使用Apache Arrow助力PySpark数据处理

2019-05-29 910

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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Impala——1.概述

标签（空格分隔）： Impala Impala是什么官方论文 Impala对存储在HDFS，HBase的Apache Hadoop数据和存储在Amazon S3上的数据提供快速，交互式的SQL查询。除了使用相同的统一存储平台外，Impala还使用了与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和UI（Hue中的Impala查询UI）。这为实时查询或面向批处理的查询提供了熟悉且统一的平台。Impala是可用于查询大数据的工具的补充。Impala不会取代构建在MapReduce上的批处理框架，如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业，例如涉及批处理ETL类型的作业。。使用Impala的好处 Impala提供：数据科学家和分析师熟悉的SQL界面。能够在A

2019-05-29

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【云周刊】第220期：阿里云高级技术专家张毅萍：我眼中的边缘计算

欢迎订阅云周刊本期头条阿里云高级技术专家张毅萍：我眼中的边缘计算边缘计算是目前公认的大方向，越来越多的边缘计算应用将随着5G建设的步伐而兴起。阿里云边缘计算团队的目标是在行业爆发来临之前，完成基础计算资源平台的构建，为产业提供基于体验的计算调度能力，进而助推整个产业快速应用发展。那么在目标背后为之奋斗的工程师是怎样的？他们们是如何一步步助推阿里云边缘计算实现从零到一的启动？这样的团队又需要怎样的人才呢？阿里云高级技术专家张毅萍在本文中给出答案。点击查看阿里PB级Kubernetes日志平台建设实践技术三板斧：关于技术规划、管理、架构的思考前沿 | 全球最具影响力开源数据库峰会开幕在即阿里云精彩议题先睹为快云栖社区经验值及会员积分规则【2019版】碧桂园物业上云，服务28省300万住户技术干货【精彩直播+最全资料下载】阿里云栖开发

2019-05-30

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Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。

Sublime Text

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