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Apache Flink vs Apache Spark——感觉二者是互相抄袭啊 看谁的好就抄过来 Flink支持在runtime中的有环数...

Apache Flink是什么 Flink是一款新的大数据处理引擎,目标是统一不同来源的数据处理。这个目标看起来和Spark和类似。没错,Flink也在尝试解决 Spark在解决的问题。这两套系统都在尝试建立一个统一的平台可以运行批量,流式,交互式,图处理,机器学习等应用。所以,Flink和Spark的目 标差别并不大,他们最主要的区别在于实现的细节,后面我会重点从不同的角度对比这两者。 Apache Spark vs Apache Flink 1、抽象 Abstraction Spark中,对于批处理我们有RDD,对于流式,我们有DStream,不过内部实际还是RDD.所以所有的数据表示本质上还是RDD抽象。 后面我会重点从不同的角度对比这两者。在Flink中,对于批处理有DataSet,对于流式我们有DataStreams。看起来和Spark类似,他 们的不同点在于: (一)DataSet在运行时是表现为运行计划(runtime plans)的 在Spark中,RDD在运行时是表现为java objects的。通过引入Tungsten,这块有了些许的改变。但是在Flink中是被表现...

时间序列数据库——索引用ES、聚合分析时加载数据用什么?docvalues的列存储貌似更优优势一些

加载 如何利用索引和主存储,是一种两难的选择。 选择不使用索引,只使用主存储:除非查询的字段就是主存储的排序字段,否则就需要顺序扫描整个主存储。 选择使用索引,然后用找到的row id去主存储加载数据:这样会导致很多碎片化的随机读操作。(ES检索出来的一堆ID,然后根据这些ID去数据库里取东西就是碎片化的磁盘操作!) 没有所谓完美的解决方案。MySQL支持索引,一般索引检索出来的行数也就是在1~100条之间。如果索引检索出来很多行,很有可能MySQL会选择不使用索引而直接扫描主存储,这就是因为用row id去主存储里读取行的内容是碎片化的随机读操作,这在普通磁盘上很慢。 Opentsdb是另外一个极端,它完全没有索引,只有主存储。使用Opentsdb可以按照主存储的排序顺序快速地扫描很多条记录。但是访问的不是按主存储的排序顺序仍然要面对随机读的问题。 Elasticsearch/Lucene的解决办法是让主存储的随机读操作变得很快,从而可以充分利用索引,而不用惧怕从主存储里随机读加载几百万行带来的代价。 Opentsdb 的弱点 Opentsdb没有索引,主存储是Hbase。所有的数据...

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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。

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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。

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