flink和spark對(duì)比SEARCH AGGREGATION
回答:大家好，我是LakeShen作為一個(gè)軟件開(kāi)發(fā)工程師，我從事的方向主要是大數(shù)據(jù)方向，結(jié)合我的工作經(jīng)驗(yàn)，我個(gè)人認(rèn)為，Spark不會(huì)完全取代Hadoop，Hadoop還有很多其他方面的大數(shù)據(jù)組件，這些組件是Spark所沒(méi)有的，同時(shí)，F(xiàn)link在未來(lái)的發(fā)展，會(huì)作為實(shí)時(shí)計(jì)算方面的一種發(fā)展趨勢(shì)。下面來(lái)說(shuō)一下我個(gè)人的看法：Flink未來(lái)的發(fā)展首先，F(xiàn)link是什么？Flink一種流式處理的實(shí)時(shí)計(jì)算引擎,它消費(fèi)的...
villainhr
|
1304人閱讀
回答:從需要設(shè)置的基礎(chǔ)內(nèi)容上說(shuō)，沒(méi)有可比的應(yīng)為都差不多，IP，掩碼，網(wǎng)關(guān)，DNS…對(duì)于新手來(lái)說(shuō)，Windows更容易設(shè)置，應(yīng)為裝好系統(tǒng)就有圖形界面可以操作；Linux系統(tǒng)有的發(fā)布版本圖形界面是需要用戶(hù)自行安裝的（如Archlinux…），烏班圖（ubuntu）類(lèi)的圖形界面也比較方便?？傮w來(lái)說(shuō)Linux系統(tǒng)可設(shè)置的內(nèi)容更多，但都趨于以命令行方式操作，Windows多以圖形化設(shè)置為主，隨著powershel...
Charles
|
663人閱讀
回答:Hadoop生態(tài)Apache?Hadoop?項(xiàng)目開(kāi)發(fā)了用于可靠，可擴(kuò)展的分布式計(jì)算的開(kāi)源軟件。Apache Hadoop軟件庫(kù)是一個(gè)框架，該框架允許使用簡(jiǎn)單的編程模型跨計(jì)算機(jī)集群對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。 它旨在從單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)機(jī)器，每臺(tái)機(jī)器都提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)。 庫(kù)本身不是設(shè)計(jì)用來(lái)依靠硬件來(lái)提供高可用性，而是設(shè)計(jì)為在應(yīng)用程序?qū)訖z測(cè)和處理故障，因此可以在計(jì)算機(jī)集群的頂部提供高可用性服務(wù)，...
娣辯孩
|
1524人閱讀
回答:PLSQL Developer Tools菜單下有Compare User Objects和。Compare Table Data功能。選中表之后，點(diǎn)擊target session...會(huì)彈出一個(gè)對(duì)比的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)登錄窗口，登錄之后點(diǎn)擊compare就可以對(duì)比了。如果需要數(shù)據(jù)同步點(diǎn)擊Apply SQL in Target Session執(zhí)行
zhangke3016
|
1445人閱讀
回答:Spark Shark |即Hive onSparka.在實(shí)現(xiàn)上是把HQL翻譯成Spark上的RDD操作，然后通過(guò)Hive的metadata獲取數(shù)據(jù)庫(kù)里的表信息，Shark獲取HDFS上的數(shù)據(jù)和文件夾放到Spark上運(yùn)算.b.它的最大特性就是快以及與Hive完全兼容c.Shark使用了Hive的API來(lái)實(shí)現(xiàn)queryparsing和logic plan generation,最后的Physical...
liaoyg8023
|
1001人閱讀
...這個(gè)部分，主要是 Flink 與 Spark 的 structured streaming 的一些對(duì)比和選擇 Flink 的原因。 第三個(gè)就是比較重點(diǎn)的內(nèi)容，F(xiàn)link 在有贊的實(shí)踐。這其中包括了我們?cè)谑褂?Flink 的過(guò)程中碰到的一些坑，也有一些具體的經(jīng)驗(yàn)。 第四部分是將...
...這個(gè)部分，主要是 Flink 與 Spark 的 structured streaming 的一些對(duì)比和選擇 Flink 的原因。 第三個(gè)就是比較重點(diǎn)的內(nèi)容，F(xiàn)link 在有贊的實(shí)踐。這其中包括了我們?cè)谑褂?Flink 的過(guò)程中碰到的一些坑，也有一些具體的經(jīng)驗(yàn)。 第四部分是將...
...基于 Spark 執(zhí)行引擎、micro-batch 模式的準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。對(duì)比 RDD 是 Spark 引擎的數(shù)據(jù)抽象，DStream (Discretized Stream) 則是 Spark Streaming 引擎的數(shù)據(jù)抽象。DStream 像 RDD 一樣，具有分布式、可故障恢復(fù)的特點(diǎn)，并且能夠充分利用 Spark 引...
...2中的緩存，緩存中有一個(gè)數(shù)據(jù)，3就取數(shù)據(jù)然后處理Flink: 對(duì)比如下： 4、應(yīng)用場(chǎng)景
作者：陳越晨 整理：劉河 本文將為大家介紹Apache Flink在愛(ài)奇藝的生產(chǎn)與實(shí)踐過(guò)程。你可以借此了解到愛(ài)奇藝引入Apache Flink的背景與挑戰(zhàn)，以及平臺(tái)構(gòu)建化流程。主要內(nèi)容如下： 愛(ài)奇藝在實(shí)時(shí)計(jì)算方面的的演化和遇到的一些挑...
...，是這次開(kāi)源的Blink版本和spark 2.3.1的TPC-DS的benchmark性能對(duì)比。柱狀圖的高度代表了運(yùn)行的總時(shí)間，高度越低說(shuō)明性能越好?？梢钥闯觯珺link在TPC-DS上和Spark相比有著非常明顯的性能優(yōu)勢(shì)。而且這種性能優(yōu)勢(shì)隨著數(shù)據(jù)量的增加而變...
...n in the Metastore ServerAuthorization using Apache Ranger & Sentry 調(diào)研對(duì)比各種實(shí)現(xiàn)方案之后，由于我們是從無(wú)到有的增加了權(quán)限控制，沒(méi)有歷史負(fù)擔(dān)。我們直接選擇了ranger + 組件 plugin 的權(quán)限管理方案。 除了以上提到的幾個(gè)點(diǎn)，我們還從社...
...n in the Metastore ServerAuthorization using Apache Ranger & Sentry 調(diào)研對(duì)比各種實(shí)現(xiàn)方案之后，由于我們是從無(wú)到有的增加了權(quán)限控制，沒(méi)有歷史負(fù)擔(dān)。我們直接選擇了ranger + 組件 plugin 的權(quán)限管理方案。 除了以上提到的幾個(gè)點(diǎn)，我們還從社...
...檔中只看到批處理有distinct概念。 156、好全的一篇文章，對(duì)比分析 Flink，Spark Streaming，Storm 框架 157、關(guān)于 structured_streaming 的 paper 158、zookeeper集群切換領(lǐng)導(dǎo)了，flink集群項(xiàng)目重啟了就沒(méi)有數(shù)據(jù)的輸入和輸出了，這個(gè)該從哪方面入...
...orm集群環(huán)境搭建 Storm編程模型詳解 Storm項(xiàng)目三種打包方式對(duì)比分析 Storm集成Redis詳解 Storm集成HDFS/HBase Storm集成Kafka 五、Flink TODO 六、HBase Hbase 簡(jiǎn)介 HBase系統(tǒng)架構(gòu)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) HBase基本環(huán)境搭建(Standalone /pseudo-distributed mode) HBase集群...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
1275994522
