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EMR Spark Runtime Filter性能优化 | 7月5号云栖夜读

今天的首篇文章,讲述了:Join是一个非常耗费资源耗费时间的操作,特别是数据量很大的情况下。一般流程上会涉及底层表的扫描/shuffle/Join等过程, 如果我们能够尽可能的在靠近源头上减少参与计算的数据,一方面可以提高查询性能,另一方面也可以减少资源的消耗(网络/IO/CPU等),在同样的资源的情况下可以支撑更多的查询。

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使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计

流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理,常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理,本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例,介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。

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EMR Spark Runtime Filter性能优化

Join是一个非常耗费资源耗费时间的操作,特别是数据量很大的情况下。一般流程上会涉及底层表的扫描/shuffle/Join等过程, 如果我们能够尽可能的在靠近源头上减少参与计算的数据,一方面可以提高查询性能,另一方面也可以减少资源的消耗(网络/IO/CPU等),在同样的资源的情况下可以支撑更多的查询。

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钉钉群直播【Koalas 介绍】

Koalas是Spark社区推出的新项目,旨在为Spark提供与pandas完全兼容的接口,在降低pandas用户的学习和迁移成本的同时,充分利用Spark强大的分布式处理能力。本次分享介绍Koalas的基本用法和原理。

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EMR Spark Runtime Filter性能优化

Join是一个非常耗费资源耗费时间的操作,特别是数据量很大的情况下。一般流程上会涉及底层表的扫描/shuffle/Join等过程, 如果我们能够尽可能的在靠近源头上减少参与计算的数据,一方面可以提高查询性能,另一方面也可以减少资源的消耗(网络/IO/CPU等),在同样的资源的情况下可以支撑更多的查询。

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钉钉群直播【MLFlow和spark在机器学习方面的进展、Project Hydrogen和spark在深度学习方面的进展 】

直播主题:【MLFlow和spark在机器学习方面的进展、Project Hydrogen和spark在深度学习方面的进展 】 时间:6月19日 19:30-20:30 分享嘉宾:江宇,阿里云EMR技术专家。

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钉钉群直播【Spark Relational Cache 原理和实践】

主要介绍Relational Cache/物化视图的历史和背景,以及EMR Spark基于Relational Cache加速Spark查询的技术方案,及如何通过基于Relational Cache的数据预计算和预组织,使用Spark支持亚秒级响应的交互式分析使用场景。

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钉钉群直播【Koalas 介绍】

将每个关联结果都作为relational cache构建代价太大,并不现实,我们需要找到一种方式可以通过单个Relational Cache支持优化多个关联查询的方式,从而在加速用户查询的同时,减少创建和更新relational cache的代价。

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Apache Spark 系列技术直播 - Spark SQL 实践与优化

Apache Spark 系列技术直播 Spark SQL 实践与优化 内容简介: SparkSQL介绍 基本原理 支持的DataSource介绍 Hue/Zepplin/Livy周边跟SparkSQL的集成使用等 SparkSQL优化 SparkSQL Catalyst优化 AE优化 Shuffle优化 直播时间: 2018.

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钉钉群直播【Delta Lake:一种新型的数据湖方案】

Delta Lake 是 Databricks 推出的一种新型的数据湖方案,解决了传统数据湖方案中的诸多痛点。其中的核心组件 Delta 也于近期开源。本次分享将围绕 Delta Lake 和 Delta 的诸多细节展开,如 Delta Lake 的适用场景、技术优势,Delta 的原理实现以及一些高级特性等,并就现有解决方案做横向对比。

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钉钉群直播【基于Spark实现的MLSQL如何帮助企业构建数据中台】

数据中台应该是什么样子?如何基于MLSQL完成数据中台的构建? MLSQL是如何基于Spark来完成这些扩展的? Databricks公司新开元项目Delta对于数据和机器学习的意义何在?

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钉钉群直播【Migration to Apache Spark】

Spark因其统一引擎、性能、易用性等特点备受青睐,将大数据处理引擎迁移到Spark已经成为一种趋势(比如将Hive迁移到SparkSQL),很多大公司也正在实践。 本次分享将围绕Hive迁移到SparkSQL进行展开,内容包括介绍大公司迁移流程、遇到的问题以及对Spark做的一些反馈优化。

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钉钉群直播【Structured Steaming的进阶与实践 】

structured steaming因其低时延和提供的SQL API等特性被越来越多的企业所使用,作为实时计算的首选。 本次分享structured steaming的使用,包含spark 2.4 structured streaming的新特性,API原理和使用场景等的介绍。

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钉钉群直播【Delta Lake:一种新型的数据湖方案】

Delta Lake 是 Databricks 推出的一种新型的数据湖方案,解决了传统数据湖方案中的诸多痛点。其中的核心组件 Delta 也于近期开源。本次分享将围绕 Delta Lake 和 Delta 的诸多细节展开,如 Delta Lake 的适用场景、技术优势,Delta 的原理实现以及一些高级特性等,并就现有解决方案做横向对比。

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Spark因其统一引擎、性能、易用性等特点备受青睐,将大数据处理引擎迁移到Spark已经成为一种趋势(比如将Hive迁移到SparkSQL),很多大公司也正在实践。

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钉钉群直播【Structured Steaming的进阶与实践】

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钉钉群直播【MLFlow和spark在机器学习方面的进展、Project Hydrogen和spark在深度学习方面的进展 】

mlflow为企业提供一套开源的机器学习端到端工具,同时,project hydrogen项目旨在将AI框架与Spark更好的结合。本次直播介绍mlflow的场景和使用方式,project hydrogen的进展以及我们如何通过project hydrogen提供的能力更好的将Spark与AI结合。

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钉钉群直播【Spark Relational Cache 原理和实践】

主要介绍Relational Cache/物化视图的历史和背景,以及EMR Spark基于Relational Cache加速Spark查询的技术方案,及如何通过基于Relational Cache的数据预计算和预组织,使用Spark支持亚秒级响应的交互式分析使用场景。

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