使用EMR Spark Relational Cache跨集群同步数据
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背景
Relational Cache是EMR Spark支持的一个重要特性,主要通过对数据进行预组织和预计算加速数据分析,提供了类似传统数据仓库物化视图的功能。除了用于提升数据处理速度,Relational Cache还可以应用于其他很多场景,本文主要介绍如何使用Relational Cache跨集群同步数据表。
通过统一的Data Lake管理所有数据是许多公司追求的目标,但是在现实中,由于多个数据中心,不同网络Region,甚至不同部门的存在,不可避免的会存在多个不同的大数据集群,不同集群的数据同步需求普遍存在,此外,集群迁移,搬站涉及到的新老数据同步也是一个常见的问题。数据同步的工作通常是一个比较痛苦的过程,迁移工具
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DataSimba系列之计算引擎篇
随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产。如何处理大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点。 传统的数据处理方式通常是将数据导入至专门的数据分析工具中,这样会面临两个问题:1、如果源数据非常大时,往往数据的移动就要花费较长时间。2、传统的数据处理工具往往是单机模型,面对海量数据时,数据处理的时间也是一个很大的问题。通常我们对数据的实时性要求并没有那么高,但是对数据能不能及时产出却是有强烈要求的。 因此产生了一系列的基于大数据技术的计算引擎,来满足日渐增长的数据量以及复杂的业务场景。下面主要介绍下DataSimba支持的一些计算引擎以及DataSimba是如何选择相应的计算引擎去解决不同的业务场景。 计 算 引 擎 计算引擎最主要的应用场景就是传统的ETL过程,如电信领域的KPI、KQI的计算。单据经过探针采集上来后,按照一定的规则转换成原始单据,根据业务需求,按周期(分钟、小时、天)等粒度计算成业...
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