hbase与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
### 1. 开篇2023年即将过去,又到了一年一度的技术总结时刻,在这一年,参与了多个大数据项目的开发建设工作,也参与了几个数仓项目的治理优化工作,在这么多的项目中,让我印象比较深刻的就是在使用Spark引擎执行任务出现的报错现象,接下来就回顾复盘下这次任务报错现象及具体的解决方案。### 2. 问题描述因为现在大多数的批量任务都是使用Spark去执行,所以Spark的地位在公司是举足轻重,那么对于Spark的深入理解和优化显得尤为重...
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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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...
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-2.2.0 版本说明
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 - 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 V2.2.0 的信息,更改与2.1.1有关。EMR V2.2.0为火山引擎EMR V2.2.x的第一个版本。发布日期: 2023 年 03 月 28 日 更改、增强和解决的...
什么是表格数据库 HBase 版
火山引擎表格数据库 HBase 版是基于 Apache HBase 提供的全托管 NoSQL 服务,兼容标准 HBase 访问协议,具备低成本存储、高扩展吞吐等优势。 产品优势表格数据库 HBase 版具备以下优势,帮助您构建理想应用。 支持宽表模型。 高可用架构,Master 为包含两个节点的主备模式,支持 HA 实时检测。 存储和计算分离保证数据的高可靠,存储采用多副本机制,可用性不低于 99.9%。 支持实例变配,包括横向扩容和纵向扩缩容,还提供了监控告警等功能...
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。**!... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666839&x-signature=KWOMaobckVSy%2BZTrvWw9hZZlzfo%3D) **●****数据是如何组织存储的?**=======================如下图所示,数据主要按照Table/Partition/File...
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...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过SparkSQL进行企业级数仓建设的实践。> > > > 