：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。...每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大； 延迟高。...Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3....因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。...因此所有的数据都进入到了一个partition当中。
[best-practices-import-data-spark-nebula-graph] 本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写 1.前言 图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈...即使 JanusGraph 在 OLAP 上面非常出色，对 OLTP 也有一定的支持，但是 GraphFrame 等也足以支撑其 OLAP 需求，更何况在 Spark 3.0 会提供 Cypher 支持的情况下...关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学在博客中都有比较详尽的数据，本文主要从 Spark 导入出发，算是对 Nebula Graph 对 Spark...Spark 启动时使用配置文件和 sst.generator 快乐地导入。 数据校验。 3.2 一些细节 批量导入前推荐先建立索引。...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题，该问题主要是 sst.generator 中存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突，解决方法是 shade 掉这些冲突的包
在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...原始数值指标：由事件带出的数值指标，在定比数据级别（ratio level)，可以直接进行算数运算 示例：Clicks，GMB，Spend，Watch Count等 对于一个广告系列中，我们可以直接将广告系列中的产品的...Cache的存储级别分为以下几种： NONE：不进行缓存 DISK_ONLY：只在磁盘中缓存 DISKONLY_2：只在磁盘中缓存并进行2次备份 MEMORY_ONLY：只在内存中缓存 MEMORY_ONLY...二、DataFrame的 API 和Spark SQL中的 union 行为是不一致的，DataFrame中union默认不会进行去重，Spark SQL union 默认会进行去重。...但是在一些业务场景中的确有这种join的情况，解决方案有两种： 在join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS)，再重新加载进来，用来截断血缘。
Spark使用弹性分布式数据集(RDD)，这些数据集可以存储在易失性内存中或HDFS之类的持久性存储系统中。RDD不会变化，分布在Spark集群的所有节点上，它们经转换化可以创建其他RDD。...这几种场景包括：Spark在堆内内存中存储所有数据，Spark使用Tachyon作为堆外缓存，Spark使用HDFS，以及结合使用Spark和Redis。...与Spark数据帧和数据源API整合起来，以便自动将Spark SQL查询转换成对Redis中的数据来说最高效的那种检索机制。...每只股票由各自的有序集合来表示，分数是日期，数据成员包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量以及调整后的收盘价。下图描述了用于Spark分析的Redis有序集合中的数据表示： ?...只要在Redis中使用一个简单的ZRANGEBYSCORE命令，就可以执行这一操作：获取某个时间片的所有值，因而获得指定的日期范围内的所有股价。
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...p Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...例如，在游戏平台的充值数据中，可以按照道具购买日期、道具付款状态、游戏用户ID等多个维度进行分区。这样可以方便的进行数据统计、分析和查询操作，同时避免单一分区数据过大导致的性能问题。...虽然可以使用 Spark SizeEstimator应用程序通过内存中的数据的大小进行估算。但是，SizeEstimator会考虑数据帧、数据集的内部消耗，以及数据的大小。...优化Spark分发数据方式来提升性能 即使我们知道了如何将文件写入磁盘，但是，我们仍须让Spark以符合实际的方式来构建我们的分区。在Spark中，它提供了许多工具来确定数据在整个分区中的分布方式。...范围分区器根据某些给定键的顺序在Spark分区之间进行拆分行，但是，它不仅仅是全局排序，而且还拥有以下特性： 具有相同散列的所有记录将在同一个分区中结束； 所有Spark分区都将有一个最小值和最大值与之关联
ES在查询过程中比较多遇到符合查询，既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理，本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。...filter执行原理深度剖析 1.在倒排索引中查找搜索串，获取document list。...5.filter大部分情况下来说，在query之前执行，先尽量过滤掉尽可能多的数据 6.如果document有新增或修改，那么cached bitset会被自动更新 7.以后只要是有相同的filter...比如我们在商品中查找价格大于 20 且小于 40 美元的。...range 还可以支持日期范围, 字符串范围类型，特别是在进行日期范围查询时，range还可以支持日期计算。
如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...[k1ruio56d2.png] 因为数据来回复制过多，在分布式 Java 系统中执行 Python 函数在执行时间方面非常昂贵。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。
在轨迹模型构建中，我们可以将事实表中的DATE字段声明为分区列，并选择日期格式为：yyyyMMdd。...假设我们维度有A、B、C，其中A为日期,我们需要统计2019-12-01到2020-01-01期间轨迹的pv和uv，rowkey设置顺序不同，扫描hbase数据范围会有很大的差距： 序号 rowkey顺序...扫描数据最少，只扫描日期限定范围内的数据，且全部数据有效 2 B、A、C min(B),'2019-12-01',min(C) max(B),'2020-01-01',max(C) 当B值不等于最小值的时候...，将会对日期限定范围外的数据也进行扫描 3 B、C、A min(B),min(C),'2019-12-01' max(B),max(C),'2020-01-01' 当B值和C值不同时为最小值的时候，将会对日期限定范围外的数据进行扫描...，计算成kv对的形式存储到hbase中，因此在build过程中相关的hive、mapreduce以及spark相关优化参数都是可以使用的。
在海量用户画像数据基础上实现用户分群，同时满足业务方越来越复杂的标签组合需求，提高人群包构建速度同时保证数据准确性，为此，我们对DMP平台进行了持续的迭代优化。...在Hive数据表产出之后，通过启动Spark任务将Hive中的画像数据导入到ClickHouse中。 在上一版本的实现中，CH中存储的是与Hive类似的关系型数据表。...但是这种方式一般要涉及到全表数据的扫描和过滤，且画像数据一般存储在多张表中，当选择的标签分布在不同的表中时，还会涉及到中间结果之间的JOIN，限制了人群包数据的产出速度。...3.3 Bitmap_CK表的设计 bitmap数据是通过Spark任务以序列化的方式写入到CH中的，为此我们再CH中创建了一个null引擎的表，bitmap的类型为string。...3.4 Hive的关系型数据到CH的bitmap数据 Spark任务中，先通过spark SQL将所需hive数据读取，保存在DataSet中。
这块在Cube Planner的逻辑中可以进行优化，控制计算和存储成本。...构建引擎构建引擎的作用是将来Hive、Kafka等的数据转化为Cube数据，构建时会直接拿N维组合的结果去计算N-1维组合的数据；构建速度上一般不太强求，尽可能保证构建成功，一般选择通用计算引擎MR、Spark...用户在创建好Kylin的Model、Cube后，就可以对原始数据进行构建，一般情况下会配置分区日期列（Partition Date Column）进行增量构建，每次增量构建选取的时间范围为一个Segment...，也可以不配置分区日期列则进行全量构建。...增量构建用户指定好一个时间范围后，构建时则会在 WHERE 条件指定该范围的数据进行预计算，计算完成后将数据存储到指定目录，最后commit元数据，生成一个新的Segment，表示该范围的Cube数据可以使用
快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当数据的处理过程需要反复迭代时，Spark可以直接在内存中暂存数据，而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。...在HDFS里面你可能会用日期范围来命名文件，如7月1日，7月2日等等，每个文件是个日志文本文件，可能会有几万到几十万行日志。...这个已经远远超出常规RDBMS可以承受的范围。 MongoDB基于内存缓存的数据管理方式决定了对并发读写的响应可以做到很低延迟，水平扩展的方式可以通过多台节点同时并发处理海量请求。...Spark 计算任务会定期触发（如每天一次或者每4小时一次），这个任务会对所有的可能的运价组合进行全量计算，然后存入MongoDB，以供查询使用。...需要计算的任务，也就是所有日期航班仓位的组合，事先已经存放到MongoDB里面。
一个大的并行框架是tensorframe，它极大地提高了在Spark数据帧上运行TensorFlow工作流的性能。这张照片来自于Tim Hunter的tensorframe概述: ?...Tensorframe的公共benchmark通过在JVM进程中复制数据获得了四倍的速度提升(当使用GPU时能用更多的数据)。...在使用Spark时，我们看到了同样的问题：Spark对加载和转换数据进行了高度优化，但是，运行NLP管道需要复制Tungsten优化格式之外的所有数据，将其序列化，将其压到Python进程中，运行NLP...使用CoreNLP可以消除对另一个进程的复制，但是仍然需要从数据帧中复制所有的文本并将结果复制回来。 因此，我们的第一项业务是直接对优化的数据框架进行分析，就像Spark ML已经做的那样： ?...它们运行在数据框架上，不需要任何数据的复制(不像Spark-corenlp)，可以享受Spark在内存中的优化、并行和分布式扩展。
60分钟； 对于例行的报表，秒级返回结果； 精确设置每个节点数据波动范围，当时数据波动超过阈值，在报表上进行告警提示； 可以将分析报表以图片和excel的方式导出； 支持在小程序上查询报表，随时随地看数...4.2 存储引擎调研 接下来需要选择一个合适的大数据分析引擎，目前常用的有ES、Spark、Kylin、Clickhouse、灯塔、Hermes，我们分别对这些引擎进行了调研，进行了对比： Spark：...通过对需求进一步分析，发现虽然维度非常多，但是分析师在使用中根本不会用到这么多维度组合，对于一个包含10个维度的报表，用到的维度组合为10，并且业务的分析逻辑基本上有迹可循，最终的维度组合最多只有几千。...预聚合层定时调度，检测cube集合中的每个cube，是否最近一个月都有数据，如果没有，则创建相应日期的cube任务。...未来准备在归因分析树上应用一些归因算法，比如JS散度等，智能的找出指标的影响因素。 3.添加报表全局过滤功能。在报表上添加过滤条件，限定整棵树的分析范围。 4.支持维度间的层级关系。
在我的案例中，我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本，并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快（如果我有足够的硬件资源的话）。...让我们修改一下 DataFrame 中的索引，以便设置基于日期的查询。...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
Cuboid 特指 Apache Kylin 中在某一种维度组合下所计算的数据。 Cube Segment 指针对源数据中的某一片段计算出来的 Cube 数据。...” 后面选择事实表或者维度表中的日期字段，然后选择日期格式即可；过滤条件设置后，Kylin 在构建的时候会选择符合过滤条件的数据进行构建。...目前Kylin可以使用的维度优化手段有以下几种： 聚集组 衍生纬度 强制维度 层次维度 联合维度 Extended Column 在一个多维数据集合中，维度的个数决定着维度之间可能的组合数，而每一个维度中成员集合的大小决定着每一个可能的组合的个数...你可以拖拽维度列去调整其在 rowkey 中位置; 位于rowkey前面的列，将可以用来大幅缩小查询的范围。...；将日期类型的数据使用三个字节进行编码，其支持从0000-01-01到9999-01-01中的每一个日期。
模块的目标：对用户访问session进行分析 1、可以根据使用者指定的某些条件，筛选出指定的一些用户（有特定年龄、职业、城市）； 2、对这些用户在指定日期范围内发起的session，进行聚合统计...10的session 1、按条件筛选session，搜索过某些关键词的用户、访问时间在某个时间段内的用户、年龄在某个范围内的用户、职业在某个范围内的用户、所在某个城市的用户，发起的session。...基本的需求： 1、接收J2EE系统传入进来的taskid，从mysql查询任务的参数，日期范围、页面流id 2、针对指定范围日期内的用户访问行为数据，去判断和计算，页面流id中，每两个页面组成的页面切片...，它的访问量是多少 3、根据指定页面流中各个页面切片的访问量，计算出来各个页面切片的转化率 4、计算出来的转化率，写入mysql数据库中 方案设计： 1、获取任务的日期范围参数 2、查询指定日期范围内的用户访问行为数据...用户每次点击一个广告以后，会产生相应的埋点日志；在大数据实时统计系统中，会通过某些方式将数据写入到分布式消息队列中（Kafka）。
用户每次点击一个广告以后，会产生相应的埋点日志；在大数据实时统计系统中，会通过某些方式将数据写入到分布式消息队列中（Kafka）。 ...在离线分析系统中，我们将模拟业务数据写入 Hive 表中，离线分析系统从 Hive 中获取数据，并根据实际需求（用户访问 Session 分析、页面单跳转化率分析、各区域热门商品统计） 对数据进行处理，...在实时分析系统中，我们将模拟业务数据写入 Kafka 集群中， 实时分析系统从 Kafka broker 中获取数据，通过 Spark Streaming 的流式处理对广告点击流量进行实时分析，最终将统计结果存储到...，是否在指定范围内（范围区间） * * @param data 数据 * @param dataField 数据字段 * @param ...1、查询 task，获取日期范围，通过 Spark SQL，查询 user_visit_action 表中的指定日期范围内的数据，过滤出商品点击行为，click_product_id is not null
分布式计算框架：Hadoop、spark等 元数据管理 元数据（Metadata）是关于数据的数据，指对数据进行描述和说明的数据，包括数据的标识、类型、格式、来源、创建时间、修改时间等。。...数据质量 有效性： 数据符合定义的业务规则或约束的程度 数据类型约束：特定列中的值必须具有特定数据类型，例如布尔值，数字，日期等。 范围约束：通常，数字或日期应在一定范围内。...唯一约束：一个字段或多个字段的组合在整个数据集中必须唯一。 Set-Membership约束：列的值来自一组离散值，例如枚举值。例如，一个人的性别可以是男性或女性。...例如，患者出院日期不能早于入院日期。 准确性：数据接近真实值的程度。 定义所有可能的有效值可以轻松发现无效值，但这并不意味着它们是准确的。...完整性：指数据的完整性和全面性，即数据是否包含了所需的全部信息。完整性标准包括数据缺失率、数据冗余度等指标。 一致性：数据在同一数据集中或在多个数据集中的一致性程度。
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