Apache Kafka核心概念解析：生产者、消费者与Broker
在数字化转型的大潮中，数据的实时处理能力成为了企业竞争力的重要组成部分。Apache Kafka 作为一款高性能的消息队列系统，在这一领域占据了重要地位。通过使用 Kafka，企业可以构建出高效的数据管道，实现数据的快速传输和处理。今天，我将从个人的角度出发，深入解析 Kafka 的三大核心组件——生产者、消费者...
探索Apache Hudi核心概念 (1) - File Layouts
在以往众多介绍Apcache Hudi的文章中，对核心概念的解读大多会引用官方文档中的概念图，像Timeline（时间线）、File Layouts（文件布局）这类结构清晰，逻辑严谨的概念，图解是很好的说明方式。但是，抽象概念与实际运行状况还是有不少差异的，相信很多学习和使用Hudi的开发者都曾尝试过：将文档中的概念和Hudi的实际运行状况结合起来推导每个动作背后的逻辑是什么。这个过程非常有意义....
探索Apache Hudi核心概念 (2) - File Sizing
在本系列的上一篇[1]文章中，我们通过Notebook探索了COW表和MOR表的文件布局，在数据的持续写入与更新过程中，Hudi严格控制着文件的大小，以确保它们始终处于合理的区间范围内，从而避免大量小文件的出现，Hudi的这部分机制就称作“File Sizing”。本文，我们就针对COW表和MOR表的File Sizing进行一次深度探索。 1. 运行 Notebook 本文将继...
探索Apache Hudi核心概念 (3) - Compaction
Compaction是MOR表的一项核心机制，Hudi利用Compaction将MOR表产生的Log File合并到新的Base File中。本文我们会通过Notebook介绍并演示Compaction的运行机制，帮助您理解其工作原理和相关配置。 1. 运行 Notebook 本文使用的Notebook是：《Apache Hudi Core Conceptions (4) - M...
探索Apache Hudi核心概念 (4) - Clustering
探索Apache Hudi核心概念 (4) - Clustering Clustering是Hudi在0.7.0版本引入的一项特性，用于优化文件布局，提升读写性能，现在它已经成为Hudi的一项重要性能优化手段。本文我们会通过Notebook介绍并演示Clustering的运行机制，帮助您理解其工作原理和相关配置。 1. 运行 Notebook 本文使用的Notebook是...
Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它旨在处理大规模数据集并提供高性能和易用性。Spark 提供了一个统一的编程模型，可以在多种编程语言中使用，包括 Scala、Java、Python和R。Spark 的主要特点包括： 快速：Spark 使用内存计算技术，可以比传统的批处理系统（如...
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用。
Spark的基本概念包括：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）：它是Spark的核心数据结构，代表分布在集群中的可并行处理的数据集，可以在内存中存储。RDD具有容错能力，即使在节点失败时也可以自动恢复。转换操作（Transformations）：Spark提供了一系列转换操作来对RDD进行处理，例如map、filter、reduce等。这些转....
Apache Spark 的基本概念
Apache Spark 是一种快速、可扩展、通用的数据处理引擎。它是一种基于内存的计算框架，支持分布式数据处理、机器学习、图形计算等多种计算任务。与传统的 Hadoop MapReduce 相比，Spark 具有更高的性能和更广泛的应用场景。Spark 中的基本概念包括：1. Resilient Distributed Datasets (RDDs)：Spark 中的核心数据结构，它是一个可并....
Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
Apache Spark 是一种流行的开源大数据分析框架，它是建立在强大的分布式计算引擎基础上的，可以处理大规模的数据，并提供高性能的数据处理能力。以下是 Apache Spark 的一些基本概念：1. Resilient Distributed Datasets（RDD）：是 Spark 中的核心概念，是一个可并行计算的分布式数据结构，它可以储存大规模的数据，并提供对数据的高效操作。2. Sp....
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
Apache Spark 是一个基于内存计算的开源集群计算框架，它能够处理大数据的分布式计算。与 Hadoop 相比，Spark 更适用于迭代算法和交互式数据挖掘，具有更高的性能和更好的扩展性。Spark 支持多种语言，如 Scala、Java、Python 和 R 等，也支持多种数据源，包括 HDFS、Cassandra、HBase 等。Spark 的核心概念包括：RDD（Resilient ....
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