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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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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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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。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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