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阿里如何实现秒级百万TPS?搜索离线大数据平台架构解读

背景 什么是搜索离线? 一个典型的商品搜索架构如下图所示,本文将要重点介绍的就是下图中的离线数据处理系统(Offline System)。 何谓离线?在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎、在线算分、SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务;与之相对应的,将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等“在线”服务的系统统称为“离线”系统。商品搜索的业务特性(海量数据、复杂业务)决定了离线系统从诞生伊始就是一个大数据系统,它有以下一些特点: 1. 任务模型上区分全量和增量 1)全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成,并传送给在线引擎,一般是每天一次。这么做有两个原因:有业务数据是daily更新;引擎需要全量数据来高效的进行索引整理和预处理,提高在线服务效率。 2)增量是指将上游数据源实时发生的数据变化更新到在线引擎中。 3)性能

【Spark】Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide(翻译文,持续更新)

本文主要是翻译Spark官网SparkSQL programming guide 。只能保证大概意思,尽量保证细节。英文水平有限,如果有错误的地方请指正,轻喷。目录导航在右上角 Spark SQL、DataFrames 和 Datasets 指南 概述 Spark SQL 是一个结构化数据处理的 Spark 模块 。 与基础的 Spark RDD API 不同的是, Spark SQL 所提供的接口为 Spark 提供了 更多关于数据结构和正在执行的计算结构的信息。 Spark 在其内部利用这些额外的信息去做更多的优化。有几种用于和 Sparrk SQL交互的方法,包括 SQL 和 Dataset API。 当你计算一个结果, 会使用同一个执行引擎, 这独立于你所用来描述这个算法的API和语言。这种一致性意味着开发者可以轻易地在不同的 API 中来回切换, 因为它为表达给定的转换提供了最自然的方式。 本页所有示例使用了 Spark 提供的样例数据并且可以在 spark-shell 、pyspark shell 或者 sparkR shell 中运行。 SQL Spark SQL 的一个...

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