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Koalas:让 pandas 轻松切换 Apache Spark

4 月 24 日,Databricks 在 Spark + AI 峰会上开源了一个新产品 Koalas,它增强了 PySpark 的 DataFrame API,使其与 pandas 兼容。 Python 数据科学在过去几年中爆炸式增长, pandas 已成为生态系统的关键。当数据科学家得到一个数据集时,他们会使用 pandas 进行探索。它是数据处理和分析的终极工具。事实上,pandas 的 read_csv 通常是学生在学习数据科学过程中使用的第一个命令。 问题是什么呢?pandas 不能很好地在大数据中规模应用,因为它专为单个机器可以处理的小型数据集而设计。另一方面,Apache Spark 已成为处理大数据实际上的标准。今天,许多数据科学家将 pandas 用于职业培训、偏好性项目和小型数据任务,但是当他们使用非常大的数据集时

X-Pack Spark归档POLARDB数据做分析

简介 POLARDB数据库是阿里云自研的下一代关系型云数据库,100%兼容MySQL,性能最高是MySQL的6倍,但是随着数据量不断增大,面临着单条SQL无法分析出结果的现状。X-Pack Spark为数据库提供分析引擎,旨在打造数据库闭环,借助X-Pack Spark可以将POLARDB数据归档至列式存储Parquet文件,一条SQL完成复杂数据分析,并将分析结果回流到业务库提供查询。本文主要介绍如何使用X-Pack Spark数据工作台对POLARDB数据归档。 业务架构 业务需要对多张表出不同纬度,按天、按月的报表并对外提供查询服务;最大表当前500G,数据量还在不断的增加。尝试过spark直接通过jdbc去分析POLARDB,一方面比较慢,另外一方面每次扫全量的POLARDB数据,对在线业务有影响。基于以下几点考虑选择POLAR

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Spring

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。