7月24日晚Spark社区直播:【Apache Spark 基于 Apache Arrow 的列式存储优化】

简介: Apache Arrow 是一个基于内存的列式存储标准,旨在解决数据交换和传输过程中,序列化和反序列化带来的开销。目前,Apache Spark 社区的一些重要优化都在围绕 Apache Arrow 展开,本次分享会介绍 Apache Arrow 并分析通过 Arrow 将给 Spark 带来哪些特性。

直播间直达链接:(回看链接)

https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12282027.0.0.5622379ccY33Rf&liveId=41070

时间

7月24日19:00

主讲人:

诚历,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家,Apache Sentry PMC,Apache Commons Committer,目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。

简介:

Apache Arrow 是一个基于内存的列式存储标准,旨在解决数据交换和传输过程中,序列化和反序列化带来的开销。目前,Apache Spark 社区的一些重要优化都在围绕 Apache Arrow 展开,本次分享会介绍 Apache Arrow 并分析通过 Arrow 将给 Spark 带来哪些特性。
_Apache_Spark_Apache_Arrow____spark_

相关实践学习
数据湖构建DLF快速入门
本教程通过使⽤数据湖构建DLF产品对于淘宝用户行为样例数据的分析,介绍数据湖构建DLF产品的数据发现和数据探索功能。
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
1月前
|
存储 SQL 分布式计算
性能优化:Spark SQL中的谓词下推和列式存储
性能优化:Spark SQL中的谓词下推和列式存储
|
存储 分布式计算 大数据
# Apache Spark系列技术直播# 第七讲 【 大数据列式存储之 Parquet/ORC 】
主讲人:诚历(孙大鹏)阿里巴巴计算平台事业部EMR技术专家 简介:Parquet 和 ORC 是大数据生态里最常用到的两个列式存储引擎,这两者在实现上有什异同,哪个效率更好,哪个性能更优,本次分享将和您一起探索两大列式存储。
1573 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 SQL 分布式计算
Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
213 0
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 SQL 分布式计算
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用。
介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用。
|
6天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
【6月更文挑战第17天】Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
34 7
|
10天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark在大数据处理中的应用
Apache Spark是大数据处理的热门工具,由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称,提供比Hadoop更快的处理速度,支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor,核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用,并讨论了其优势(高性能、易用性、通用性和集成性)和挑战。【6月更文挑战第11天】
38 6
|
8天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术:Hadoop与Spark的对比
【6月更文挑战第15天】**Hadoop与Spark对比摘要** Hadoop是分布式系统基础架构,擅长处理大规模批处理任务,依赖HDFS和MapReduce,具有高可靠性和生态多样性。Spark是快速数据处理引擎,侧重内存计算,提供多语言接口,支持机器学习和流处理,处理速度远超Hadoop,适合实时分析和交互式查询。两者在资源占用和生态系统上有差异,适用于不同应用场景。选择时需依据具体需求。
|
11天前
|
分布式计算 Kubernetes Spark
大数据之spark on k8s
大数据之spark on k8s
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 分布式计算
基于spark的大数据分析预测地震受灾情况的系统设计
基于spark的大数据分析预测地震受灾情况的系统设计

推荐镜像

更多