数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用 在大数据时代，数据湖技术以其灵活性和成本效益成为了企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术中的两个核心组件，它们在大数据处理中的协同作用至关重要。本文将探讨Hadoop与Spark的最佳实践，以及如何在实际应用中发挥它们的协同效应。 Hadoop...
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
随着大数据技术的不断发展，数据湖作为一种集中式存储和处理海量数据的架构，越来越受到企业的青睐。Hadoop和Spark作为数据湖技术的两大核心组件，在大数据处理中发挥着不可替代的作用。本文将通过最佳实践的形式，详细探讨Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用，并提供具体的示例代码。 Hadoop，作为一个...
在EMR Serverless Spark中使用DLF Catalog
本文主要介绍了在EMR Serverless Spark环境下有效集成与利用DLF 2.0 Catalog的步骤，帮助您实现高效的元数据管理及数据读写操作。
流数据湖平台Apache Paimon（六）集成Spark之DML插入数据
4.4. 插入数据INSERT 语句向表中插入新行。插入的行可以由值表达式或查询结果指定，跟标准的sql语法一致。INSERT INTO table_identifier [ part_spec ] [ column_list ] { value_expr | query }part_spec可选，指定分区的键值对列表，多个用逗号分隔。可以使用类型文字（例如，date’2019-01-02’）。....
流数据湖平台Apache Paimon（五）集成 Spark 引擎
第4章 集成 Spark 引擎4.1 环境准备Paimon 目前支持 Spark 3.4、3.3、3.2 和 3.1。课程使用的Spark版本是3.3.1。1）上传并解压Spark安装包tar -zxvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module/mv /opt/module/spark-3.3.1-bin-hadoop3 /opt/module/sp....
Hudi数据湖技术引领大数据新风口(三)解决spark模块依赖冲突
解决spark模块依赖冲突修改了Hive版本为3.1.2，其携带的jetty是0.9.3，hudi本身用的0.9.4，存在依赖冲突。1）修改hudi-spark-bundle的pom文件，排除低版本jetty，添加hudi指定版本的jetty:vim /opt/software/hudi-0.12.0/packaging/hudi-spark-bundle/pom.xml在382行的位置，修改如....
AnalyticDB MySQL — Spark 助力在OSS上构建低成本数据湖
【先打一波小广告】阿里云AnalyticDB MySQL升级为湖仓一体架构，支持高吞吐离线处理和高性能在线分析，可无缝替换CDH/TDH/Databricks/Presto/Spark/Hive等。1.目前湖仓版开放了线上训练营，参加实验免费赢耳机/充电宝/卫衣等好礼，报名链接：https://developer.aliyun.com/trainingcamp/e30b5d96a3e740f5a....
深度干货｜谈谈阿里云AnalyticDB Spark如何构建低成本数据湖分析
文/李少锋阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是基于湖仓一体架构打造的实时湖仓。本文将分享AnalyticDB MySQL Spark助力构建低成本数据湖分析的最佳实践。全文目录：AnalyticDB MySQL介绍AnalyticDB MySQL Serverless Spark核心优化基于AnalyticDB MySQL湖仓版的最佳实践*文章转载自DataFunT....
AnalyticDB MySQL Spark 助力在OSS上构建低成本数据湖
前言随着互联网的发展，数据量的爆炸式增长已经成为明显趋势。在这种情况下，企业、政府等各种机构都面临着如何存储，管理和分析庞大的数据量的问题。阿里云对象存储OSS（Object Storage Service）是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。OSS对象存储采用一系列的索引和存储技术，可以将数据存储在廉价的存储设备上，从而大大降低数据存储成本。对象存储扁平命名空间的特性也让数据....
大数据技术解析：Hadoop、Spark、Flink和数据湖的对比
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业和组织的重要资产之一。为了更好地处理、分析和挖掘海量数据，大数据技术逐渐崭露头角。在本文中，我们将深入探讨大数据处理领域中的一些关键技术，包括 Hadoop、Spark、Flink 和数据湖，分析它们的优势、劣势以及适用场景。 Hadoop Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据。它的核心组件包括分布式文件系统 HDFS 和 M...
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