背景在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开始出现数据堆积，可能进一步导致 Executor 端出现 w397090770 7年前 (2018-05-28) 27234℃ 409评论62喜欢
杭州第六次 Spark & Flink Meetup 于2018年05月12日在华为杭研所1号楼1楼报告厅进行。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop议题本次会议的议题如下：冯叶磊 - 华为云 《Time GeoSpatial on Flink SQL》范文臣 - Spark PMC 《deep dive into structural streaming》梁永峰 - 阿里《基于Flink的流计算平台 w397090770 7年前 (2018-05-13) 3939℃ 1评论8喜欢
本文将对 Spark 的内存管理模型进行分析，下面的分析全部是基于 Apache Spark 2.2.1 进行的。为了让下面的文章看起来不枯燥，我不打算贴出代码层面的东西。文章仅对统一内存管理模块(UnifiedMemoryManager)进行分析，如对之前的静态内存管理感兴趣，请参阅网上其他文章。我们都知道 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内 w397090770 7年前 (2018-04-01) 19877℃ 4评论92喜欢
本文翻译自：Introducing Apache Spark 2.3为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的连续处理（continuous processing）；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他三种分别是自带的独立模式St w397090770 7年前 (2018-03-01) 7304℃ 3评论32喜欢
Databricks 开源的 Apache Spark 对于分布式数据处理来说是一个伟大的进步。我们在使用 Spark 时发现了很多可圈可点之处，我们在此与大家分享一下我们在简化Spark使用和编程以及加快Spark在生产环境落地上做的一些努力。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop一个Spark Streaming读取Kafka w397090770 7年前 (2018-02-28) 6727℃ 0评论13喜欢
用户定义函数（User-defined functions, UDFs）是大多数 SQL 环境的关键特性，用于扩展系统的内置功能。 UDF允许开发人员通过抽象其低级语言实现来在更高级语言（如SQL）中启用新功能。 Apache Spark 也不例外，并且提供了用于将 UDF 与 Spark SQL工作流集成的各种选项。在这篇博文中，我们将回顾 Python，Java和 Scala 中的 Apache Spark UDF和UDAF（u w397090770 7年前 (2018-02-14) 15020℃ 0评论21喜欢
本文作者：汪愈舟 俞育才 郭晨钊 程浩（英特尔），李元健（百度）Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战，英特尔大数据技术团 w397090770 7年前 (2018-01-11) 91086℃ 0评论78喜欢
Hive 除了为我们提供一个 CLI 方式来查询数据之外，还给我们提供了基于 JDBC/ODBC 的方式来连接 Hive，这就是 HiveServer2（HiveServer）。但是默认情况下通过 JDBC 连接 HiveServer2 不需要任何的权限认证（hive.server2.authentication = NONE）；这意味着任何知道 ThriftServer 地址的人都可以连接我们的 Hive，并执行一些操作。更可怕的是，这些人甚至可 w397090770 7年前 (2018-01-11) 13434℃ 5评论18喜欢
Apache Spark 2.2.0 于今年7月份正式发布，这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑，因为其可以正式在生产环境中使用，实验标签（experimental tag）已经被移除； CBO （Cost-Based Optimizer）有了进一步的优化；SQL完全支持 SQL-2003 标准；R 中引入了新的分布式机器学习算法；MLlib 和 GraphX 中添加了新的算法更多详情请参见：Apa w397090770 7年前 (2017-12-13) 2673℃ 0评论19喜欢
第十四次Shanghai Apache Spark Meetup聚会，由中国平安银行大力支持。活动将于2017年12月23日12:30~17:00在上海浦东新区上海海神诺富特酒店三楼麦哲伦厅举行。举办地点交通方便，靠近地铁4号线浦东大道站。座位有限，先到先得。大会主题《Spark在金融领域的算法实践》(13:20 – 14:05)演讲嘉宾：潘鹏举,平安银行大数据平台架构师 zz~~ 7年前 (2017-12-06) 2044℃ 0评论11喜欢
