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本文整理自talkingdata云架构师徐蓓的分享,介绍了Spark On Kubernetes在TalkingData的实践。
Apache Spark 是当今最流行的开源大数据处理框架。Spark 用于进行分布式、大规模的数据处理,提供了更高级的编程接口、更高的性能。除此之外,Spark 不仅能进行常规的批处理计算,还提供了流式计算支持。
数据中台应该是什么样子?如何基于MLSQL完成数据中台的构建? MLSQL是如何基于Spark来完成这些扩展的? Databricks公司新开元项目Delta对于数据和机器学习的意义何在?
Relational Cache的强大功能赋予了Spark更多的可能,通过Relational Cache,用户可以提前将任意关系型数据(Table/View/Dataset)cache到任意Spark支持的DataSource中,并支持灵活的cache数据组织方式,基于此,Relational Cache可以在诸多应用场景中帮助用户加速Spark数据分析。
在本文中,将介绍数据湖的一些主要方面,帮助读者理解为什么它对企业非常重要。
得益于 balanced Kafka reader,从 Kafka 消费的 Spark 应用程序现在可以横向扩展,并具有任意并行度。平衡分区算法很简单,并且已被证明非常有效。由于这些改进,用于摄取日志记录事件的 Spark streaming 作业可以处理比以前多一个数量级的事件。
Delta Lake 是 Databricks 推出的一种新型的数据湖方案,解决了传统数据湖方案中的诸多痛点。其中的核心组件 Delta 也于近期开源。本次分享将围绕 Delta Lake 和 Delta 的诸多细节展开,如 Delta Lake 的适用场景、技术优势,Delta 的原理实现以及一些高级特性等,并就现有解决方案做横向对比。
概述 Kubernetes自推出以来,以其完善的集群配额、均衡、故障恢复能力,成为开源容器管理平台中的佼佼者。从设计思路上,Spark以开放Cluster Manager为理念,Kubernetes则以多语言、容器调度为卖点,二者的结合是顺理成章的。
4 月 24 日,Databricks 在 Spark + AI 峰会上开源了一个新产品 Koalas,它增强了 PySpark 的 DataFrame API,使其与 pandas 兼容。本文转自:https://www.infoq.cn/article/tvGrtwJxCR1kQDs_kqa4
Spark + AI 北美峰会 2019 盛况依然,这两天正如火如荼。大会的主题是 Build,Unify,Scale,对此如何理解?砖厂这次有哪些重磅消息和重要发布,并作如何解读?Spark 过去几年发展的基调和线索是什么,从这次峰会上又如何看出 Spark 在未来几年的发展端倪?阿里巴巴计算平台.
Spark AI 北美峰会的第一天,坊间传闻被证实,Databrics(俗称数砖,亦称砖厂)的杀手锏 Delta 产品特性作为 Delta Lake 项目开源!会前,笔者有幸同砖厂的两位大佬李潇和连城做了个线下交流,谈到 Delta 时被告知会有相关重磅在大会上宣布,但却没想到是开源出去。
Spark 设计上的优秀无容置疑,甫一出道便抢了 Hadoop 的 C 位,在开源大数据的黄金十年里一时风头无两,在人工智能时代的当下仍然能够与时俱进,不可谓不牛逼。架构和设计上的卓越,不遑多言,美中不足之处自然也有不少,比如调度模型跟 MapReduce 这种计算范式过于耦合,Spark 最近引入 Barrier 调度模式就是为了支持深度学习这种新的计算类型,所幸在于对框架的改动不会伤经动骨。
Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统,尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.
本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49499385 我们在这篇文章介绍最新版本(1.8.1版本)的Alluxio如何通过使用指纹特性和底层存储批量操作加快Alluxio元数据操作。
我们知道,HDFS 被设计成存储大规模的数据集,我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据(比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上)全部都是由 NameNode 节点维护,为了达到高效的访问, NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。
本文章转载于:https://zhuanlan.zhihu.com/p/54245707 由于统一访问对象存储(如S3)和HDFS数据的场景的出现和普及,Apache Spark结合Alluxio的大数据栈越来越受欢迎。
基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要包含3个过程: 如何把 RDS 的 binlog 收集到 SLS。 如何通过 Spark Streaming 将 SLS 中的日志读取出来,进行分析。
前言 从EMR-3.18.1版本开始,EMR将提供Spark Streaming SQL预览版功能。本次作为新特性的一部分,EMR将扩展现有Spark WebUI,支持Structured Streaming Query的统计信息查看。
Analytics Zoo 是由 Intel 开源,基于 Apache Spark 和 Inte BigDL 的大数据分析和 AI 平台,方便用户开发基于大数据、端到端的深度学习应用。本文简单介绍了如何在阿里云 E-MapReduce 使用 Analytics Zoo 来进行深度学习。