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Spark Packages寻宝(一):简单易用的数据准备工具Optimus

作者:李呈祥,花名司麟 ,阿里云智能EMR团队高级技术专家,Apache Hive Committer, Apache Flink Committer,目前主要专注于EMR产品中开源计算引擎的优化工作。 Spark社区在Spark Packages网站中索引了许多第三方库,这些第三方库由不同的开发者贡献,作为Spark生态圈的一部分,扩充了Spark的使用范围和使用场景,其中很多对于我们日常的使用可能有帮助,我们准备开启一个系列文章介绍Spark Packages中一些有意思的第三方库,作为系列的第一篇,本文主要介绍Optimus,一个基于PySpark的简单易用的数据准备工具。 本文的部分内容源自Optimus官网和相关介绍文章,原文链接参考文末引用部分。 在Spark(Pyspark)的支持下,Optimus允许用户使用自己的或一组

大数据的下一站是什么?服务/分析一体化(HSAP)

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 既然 HTAP 有了分析的能力,它是不是将取代大数据系统呢?大数据的下一站是什么? 因为侧重点的不同,传统的数据库可以分为交易型的 OLTP 系统和分析型的 OLAP 系统。随着互联网的发展,数据量出现了指数型的增长,单机的数据库已经不能满足业务的需求。特别是在分析领域,一个查询就可能需要处理很大一部分甚至全量数据,海量数据带来的压力变得尤为迫切。这促成了过去十多年来以 Hadoop 技术开始的大数据革命,解决了海量数据分析的需求。与此同时,数据库领域也出现了一批分布式数据库产品来应对 OLTP 场景数据量的增长。 为了对 OLTP 系统里的数据进行分析,标准的做法是把里面的数据定期(比如说每天)同步到一个 OLAP 系统中。这种架构通过两套系统保证了分析型查询不会影响线上的交易。但是定期同步导致了分析的结果并不是基于最新数据,这种延迟让我们失去了做出更及时的商业决策的机会。为了解决这个问题,近几年出现了 HTAP 的架构,这种架构允许我们对 OLTP 数据库里的数据直接进行分析,从而保...

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