11:spark 执行流程是什么? 12:spark sql是如何把sql语句一步一步到最后执行的? 13:spark 与mapreduce的区别是什么? 14: spark的反压原理是什么?主动还是被动? flink 14:flink是怎么产生的? 15:flink的框架是怎么样的? 16:flink 的内存模型说一说? 17:flink的cp ,sp说一说原理,有什么区别?你们是怎么设置...
hudi_tbl_rt实现了由HoodieParquetRealtimeInputFormat支持的数据集的实时视图,从而提供了基础数据和日志数据的合并视图 上面的两条对比摘自官网,这里解释一下:其中实时视图_rt表只有在MOR表同步Hive元数据时才会有,并且hudi_tbl在表类型为MOR时并且为配置skipROSuffix=true时才为读优化视图,当为false(默认为false)时...
通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合,或者是预先和其他表进行join),然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了,而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了,那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。 适合场景 导致数据倾斜...
基数算法：基数算法是另一种常用的去重算法，它通过对数据进行采样，并计算采样数据的基数（即不同值的数量），从而估算出整个数据集的基数。在Spark、Hive、Flink、Mr中，可以使用HyperLogLog算法或Count-Min Sketch算法来实现基数算法。排序算法：排序算法是另一种去重算法，它可以通过对数据进行排序，然后比较相邻的元...
HBase、Hive、Spark 和 Flink 是大数据处理领域中的四个重要工具,它们各自具有独特的特点和应用场景。下面是对这四个工具的详细介绍和对比: 1. HBase 概念: HBase 是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统,基于 Google 的 Bigtable 模型。它运行在 HDFS 上,提供了对大规模数据的随机、实时读写访问。 特点: 分...
kafka部分用于实时计算,MySQL部分模仿业务数据,用于离线分析 Flink+Spark连接Kafka进行实时统计各站收入情况将统计的结果Sink到Mysql进行可视化展示离线部分用sqoop将业务数据导入到hive中进行分析,最终将分析完的数据导出到MySQL用于可视化展示整体使用azkaban进行调度含卷积神经网络预测地铁客流量 科技猎手 科技 计算机技术 ...
SparkSQL 实现,流处理由 Spark Streaming 实现,这也是大部分框架采用的策 略,使用独立的处理器实现批处理和流处理,而 Flink 可以同时实现批处理和 流处理。 Flink经常会和kafka结合使用,能一条条地处理数据 五.Spark Spark和hive结合的比较好,spark和Flink都是分布式流数据流引擎,能对集群资源进行分配使用,确保大计...
Spark 和 Flink 之间, 我们毫不犹豫地选择了 Spark. 原因非常简单: Spark 适合批处理. Spark 当初的设计目标就是用来替换 MapReduce. 而 Spark 流处理的能力是后来加上去的. 所以用 Spark 进行批处理, 可谓得心应手. Spark 成熟度高. Spark 目前已经发布到 3.0, 而 Flink 尚在 Flink 1.x 阶段. Flink 向...
Spark分实时部分和离线部分,Flink还是替代不了离线部分,Spark和Hive可以无缝整合,Flink暂时还达不到,还没有官方的支持,实时部分和Spark平起平坐 特点: 事件驱动型 以事件为单位的计算,一件事一件事的处理,kafka的通道里的单元,flume的channel里的event也是,SparkStreaming是微批次,数据进入spark的时候会定义一个批次...
1.采集中国地震局地震数据约100万条存入.csv和mysql,清洗后的.csv上传mysql; 3.分析指标离线可选用Hive,实时可选装PySpark/PyFlink,可三选一也可以只选一种或者三个都选; 4.计算结果使用sqoop工具对接到mysql数据库的指标表; 5.使用flask+echarts制作可视化大屏、layui查询表格; 6.使用卷积神经网络KNN CNN RNN...