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Kafka数据迁移MaxCompute最佳实践

前提条件搭建Kafka集群进行数据迁移前,您需要保证自己的Kafka集群环境正常。本文使用阿里云EMR服务自动化搭建Kafka集群,详细过程请参见:Kafka 快速入门。 本文使用的EMR Kafka版本信息如下:EMR版本: EMR-3.12.1集群类型: Kafka软件信息: Ganglia 3.7.2 ZooKeeper 3.4.12 Kafka 2.11-1.0.1 Kafka-Manager 1.3.3.16Kafka集群使用专有网络,区域为华东1(杭州),主实例组ECS计算资源配置公网及内网IP,具体配置如下图所示。 创建MaxCompute 项目开通MaxCompute服务并创建好项目,本文中在华东1(杭州)区域创建项目bigdata_DOC,同时启动DataWorks相关服务,如下图所示。详情请参见开通MaxCompu

使用Apache Arrow助力PySpark数据处理

Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入,通过列式存储,zero copy等技术,JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。 列式存储简介 在介绍Spark中使用Apache Arrow之前,先简单的介绍一下Apache Arrow以及他背后的一些技术背景。在大数据时代之前,大部分的存储引擎使用的是按行存储的形式,很多早期的系统,如交易系统、ERP系统等每次处理的是增、删、改、查某一个实体的所有信息,按行存储的话能够快速的定位到单个实体并进行处理。如果使用列存储,对某一个实体的不同属性的操作就需要进行多次随机读写,效率将会是非常差的。随着大数据时代的到来,尤其是数据分析的不断发展,任务不需要一次读取实体的所有属性,而只关心特定的某些

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