hbase和spark
社区干货
我的大数据学习总结 |社区征文
最后结合工作需要和个人经历,我制定了一套适合自己的学习路线:开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分别学习Java、Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库M...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
HBase等```cppscala> val file = sc.textFile("/spark/hello.txt")```### 3.2 通过并行化的方式创建RDD由一个已经存在的Scala集合创建。```cppscala> val array = Array(1,2,3,4,5)array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)scala> val rdd = sc.parallelize(array)rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at ...
在大数据量中 Spark 数据倾斜问题定位排查及解决|社区征文
部门人员都在深入学习Spark的执行过程,底层原理等,以期待遇到问题之后能够快速解决。下面对于某次Spark任务执行过程中报错原因描述。> 目前公司DWD层及之后的表都是Iceberg表,因为我们的业务特性,需要对数据进行行级更新和删除,传统的Hive表不支持行级数据操作,粒度都是表级的,如果采用传统Hive表形式,每次对数据进行更新的成本是非常高的,需要全表数据参与,后面经过调研,发现Iceberg是支持行级更新,并且和Spark结合的比较好...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
Spark 等组件自身基于可重算的数据落盘机制,确保某个节点出现故障或者部分任务失败后可以快速进行恢复。数据保存于 HDFS 等分布式存储系统上,自身不管理数据,具有极高的稳定性和容错处理机制。反过来,因为 Hive,... MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ...
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在大数据量中 Spark 数据倾斜问题定位排查及解决|社区征文
部门人员都在深入学习Spark的执行过程,底层原理等,以期待遇到问题之后能够快速解决。下面对于某次Spark任务执行过程中报错原因描述。> 目前公司DWD层及之后的表都是Iceberg表,因为我们的业务特性,需要对数据进行行级更新和删除,传统的Hive表不支持行级数据操作,粒度都是表级的,如果采用传统Hive表形式,每次对数据进行更新的成本是非常高的,需要全表数据参与,后面经过调研,发现Iceberg是支持行级更新,并且和Spark结合的比较好...
EMR-2.1.0版本说明
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 Flume 1.9.0 - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 Ranger 1.2.0 - ZooKeeper 3.7.0 3.7.0 Flink 1.15.1 - HDFS 2.10.2 2.10.2 MapReduce2 2.10.2 - YARN 2.10.2 - Airflow 2.4.2 - Hive 2.3.9 - Hue 4.9.0 - Knox 1.5.0 - Presto 0.267 - Trino 392 - Spark 2.4.8 - Sqoop 1.4.7 - Te...
什么是表格数据库 HBase 版
兼容标准 HBase 访问协议,具备低成本存储、高扩展吞吐等优势。 产品架构 如上图所示,表格数据库 HBase 版主要由 Master、RegionServer、ZooKeeper、HDFS 四部分组成: Master:Master 负责管理和协调 RegionServer,以... 包括横向扩容和纵向扩缩容,还提供了监控告警等功能,实例管理简单方便。 实例表格数据库 HBase 版的基本单位是实例。实例是独立的、虚拟化的数据库运行环境,是多个数据节点与代理节点的集合,数据节点上运行 Apache ...
EMR-2.1.1 版本说明
Spark 2.4.8 - Sqoop 1.4.7 - Tez 0.10.1 - Iceberg 0.14.0 - Impala 3.4.1 - Kudu 1.14.0 - HBase 1.7.2 1.7.2 Oozie 5.2.1 - Dolphin Scheduler 3.1.1 - Hudi 0.11.1 - 发布说明 以下发布说明包括有关 EMR V2.1.1 的信息,更改与2.1.0有关。EMR V2.1.1为火山引擎EMR V2.1.x的第二个版本。发布日期: 2023 年 02 月 21 日 新增功能【组件】HBase对接Ranger,支持权限访问控制。 更改、增强和解决的问题【组件】Impala、Kudu、Click...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
Spark 等组件自身基于可重算的数据落盘机制,确保某个节点出现故障或者部分任务失败后可以快速进行恢复。数据保存于 HDFS 等分布式存储系统上,自身不管理数据,具有极高的稳定性和容错处理机制。反过来,因为 Hive,... MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ...
EMR-2.3.2 版本说明
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 Flume 1.9.0 - OpenLDAP 2.5.13 2.5.13 Ranger 1.2.0 - ZooKeeper 3.7.0 3.7.0 Flink 1.15.1 - HDFS 2.10.2 2.10.2 MapReduce2 2.10.2 - YARN 2.10.2 - Airflow 2.4.2 - Hive 2.3.9 - Hue 4.10.0 - Knox 1.5.0 - Presto 0.280 - Trino 412 - Spark 2.4.8 - Sqoop 1.4.7 - T...
干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
Spark2.3 到Spark3.0的版本升级,性能可提升36%,Spark3.0到Spark 3.2的版本升级,性能可提升15%。从字节内部的实测来看,也分别可以带来16%和7%的性能提升。**因此,版本升级所带来的整体收益比较可观。**!... 左表实际参与Join的数据量将会减少。  Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 Flume 1.9.0 - OpenLDAP 2.5.13 2.5.13 Ranger 1.2.0 - ZooKeeper 3.7.0 3.7.0 Flink 1.15.1 - HDFS 2.10.2 2.10.2 MapReduce2 2.10.2 - YARN 2.10.2 - Airflow 2.4.2 - Hive 2.3.9 - Hue 4.10.0 - Knox 1.5.0 - Presto 0.280 - Trino 412 - Spark 2.4.8 - Sqoop 1.4.7 - T...
EMR-2.4.0 版本说明
Spark 2.4.8 - Tez 0.10.1 - Knox 1.5.0 1.5.0 Openldap 2.5.13 2.5.13 Zookeeper 3.7.0 3.7.0 Ossa 1.0.0 - HBase 1.6.0 1.6.0 Flink 1.16.1 - Presto 0.280 - Trino 412 - DolphinScheduler 3.1.7 - Iceberg 1.2.0 - Hudi 0.12.2 - Airflow 2.4.2 - Hue 4.11.0 - Sqoop 1.4.7 - Impala 3.4.1 - Kudu 1.14.0 - Phoenix 4.16.1 4.16.1 Ranger 1.2.0 - Flume 1.9.0 - 发布说明 更改、增强和解决的问题【组件】优化Hive on Tez的任...
