StarRocks 在爱奇艺大数据场景的实践
本文介绍了爱奇艺大数据OLAP服务负责人林豪在StarRocks年度峰会上的分享，重点讲述了爱奇艺OLAP引擎的演进及引入StarRocks后的显著效果。在广告业务中，StarRocks替换Impala+Kudu后，接口性能提升400%，P90查询延迟缩短4.6倍；在“魔镜”数据分析平台中，StarRocks替代Spark达67%，P50查询速度提升33倍，P90提升15倍，节省4.6个人天。未来，爱奇艺计划进一步优化存算一体和存算分离架构，提升整体数据处理效率。
基于云服务器的数仓搭建-hive/spark安装
本文介绍了在本地安装和配置MySQL、Hive及Spark的过程。主要内容包括：
- **MySQL本地安装**：详细描述了内存占用情况及安装步骤，涉及安装脚本的编写与执行，以及连接MySQL的方法。
- **Hive安装**：涵盖了从上传压缩包到配置环境变量的全过程，并解释了如何将Hive元数据存储配置到MySQL中。
- **Hive与Spark集成**：说明了如何安装Spark并将其与Hive集成，确保Hive任务由Spark执行，同时解决了依赖冲突问题。
- **常见问题及解决方法**：列举了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，如内存配置不足、节点间通信问题等。
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存，但并非立即生效，而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除，建议结合检查点机制保证容错。示例中，读取大文件并多次调用`count`，使用缓存后执行效率显著提升，最后一次计算仅耗时98ms。