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Spark 开源新特性:Catalyst 优化流程裁剪
Spark 开源新特性:Catalyst 优化流程裁剪 1. 问题背景上图是典型的Spark Catalyst优化器的布局,一条由用户输入的SQL,到真实可调度执行的RDD DAG任务,需要经历以下五个阶段:Parser: 将SQL解析成相应的抽象语法树(AST),spark也称为 Unresolved Logical Plan;Analyzer: 通过查找Metadata的Catalog...
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数据湖探索 DLI
智能数据
hzjturbo
2021-07-22 16:28:11
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2021-07-22 16:28:11
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基于负载的资源智能扩缩容
数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是一款Serverless的大数据分析服务,可通过弹性伸缩资源来提高资源的使用率,减少用户数据分析成本。未来考虑基于负载的自动扩缩容来进一步智能化地管理用户的资源,提供更高的性价比服务。基于此背景,本博文简单介绍了微软发表在SIGMOD'16的一篇关于资源动态按需调整的论文,Automated Demand-driven Resou...
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数据湖探索 DLI
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hzjturbo
2021-05-10 09:08:20
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2021-05-10 09:08:20
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Orca: A Modular Query Optimizer Architecture for Big Data
一个通用,可拓展,多核,高性能大数据优化器GPDB采用了shared-nothing的多处理架构,每个处理器拥有自己的内存,操作系统和磁盘等。主节点(master)管理其他的数据库实例(segment),数据在节点的分布可以是hashed,replicated,singleton等。ORCA基于Cascades优化流程(top-down),并且可以作为其他存储系统的独立优化器模块;提供了一种...
数据湖探索 DLI
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hzjturbo
2020-12-27 21:41:36
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2020-12-27 21:41:36
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Spark避坑指南----UnsafeRow对象的持久化
Spark推出Tungsten计划用于提升Spark的性能与资源使用,其中为了消除JVM对象模型和GC代价,提供了UnsafeRow对象类型。它由jvm提供的sun.misc.Unsafe实现,内部存储的是二进制,继承自InternalRow,是SparkSQL中的中间算子的处理和输出数据类型。正是由于UnsafeRow的特殊性,我们发现在某些情况下可能会无法正确序列/持久化该类型,产生数据...
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数据湖探索 DLI
hzjturbo
2020-08-18 21:39:53
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2020-08-18 21:39:53
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大数据实践解析(上):聊一聊spark的文件组织方式
在大数据/数据库领域,数据的存储格式直接影响着系统的读写性能。Spark针对不同的用户/开发者,支持了多种数据文件存储方式。
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数据
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hzjturbo
2020-06-30 11:15:32
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2020-06-30 11:15:32
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大数据实践解析(下):Spark的读写流程分析
本文通过简单的例子来解析,大数据实践中的Spark读写流程,内容主要聚焦于Spark中的高效并行读写以及在写过程中如何保证事务性。
数据库
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数据
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hzjturbo
2020-06-30 11:15:09
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2020-06-30 11:15:09
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