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自适应查询执行AQE:在运行时加速SparkSQL
SPARK+AI SUMMIT 2020中文精华版线上峰会将会带领大家一起回顾2020年的SPARK又产生了怎样的最佳实践,技术上取得了哪些突破,以及周边的生态发展。本文是阿里巴巴云智能平台事业部王道远关于Spark3.0中自适应查询执行(AQE)的相关介绍。以下由Spark+AI Summit中文精华版峰会的精彩内容整理。
降本增效利器!趣头条Spark Remote Shuffle Service最佳实践
趣头条是一家依赖大数据的科技公司,在2018-2019年经历了业务的高速发展,主App和其他创新App的日活增加了10倍以上,相应的大数据系统也从最初的100台机器增加到了千台规模。面对业务和数据的日益增长,如何优化大数据平台,真正实现降本增效,技术人也面临着非常大的挑战,近半年趣头条和阿里云一起合作,通过Spark Remote Shuffle Service取得了较大的进展,在这里大家可以更加详细地了解这套方案。
EMR StarRocks VS 开源版本功能差异介绍
EMR StarRocks 线上公开课 第2期直播亮点Serverless StarRocks 客户案例分享Serverless StarRocks VS 开源版本能力介绍讲师简介弘锐 - 阿里云 E-MapReduce 产品专家
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1月前
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阿里云 EMR 基于 Paimon 和 Hudi 构建 Streaming Lakehouse
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式,有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能,是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上,针对数据实时入湖场景,对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对,并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
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