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大数据解决最佳通常 Spark

  • 网络优化
  • 2024-11-15

内容框架:

大数据概览如何解脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳通常

一、大数据概览

大数据解决 ETL (Data →>

二、如何解脱技术小白

什么是技术小白?

只懂外表,疑问实质比如:只懂得参考他人的 Spark 代码,疑问得 Spark 的外在机制,疑问得如何调优 Spark Job

解脱技术小白的药方

懂得运转机制学会性能学会看 Log

懂得运转机制:Spark SQL Architecture

学会性能:如何性能 Spark App

性能 Driver

spark.driver.memory

spark.driver.cores

性能 Executor

spark.executor.memory

spark.executor.cores

spark.files

spark.jars

性能 DAE ….......... 学会看 Log:Spark Log

三、Spark SQL 学习框架

Spark SQL 学习框架( 联合图形/几何)

Spark SQL 口头方案

四、EMR Studio 通常

EMR Studio 特性:

兼容开源组件支持衔接多个集群适配多个计算引擎交互式开发 + 作业调度无缝衔接实用多种大数据运行场景计算存储分别

EMR Studio 在开源软件 Apache Zeppelin,Jupyter Notebook, Apache Airflow 的基础上提升了做了提升和增强。

一个 EMR Studio 可以衔接多个 EMR 计算集群,您可以很繁难地切换计算集群,提交作业到不同的计算集群上运转。

智能适配 Hive、Spark、Flink、Presto、Impala 和 Shell 等多个计算引擎,无需复杂性能,多个计算引擎间协同上班

4. 交互式开发 + 作业调度无缝衔接

Notebook + Airflow : 无缝衔接开发环节和消费调度环节

应用交互式开发形式可以极速验证作业的正确性.在 Airflow 里调度 Notebook 作业,最大水平得保障开发环境和消费环境的分歧性,防止因为开发阶段和消费阶段环境不分歧而造成的疑问。

5. 实用多种大数据运行场景

大数据解决 ETL交互式数据剖析机器学习实时计算

一切数据都保留在 OSS 上,包含:

用户 Notebook 代码

调度作业 Log

即使集群销毁,也可以重建集群轻松复原数据

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