.0.jar"问
Spark
可以使用persist()方法将一个RDD标记为持久化。之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个Action操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化。中的data用来指定创建DataFrame对象的数据，可以是
Spark的内核调度
本文介绍了Spark的内核调度中的RDD的依赖,DAG有向无环图的形成和Stage的划分,以及Stage内部流程,还有Spark Shuffle的发展历程Hash Shuffle和Sort Shuffle,还包含了Job的调度流程,以及Spark RDD的并行度
并行计算与大规模数据处理：Hadoop与Spark
1.背景介绍大数据是指由于互联网、物联网等新兴技术的发展，数据量巨大、高速增长、多源性、不断变化的数据。大数据处理技术是指利用计算机科学技术，对大规模、高速、多源、不断变化的数据进行存储、处理和挖掘，以实现数据的价值化。并行计算是指同时处理多个任务或数据，以提高计算效率。大规模数据处理是指处理的数据
横扫Spark之 - RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集
Spark中最基本的数据抽象 - RDD，既然叫弹性分布式数据集，那如何理解这个弹性、分布式、数据集最后RDD的5个主要特性分别是什么含义
