首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/96424

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据上云篇

MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据上云篇 写在最前面 >>>进入了解更多>>>阿里云数加·MaxCompute大数据计算服务. 根据《MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——计量计费篇》的了解,大家清楚了MaxCompute可以做什么,计费模式如何,想必大家也开通了MaxCompute想进行一次POC,但是大家遇到第一个问题一定是我的数据如何上云? 可通过多种方式数据流入MaxCompute MaxCompute(原ODPS)提供了多种通道数据可以流入MaxCompute,包括MaxCompute原生的Tunnel,以及阿里云体系内的Log、DataX和数据集成,以及开源生态中的Flume、Logstash和Fluentd。以下为大家一一道来,大家视各自情况进行选择。 ① Ma

Spark 颠覆 MapReduce 保持的排序记录

在过去几年,Apache Spark的采用以惊人的速度增加着,通常被作为MapReduce后继,可以支撑数千节点规模的集群部署。在内存中数 据处理上,Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识;但是当数据量远超内存容量时,我们也听到了一些机构在Spark使用 上的困扰。因此,我们与Spark社区一起,投入了大量的精力做Spark稳定性、扩展性、性能等方面的提升。既然Spark在GB或TB级别数据上运行 良好,那么它在PB级数据上也应当同样如此。 为了评估这些工作,最近我们与AWS一起完成了一个Sort Benchmark(Daytona Gray类别)测试,一个考量系统排序 100TB数据(万亿条记录)速度的行业基准测试。在此之前,这项基准测试的世界记录保持者是雅虎,使用2100节点的Hadoop MapReduce 集群在72分钟内完成计算。而根据测试结果得知,在使用了206个EC2节点的情况下,Spark将排序用时缩短到了23分钟。这意味着在使用十分之一计 算资源的情况下,相同数据的排序上,Spark比MapReduce快3倍! 此外,在没有官方PB排序对...

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

用户登录
用户注册