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突破DBMS局限性,阿里借力Spark提升查询性能

我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品,这一次微软选择拥抱Spark大数据生态,着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后,阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。 今天我们就来谈一谈,如何在数据库这个老生常谈的话题下,借力Spark给数据库带来新的价值。 一、传统数据库的不足 不用多说,MySQL是互联网企业中使用最广泛的数据库。但是MySQL专注于OLTP能力,对复杂的分析型查询并不在行。为什么这么说呢? 这是由MySQL的整个系统设计决定的,MySQL从最初就被设计为每个请求由单线程来处理。之所以这么设计,是因为OLTP查询大多很简单,SELECT多以点查居多,让一个线程来处理已经足够了。 在后来的改进中,MySQL增加了线程池、高低优先级等等,但是仍未改变其本质:一个线程对应一个查询请求。 对于这样的架构,即使增加机器配置,对提升OLAP查询性能也没什么显著帮助,因为无法利用多核并行的能力。 MySQL之上有很多支持水平拆分的分布式方案,能让数据均匀分摊到多个节点上,从而获得Scale Out的能力。以阿里云DRDS(...

大快搜索数据爬虫技术实例安装教学

Hadoop作为搭建大数据处理平台的重要“基石”,关于它的分析和讲解的文章已经有很多了。Hadoop本身是一分布式的系统,因此在安装的时候,需要多每一个节点进行组建的安装。并且由于是开源软件,其安装过程相对比较复杂。这也是很多人在搭建hadoop运行环境时总是不能一次性成功的主要原因。hadoop每个组建都要做很多的配置工作,如果手动去完成这个工作,工作量其实还是非常庞大。正是这一点我觉得很多做国产发行版hadoop软件开发的都没有大快的DKhadoop发行版做的好。我记得在之前写DKHadoop运行环境搭建流程的时候也提到过这个问题,DKH可以说是把易用性做的非常好了,无论是对于老手还是新入门者,上手速度要比其他的一些发行版快的多。针对hadoop每个组建都要配置的这种情况,DKH提供了自动化安装应用来部署Hadoop。这就大大缩短了Hadoop的安装时间,同时也简化了安装Hadoop的过程。如果你在安装之后想要拓展节点,其实也不用担心。因为DKH中提供了节点管理的功能。“节点”是集群中的服务器。DKH集群中的节点担任不同服务的不同角色,协同工作。我们可以在DKH管理界面添加节点。 ...

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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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