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Spark内部原理之运行原理一

原文来源于:Spark内部原理之运行原理一 在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位。 Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的 Hadoop,优势都非常明显。Spark 提供的基于 RDD 的一体化解决方案,将 MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing 等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得 Spark 的工程应用领域变得更加广泛。 1. Spark 专业术语定义 1.1 Application:Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序,包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Spark应用程序,由一个或多个作业JOB组成,如下图所示。 1.2 Driver:驱动程序 Spark 中的 Driver 即运行上述 Application 的 Main() 函数并且创建 SparkContext,其中...

基于MaxCompute的拉链表设计

背景信息: 在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求: 数据量比较大; 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态、手机号码等等; 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息。(比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态,比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等) 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有1000万的会员,每天新增和发生变化的有10万左右;如果对这边表每天都保留一份全量,那么每次全量中会保存很多不变的信息,对存储是极大的浪费; 综上所述:引入'拉链历史表',既能满足反应数据的历史状态,又可以最大程度的节省存储。 (备注:在阿里巴巴内部很大程度上是基于存储换计算来提供开发的效率及易用性,因为在当今,存储的成本远低于CPU和内存。因此在阿里巴巴内部会采用快照的方式将每日的全

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