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Shark

Shark自己也没用过,不太熟悉,只了解它的背景,现在已经被Spark淘汰,也不去熟悉它了! Spark 1.0版本开始,推出了Spark SQL。 其实最早使用的,都是Hadoop自己的Hive查询引擎;但是后来Spark提供了Shark;再后来Shark被淘汰,推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级,而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。 最早来说,Hive的诞生,主要是因为要让那些不熟悉Java,无法深入进行MapReduce编程的数据分析师,能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型,来操作HDFS上的数据。因此推出了Hive。Hive底层基于MapReduce实现SQL功能,能够让数据分析人员,以及数据开发人员,方便的使用Hive进行数据仓库的建模和建设,然后使用SQL模型针对数据仓库中的数据进行统计和分析。但是Hive有个致命的缺陷,就是它的底层基于MapReduce,而MapReduce的shuffle又是基于磁盘的,因此导致Hive的性能异常低下。进场出现复杂的SQL ETL,要运行数个小时,甚至数十个小时的情况。 后来...

EMR使用OSS还是云盘HDFS存储的选择讨论

前言 由于看中了E-MapReduce(简称EMR)云产品的易用性(易开发、易运维、易集成)、低价、安全、高可用等特性,很多用户会选择把他们的线下的Hadoop集群迁移到EMR上来;也有一些企业,特别是一些初创企业,本身是没有线下集群的,也会选择在云上直接从无到有开发大数据应用。 目前EMR除了支持Hadoop原生的基于本地盘(或云盘)的HDFS,也支持使用OSS来存储数据。云盘和本地盘在使用方法上是一样的,也最容易被理解。OSS也可以作为和HDFS相同级别的数据存储方式,也为EMR数据存储提供了一个新的选择。那么使用OSS有什么优势,又有什么缺点,什么情况下我们会使用OSS来代替HDFS,到底使用什么存储方案,这是首先摆在我们面前的一个问题。 这里分别列举各种场景下两种方案的优缺点,各位可以根据实际情况,选择最合适自己业务的一种方式。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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