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Spark on Phoenix 4.x Connector:如何在Spark侧设置Phoenix参数

前言 X-Pack Spark可以使用Spark on Phoenix 4.x Connector直接对接Phoenix数据库,读取Phoenix数据表数据。有时在读取Phoenix时需要设置Phoenix的一些参数,例如Phoenix为了保障数据库的稳定性,默认开了索引包含,即查询Phoebe表必须要带上索引或者主键字段作为过滤条件。此时Spark作为查询Phoenix数据库的客户端需要有传递参数的能力。本文就列举了Spark侧传递Phoenix参数的方法。注意:本文的案例以X-Pack Spark和HBase SQL(Phoenix) 4.x作为背景。 案例描述 在Spark侧设置Phoenix的参数常见的有如下: phoenix.force.index,查询Phoenix的SQL语句中的过滤字段是否必须创建索引。本文以这个参数为例,

7月24日晚Spark社区直播:【Apache Spark 基于 Apache Arrow 的列式存储优化】

直播间直达链接:(回看链接) https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12282027.0.0.5622379ccY33Rf&liveId=41070 时间 7月24日19:00 主讲人: 诚历,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家,Apache Sentry PMC,Apache Commons Committer,目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。 简介: Apache Arrow 是一个基于内存的列式存储标准,旨在解决数据交换和传输过程中,序列化和反序列化带来的开销。目前,Apache Spark 社区的一些重要优化都在围绕 Apache Arrow 展开,本次分享会介绍 Apache Arrow 并分析通过 Arrow 将给 Spark 带来哪些特性。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

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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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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