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Databricks缓存提升Spark性能--为什么NVMe固态硬盘能够提升10倍缓存性能(原创翻译)

我们兴奋的宣布Databricks缓存的通用可用性,作为统一分析平台一部分的 Databricks 运行时特性,它可以将Spark工作负载的扫描速度提升10倍,并且这种改变无需任何代码修改。 1、在本博客中,我们将介绍这个新特性的两个主要特点:易用性和性能。 2、不同于Spark显示缓存,Databricks缓存能够自动地为用户缓存热输入数据,并且在集群中负载均衡。利用NVMe SSD硬件的先进性能和最先进的压缩技术,它能够将交互式和报告工作的负载性能提升10倍。更重要的是它缓存的数据量是Spark的缓存数量的30多倍。 Spark显式缓存 Spark中一个关键特性是显式缓存。它是一个多功能的工具,因为它可以用于存放任意计算结果(包括输入和中间结果),以便它们可以重复使用。例如,迭代机器学习算法的实现可以选择缓存特征化数据,并且每次迭代将从内存中读取这些数据。 一种特别重要和广泛使用的方式就是缓存扫描操作的结果。通过这种方式可以避免用户低速率地读取远程数据。因此,许多打算重复运行相同或类似工作量的用户决定花费额外的开发时间来手动优化他们的应用程序,通过指示Spark确切缓存什么文件以及...

[Phoenix] 七、如何使用自增ID

在传统关系型数据库中设计主键时,自增ID经常被使用。不仅能够保证主键的唯一,同时也能简化业务层实现。Phoenix怎么使用自增ID,是我们这篇文章的重点。 一、语法说明 1. 创建自增序列 CREATE SEQUENCE [IF NOT EXISTS] SCHEMA.SEQUENCE_NAME [START WITH number] [INCREMENT BY number] [MINVALUE number] [MAXVALUE number] [CYCLE] [CACHE number] start用于指定第一个值。如果不指定默认为1. increment指定每次调用next value for后自增大小。 如果不指定默认为1。 minvalue和maxvalue一般与cycle连用, 让自增数据形成一个环,从最小值到最大值,再从最大值到

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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。

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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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