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钉钉群直播【Migration to Apache Spark】

直播回看点我 本周三19:00 钉钉群技术分享直播 题目:Migration to Apache Spark 摘要:Spark因其统一引擎、性能、易用性等特点备受青睐,将大数据处理引擎迁移到Spark已经成为一种趋势(比如将Hive迁移到SparkSQL),很多大公司也正在实践。 本次分享将围绕Hive迁移到SparkSQL进行展开,内容包括介绍大公司迁移流程、遇到的问题以及对Spark做的一些反馈优化。

大数据入门干货

首先,提及大数据一词的概念。大数据本质还在于数据,但是它有着新的特征亮点。包括:数据来源广,数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等等。 扩展讲大数据的4个基本特征,我们将进行下面额思考: 1.数据来源广? 广泛的数据来源从何而来,通过何种方式进行采集与汇总?相对应的我们出现Sqoop, Cammel,Datax等工具。 2.数据采集之后,该如何存储? 采集之后,为了方便存储,我们对应的出现了GFS,HDFS,TFS等分布式文件存储系统。 并且,介于数据的增长速度非常之快,这也就要求我们,数据存储必须可以进行水平扩展。 3.数据存储之后,该如何通过运算快速转化成一致的格式,又该如何快速运算出自己想要的结果? 对此,MapReduce的分布式运算框架提出了解决方案。但是由于MapReduce需要java的编程代码较多,由此,又出现了Hive,Pig等将SQL转化成MapReduce的解析引擎;再有,因普通的MapReduce只能一批一批地批量处理数据,时间消耗过多,最终目的又要求我们输入的...

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