概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

一.组成 1.架构 源数据原本是存在dubby数据库,存在MySQL可以支持多个客户端 客户端.数据存储(HDFS).MR计算引擎 2.计算引擎的选择 MR引擎:基于磁盘,计算时间长,但一定能算出结果[一般用于计算周指标.月指标.年指标,一个任务3-5天] tez引擎:基于内存,计算时间快,如果宕机,数据直接丢掉[一般用于临时调试,但容易出现OOM] Spark引擎:既基于内存,也会落盘,居中[一般用于每天的定时任务] 二.与MySQL/Hbase的区别 hive               

1.问题描述: (1)问题示例: 1)hive使用配置文件hive-site.xml配置tez为计算引擎,hive登录报错: [Hadoop@master Tmp]$ hiveHive Session ID = d7686d35-727b-4379-891a-b1279513005d Logging initialized using configuration in file:/home/Hadoop/Hive/hive-3.1.2/conf/hive-log4j2.properties As

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

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

转自 https://www.csdn.net/article/2014-05-19/2819831-TDW-Shuffle/1 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

2019年10月11日13:59:52 使用PhpSpreadsheet计算引擎 执行公式计算 由于PhpSpreadsheet表示内存中的电子表格,因此它还提供公式计算功能.单元格可以是值类型(包含数字或文本),也可以是公式类型(包含可以求值的公式).例如,该公式=SUM(A1:A10) 计算得出A1,A2,...,A10中的值之和. 要计算公式,可以调用包含公式方法的单元格getCalculatedValue(),例如: $spreadsheet->getActiveSheet()->ge

交互式计算引擎ROLAP篇   摘自:<大数据技术体系详解:原理.架构与实践> 一.Impala Impala最初由Cloudera公司开发的,其最初设计动机是充分结合传统数据库与大数据系统Hadoop的优势,构造一个全新的,支持SQL与多租户,并具备良好的灵活性和扩展性的高性能查询引擎.传统数据库与大数据系统Hadoop各有优缺点: (1)传统关系型数据库对SQL这种最主流的数据分析语言有完好的支持,且支持多租户,能够很好对应并发场景,但灵活性和扩展性较差. (2)大数据系统Hadoop具备

原文地址: 大数据计算引擎之Flink Flink CEP复杂事件编程 复杂事件编程(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的时事件系序列库,并利用过滤.关联.聚合等技术,最终有简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析,从实时数据中心发掘有价值的信息.复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈.设备故障检测.风险规避和智能营销等领域.目前主流的CEP工具具有Esper,Jboss Drools和上夜班的MicroSoft

前言 Gemini 是目前 state-of-art 的分布式内存图计算引擎,由清华陈文光团队的朱晓伟博士于 2016 年发表的分布式静态数据分析引擎.Gemini 使用以计算为中心的共享内存图分布式 HPC 引擎.通过自适应选择双模式更新(pull/push),实现通信与计算负载均衡 [‎1].图计算研究的图是数据结构中的图,非图片. 实际应用中遇到的图,如社交网络中的好友关系.蛋白质结构.电商等 [‎2] 等,其特点是数据量大(边多,点多),边服从指数分布(power-law)[‎7],通常

参考blog来自 http://segmentfault.com/q/1010000000671971 chrome浏览器当表单自动填充时,怎么去除浏览器自动添加的默认样式. 一.发现该问题的原因-是在写账号登录页面时,input表单添加了背景图片,当自动填充,搓搓的一坨淡黄色背景出来. 这个原因是我草率的直接设置在input元素里面,结果问题就来了.所以如果把这个图标放在input表单外面,就不会出现这个问题. 二.表单自动填充会添加浏览器默认样式怎么处理和避免 第二张图,就是表单自动填充后,

alibaba/jstorm JStorm 是一个分布式实时计算引擎. JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统, 用户按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务递交给JStorm系统,Jstorm将这个任务跑起来,并且按7 * 24小时运行起来,一旦中间一个worker 发生意外故障, 调度器立即分配一个新的worker替换这个失效的worker. 因此,从应用的角度,JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用.从系统角度, JStorm一套类似MapReduc

RDD是Spark对各类数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写. 在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.shuffle性能优劣直接决定了 整个计算引擎的性能和吞吐量. 6.1 迭代计算 MappedRDD的iterator方法 6.2 什么是shuffle shuffle是所有MapReduce计算框架所必须经过的阶段,shuffle用于打通map任务的输出与reduce任务的输入, map任务的中间输出结果按照ke

转载原文地址:Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel的问题 Fel的问题 Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel的执行主要是通过函数实现,运算符(+.-等都是Fel函数),所有这些函数都是可以替换的,扩展函数也非常简单. Fel有双引擎,同时支持解释执行和编译执行.可以根据性能要求选择执行方式.编译执行就是将表达式编译成字节码(生成java代码和编译模块都是

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选