【专栏】数据化转型的关键力量：大规模数据处理技术
【4月更文挑战第27天】本文探讨了大规模数据处理在数字化时代的重要性及挑战，包括洞察驱动决策、效率提升和创新机遇，同时面临数据量大、多样性、实时性和安全问题。文章介绍了Hadoop、Spark、NoSQL数据库及流处理技术（Kafka、Flink）等主流处理工具。在技术选型与实施中，强调明确业务需求、成本效益分析、兼容性及安全合规，并建议分阶段实施和持续优化。大规模数据处理技术是企业数据化转型的基础，影响决策效率和创新能力，企业应灵活选用合适的技术，构建高效安全的数据处理体系，以实现数据价值最大化。
Spark架构
【4月更文挑战第26天】架构对于技术来说，是技术的灵魂。
PolarDB-X是如何用15M内存跑1G的TPCH
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
使用 Java 实现分布式计算和存储
【4月更文挑战第19天】本文探讨了使用 Java 实现分布式计算和存储，重点介绍了分布式计算的概念和分布式存储的优势。文中提到了Hadoop和Spark两大框架，以及HDFS和NoSQL数据库（如HBase）在存储上的应用。利用MapReduce和Spark API进行分布式计算，借助ZooKeeper实现节点协调，确保容错和可靠性。通过性能优化和调优，Java能构建高效、可靠的分布式系统，适应大数据时代的需求。
NumPy的并行与分布式计算实践
【4月更文挑战第17天】本文探讨了如何使用NumPy进行并行和分布式计算以提升效率。介绍了利用`numexpr`加速多核CPU计算，设置`NUMPY_NUM_THREADS`环境变量实现多线程，并通过Dask和PySpark进行分布式计算。Dask允许无缝集成NumPy，而PySpark则将NumPy数组转换为RDD进行并行处理。这些方法对处理大规模数据至关重要。