在【rainbowzhou 面试8/101】技术提问--如何进行大数据基准测试？中，我介绍了如何进行大数据基准测试。本篇来说说常见的一些大数据基准测试工具，希望对大家有所帮助。
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
上周，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录，98.8秒完成100TB数据排序》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
Spark，是一种“One Stack to rule them all”的大数据计算框架，是一种基于内存计算的框架，是一种通用的大数据快速处理引擎。
背景 11月10日，具有计算奥运会之称的 Sort Benchmark 全球排序竞赛公布了2016年最终成绩，腾讯云大数据联合团队用时不到99秒（98.8秒）就完成 100TB 的数据排序，打破了阿里云去年创造的329秒的记录。在更早前，百度创造的纪录是716秒，Hadoop 的记录是4222秒。 在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台，夺得 Sort Benchmark 大赛 GraySort 和 MinuteSort 的冠军，这也体现了腾讯云数智分布式计算平台在数据处理上的优越性能。在竞赛结果公布之后，
本月初，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《全球计算奥运冠军花落腾讯，腾讯云数智打破4项世界纪录》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管
1. shuffle过程的数据是如何传输过来的，是按文件来传输，还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据？
导读：腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群，是世界上最大的大数据集群之一。 这样一支颇具实力的团队是
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
Spark 是一个快速(基于内存), 通用, 可扩展的集群计算引擎 并且 Spark 目前已经成为 Apache 最活跃的开源项目, 有超过 1000 个活跃的贡献者.
大数据笔面试系列文章分为两种类型：混合型（即一篇文章中会有多个框架的知识点—融会贯通）；专项型（一篇文章针对某个框架进行深入解析—专项演练）。
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,…,a999，每个小文件约300M)，为什么是1000？主要根据内存大小和要分治的文件大小来计算，我们就大致可以把320G大小分为1000份，每份大约300M。
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
大数据专业，或者人工智能，深度学习方向的小伙伴们一定对Spark这个名词不陌生吧~不认识也没有关系，今天Alice为大家带来关于Spark的一个详细介绍。
上一阶段给大家分享的Scala，这一阶段是Spark，学Spark的前提得先熟悉，并且熟练操作Scala，下面先给大家介绍一下Spark！！！！！！
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
特别适合topN问题，如求海量日志中最大的100个数。既然是海量数据，那么内存中一下子无法加载所有的数据集，此时可以先读取海量数据中的100个数，建立数据集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小)，然后依次往堆结构中读取数字，调整堆，使其保持小顶堆，最后得到top100的最大数。
近日，国家发展和改革委员会下发通知，由清华大学牵头承担的“大数据系统软件国家工程实验室”获批通过。腾讯云作为该实验室重点共建单位之一，将承担国家级大数据技术创新平台关键技术攻关，起草国家大数据技术规范
索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引
这些都不是大数据的核心技术：Hive、Spark、Mahout、Storm、HBase。只是大数据核心技术的衍生技术。 我们知道大数据的发展经历了或者正在经历着：搜索引擎时代、数据仓库时代、数据挖掘时代、机器学习时代。
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习、批处理任务的支持
分布式环境中，redis作为必不可少的中间件，我们都常有用到，但是我们大多数人基本都没有系统学习过，只是跟着潮流把redis当作一个缓存来用，或者用它来实现分布式锁、分布式自增键。而本章内容还继续讲这些就没有任何意义，因为这些东西都已经讲烂了，百度的资料都一大堆。本章我们回归初心，整理redis几种数据类型，以及列举应用场景。你会重新认识到redis的强大，而不是仅次于缓存。
总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
说不会对数据排序的举手，所有的手都放下了。拿到数据，谁还不会排序吗？就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作，在数据分析中到底有多重要，有人知道吗？我们先来看一下排序的动态原理图，是不
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度)，字段名2(长度))
说不会对数据排序的举手，所有的手都放下了。拿到数据，谁还不会排序吗？就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作，在数据分析中到底有多重要，有人知道吗？我们先来看一下排序的动态原理图，是不是很直观！
11月25日召开的国家反恐怖工作领导小组专题会议上，公安部部长郭声琨提出，要运用大数据、云计算技术打击恐怖行为。“从海量的人流、物流、信息流、资金流中及时发现涉恐线索，做到预警在先、预防在前、敌动我知、先发制敌。”
有小伙伴问数据结构在编程中的作用，数据结构到底偶多大作用？ 解决方案: 数据结构的重要性大家都很明白。在大学也是计算机科学与技术的核心课程。但是数据结构地位很高，但是我们很多人都并没有学好这门课程
原文：History of massive-scale sorting experiments at Google 作者：Marian Dvorsky 译者：孙薇 责编：钱曙光，关注架构和算法领域 自从相关工具创建以来，我们一直通过对海量的随机数据执行排序来测试MapReduce。这种方式很受欢迎，因为生成任意数量的数据非常简单，想要验证输出结果是否正确也很简单。 尽管最开始的MapReduce论文报告的是TeraSort的结果。工程师们将定期对1TB或10TB数据执行排序当
2015年， 大数据 市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工 智能 、 物联网 的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
有n个整数，范围是[0,100]。试设计一种数据结构。储存这些数据，并提供两种方法。分别是
选自arXiv 作者：Hanqing Zhao等 机器之心编译 参与：刘晓坤、李亚洲 排序一直是计算机科学中最为基础的算法之一，从简单的冒泡排序到高效的桶排序，我们已经开发了非常多的优秀方法。但随着机器学习的兴起与大数据的应用，简单的排序方法要求在大规模场景中有更高的稳定性与效率。中国科技大学和兰州大学等研究者提出了一种基于机器学习的排序算法，它能实现 O(N) 的时间复杂度，且可以在 GPU 和 TPU 上高效地实现并行计算。这篇论文在 Reddit 上也有所争议，我们也希望机器学习能在更多的基础算法上展
这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。
通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，或者更糟的是，完全背道而驰！
这个设计器，只能用FineReport搞。没关系的，FineBI里面可以兼容展示FineReport报表。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
作者在实际工作中调研了Iceberg的一些优缺点和在各大厂的应用，总结在下面。希望能给大家带来一些启示。
从传播学的角度，这意味着以图片为载体的视觉叙事更加引人注意，更容易获得人们的好感。 通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但如果是不正确的数据可视化，可能
之前写过一篇八种排序算法的博客，不过都是基于小数据量进行的排序，没有像这篇这样做大数据排序。文末会放出链接。
已经出过HDFS和MapReduce系列博客的小菌突发奇想,想拿一篇博客好好介绍一下它们的"老大哥"——Hadoop。为什么这么说,相信看完下面的内容你就知道了!
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战，在Python提供很多数据处理的函数库，今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据（超过100GB）操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似，但更侧重于速度和大数据支持，Python datatable还致力于实现良好的用户体验，明确的错误提醒和强大的API。 在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
最近在MySQL运行中应用程序报错，/home/mysql/data3009/tmp/#sql_14cdb_24' is full" 。
生活中经常会遇到求TopK的问题，在小数据量的情况下可以先将所有数据排序，最后进行遍历。但是在大数据量情况下，这种的时间复杂度最低的也就是O(NlogN)此处的N可能为10亿这么大的数字，时间复杂度过高，那么什么方法可以减少时间复杂度呢，以下几种方式，与大家分享。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器，要么基于规则、要么基于成本。
冒泡排序的原理可以顾名思义：把每个数据看成一个气泡，按初始顺序自底向上依次对两两气泡进行比较，对上重下轻的气泡交换顺序（这里用气泡轻、重表示数据大、小），保证轻的气泡总能浮在重的气泡上面，直到最轻的气泡浮到最上面；保持最后浮出的气泡不变，对余下气泡循环上述步骤，直到所有气泡从轻到重排列完毕。
无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行
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