Virgin Hyperloop One如何使用Koalas将处理时间从几小时降到几分钟--无缝的将pandas切换成Apache Spar...
Virgin Hyperloop One(超级高铁公司)是一家从事超级高铁研究的公司,致力于能让高铁达到飞机的速度并且拥有更低的成本。为了能够制造一个商业的系统,我们需要收集并且分析非常大量的各种不同的数据,包括各种运行测试数据,多种模拟数据,技术设施数据,甚至社会经济数据等等。我们之前绝大部分处理数据的代码都是基于pandas使用python脚本来进行处理。之所以写这篇文档是因为我们想分享我们如何使用Koalas在很少修改代码的情况下来扩展我们的处理能力和节省大量处理时间的。
随着我们的业务不断的增长我们的数据量也在不断的增长。我们的数据处理范围越来越大,复杂程度越来越高,这导致我们基于pandas的python脚本越来越慢,知道慢到不能满足我们的商业需求。所以我们调研了Spark,希望使用Spark能够带来更快的处理时间并且能够

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Elasticsearch Search API之(Request Body Search 查询主体)
本文有点长,看完可能需要点耐心,本文详细介绍了es三种分页方式、排序、from、size、source filter、dov values fields、post filter、高亮显示、rescoring、search type、scroll、preference、preference、explain、version、index boost、min_score、names query、Inner hits、field collapsing、Search After。 大家可以根据关键字,选择对应感兴趣的内容进行阅读。上述内容基本都给出了JAVA使用示例。 本节将详细介绍Elasticsearch Search API的查询主体,定制化查询条件的实现主体。 1、query 搜索请求体中查询条件使用Elasticsearch DSL查询语法来定义。通过使用query来定义查询体。 GET /_search { "query" : { "term" : { "user" : "kimchy" } } } 2、From / Size ElasticSearch的一种分页语法。通过使用from...
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EMR 最新版 EMR-3.22.0 发布
信息摘要: EMR 升级到 EMR-3.22.0,包含多项重大更新及新增组件。适用客户: 所有客户版本/规格功能: EMR-3.22.0 发布多项重大更新,新增包括 Kudu、OpenLDAP,Spark新增支持 delta datasource。新版本 EMR 能够更加满足客户在实际应用场景下的使用需求,极大提升客户的使用体验。产品文档: https://help.aliyun.com/document_detail/28073.html
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