”数据倾斜 分区策略 洗牌算法 广播机制“ 的搜索结果

       简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，造成数据热点问题（数据倾斜的另一种说法），这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致...

     大数据时代的到来,给数据处理和分析带来了全新的挑战。传统的数据库和数据仓库系统,往往难以满足海量数据、复杂查询、低延迟等需求。为了应对这些挑战,Presto 应运而生,成为了大数据分析领域一颗耀眼的新星。Presto ...

     Flink中核心重点总结，包括Flink的基础算子、窗口函数、状态编程、时间属性等核心知识点，也包括TableAPI、FlinkSQL、FlinkCEP等复杂编程。

     下面的所有词汇与例句都是在英国留学期间， 学到的、听到的、见到的，都来自英语母语使用者，其中包括： 学校、同学、教授、教职人员、以及生活中形形色色的人， 这篇文章有助于还没去英国的同学提前掌握一些高频...

     有时候需要重新设置Rdd的分区数量，比如Rdd的分区中，Rdd分区比较多，但是每个Rdd的数据量比较小，则需要重新设置一个比较合理的分区数。或者需要把Rdd的分区数量调大。还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成...

     场景1：每个节点复制一张表。每个节点并行连接其本地数据，然后将...这种算法适合于右表很小，而左表很大的情况，因为它可以避免左表的数据传输。但是如果右表也很大，那么这种算法就会占用大量的网络带宽和内存空间。

数据安全笔记

标签：   lamp  scipy  zk

     数据备份 -> 防止灾难、意外事故造成损失 数据恢复 -> 灾难发生后，尽可能拯救数据 网站推荐： https://www.dgxue.com/huifu/ 数据恢复迷 数据备份 数据存储介质 硬盘、磁带、光盘 主流与趋势 市场调查 ...

Spark

标签：   spark  大数据  分布式

     Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建...RDD是数据项的集合，这些数据项分为多个分区，并且可以存储在Spark群集中的多个节点上。这样，通过数据分区和并行计算，Spark能够提供快速的数据访问和处理能力。

Flink面试（1）

标签：   flink  java  前端

     Flink 作业中，包含两个基本的块：数据流（DataStream）和 转换（Transformation）。DataStream 是逻辑概念，为开发者提供 API 接口，Transformation 是处理行为的抽象，包含了数据的读取、计算、写出。所以 Flink ...

     Flink是一个对有界和无界数据流进行有状态计算的分布式处理引擎和框架，既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型，其代码主要由 Java 实现，部分代码由 Scala...

     实现的逻辑是继承GenericUDF，重写evaluate方法，getdisplay方法。打包上传到hdfs路径上或者hive的lib目录 注册自定义的函数UDTF炸裂 一行多输出 TUDAF聚合多行输出一行Aggregate前台是和用户直接交互的界面和各种...

     自从2017年12月1日发布spark-2.2.1以来，已有3个月时间。2018年2月28日，spark官方发布了一个大版本Spark-2.3.0，解决了1399个大大小小的问题。一、DataBricks做了相关说明今天，我们很高兴地宣布Databricks上的...

     如果我们想将数据存储到我们自己的存储设备中，而 Flink 并没有提供可以直接使用的连接器，又该怎么办呢？与 Source 类似，Flink 为我们提供了通用的 SinkFunction 接口和对应的 RichSinkDunction抽象类，只要实现它...

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