1.概述 Apache Arrow 是 Apache 基金会全新孵化的一个顶级项目.它设计的目的在于作为一个跨平台的数据层,来加快大数据分析项目的运行速度. 2.内容 现在大数据处理模型很多,用户在应用大数据分析时,除了将 Hadoop 等大数据平台作为一个存储和批处理平台之外,同样也得关注系统的扩展性和性能.过去开源社区已经发布了很多工具来完善大数据分析的生态系统,这些工具包含了数据分析的各个层面,例如列式存储格式(Parquet,ORC),内存计算模型(Drill,Spark,Impala…

https://www.kdnuggets.com/2017/02/apache-arrow-parquet-columnar-data.html https://arrow.apache.org/ https://hyper-db.de/index.html#team CMU-db,https://github.com/cmu-db/terrier SIMD,https://blog.csdn.net/tercel_zhang/article/details/80694573 single i…

文章标题 Introducing Apache Spark 2.3 Apache Spark 2.3 介绍 Now Available on Databricks Runtime 4.0 现在可以在Databrcks Runtime 4.0上使用. 作者介绍 Sameer Agarwal, Xiao Li, Reynold Xin and Jules Damji 文章正文: Today we are happy to announce the availability of Apache Spa…

2019年11月08日 数砖的 Xingbo Jiang 大佬给社区发了一封邮件,宣布 Apache Spark 3.0 预览版正式发布,这个版本主要是为了对即将发布的 Apache Spark 3.0 版本进行大规模社区测试.无论是从 API 还是从功能上来说,这个预览版都不是一个稳定的版本,它的主要目的是为了让社区提前尝试 Apache Spark 3.0 的新特性.如果大家想测试这个版本,可以到 这里 下载. Apache Spark 3.0 增加了很多令人兴奋的新特性,包括动态分区修剪(…

自1999年成立至今,Apache 软件基金会已成功建立起自己强大的生态圈.其社区涌现了非常多优秀的开源项目,同时有越来越多国内外项目走向这个国际开源社区进行孵化.据悉,目前所有的 Apache 项目都需要经过孵化器孵化,满足一系列质量要求之后才可毕业.从孵化器里毕业的项目,要么独立成为顶级项目,要么成为其他顶级项目的子项目. 为便于大家了解 Apache 孵化的标准,本文盘点了 Apache 从2016年1月1日至2017年1月19日所有孵化成功并独立管理的顶级项目,共有11个.同时,欢迎大家…

本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop在一月发布了2.7.2的稳定版,已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS,MapReduce和HBase社区发展为60多个相关组件组成的庞大生态,其中包…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

本文转载:暂未找到原出处,如需署名 请联系 我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,"Hadoop"这个单词只代表了两个组件--HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是"核心"(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个…

Ray是UC Berkeley AMP实验室新推出的高性能分布式执行框架,它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式,具有比Spark更优异的计算性能. Ray目前还处于实验室阶段,最新版本为0.2.2版本.虽然Ray自称是面向AI应用的分布式计算框架,但是它的架构具有通用的分布式计算抽象.本文对Ray进行简单的介绍,帮助大家更快地了解Ray是什么,如有描述不当的地方,欢迎不吝指正. 一.简单开始 首先来看一下最简单的Ray程序是如何编写的. # 导入ray,并初始化执行环…

1.概述 Apache Ignite和Apache Arrow很类似,属于大数据范畴中的内存分布式管理系统.在<Apache Arrow 内存数据>中介绍了Arrow的相关内容,它统一了大数据领域各个生态系统的数据格式,避免了序列化和反序列化所带来的资源开销(能够节省80%左右的CPU资源).今天来给大家剖析下Apache Ignite的相关内容. 2.内容 Apache Ignite是一个以内存为中心的数据平台,具有强一致性.高可用.强大的SQL.K/V以及其所对应的应用接口(API).结构…

GopherChina第一天小结 今天参加了Asta举办的第五届GopherChina,第一天参加完,颇有感受,晚上回来趁着还有记忆,来做一下记录. 写在前面 一早从9点开始,一天下来一共八个主题,各个主题都有自己的特色,全部听下来也是挺不容易的.这些主题有大到说框架,也有小到说具体的某个包的使用的. 一早上真心起的比上班还早,早早就过去占了个位子.之前也参加过一些技术大会,最担心的就是讲师讲说的主题变成某个公司的宣传分享.我们听众大都怀着学习的心态来的,都希望能在技术大会上得到的是一些干货,所…

一.介绍 1.dash 是什么 dash 是一个基于 Flask (Python) + React 的 web 框架. 入门指南:https://dash.plot.ly/getting-started> 二.安装 1.安装 pip install dash==0.39.0 # The core dash backend pip install dash-daq==0.1.0 # DAQ components (newly open-sourced!) 2.启动 $ python app.py…

1. Pandas_UDF介绍 PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式,以减少PySpark和Pandas之间的开销. Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API,由Spark使用Arrow传输数据,使用Pandas处理数据.Pandas_UDF是使用关键字pandas_udf作为装饰器或包装函数来定义的,不需要额外的配置.目前,有两种类型的Pandas_UDF,分别是Scalar(标量映射)和Grouped M…

前言 本文主要给出Spark创建空的DataFrame的代码示例,这里讲的空的DataFrame主要指有列名(可以自己随意指定),但是没有行的DataFrame,因为自己在开发过程中有这个需求,之前并不知道怎么创建,就查了一下,发现资料并不多,不知道因为太简单还是用的人少,至于具体什么需求就不阐述了,主要给有这方面需求的小伙伴参考一下.还有另一种空的DataFrame就是没有任何行任何列的DataFrame,不知道有什么用,反正贴在代码里,万一有人用呢 1.代码 代码较简单,如下 import…

我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop…

什么是Feather? Feature是一种文件格式,支持R语言和Python的交互式存储,速度更快.目前支持R语言的data.frame和Python pandas 的DataFrame. Feather收到了Apache arrow 项目的支持,Apache Arrow是Apache基金会下一个全新的开源项目,同时也是顶级项目.它的目的是作为一个跨平台的数据层来加快大数据分析项目的运行速度. Feather的特点 feather是一个用于存储数据框的快速的,轻量级的,易于使用的二进制文件格式…

编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后.本文是Cloudera资深工程师讲解Hadoop,让您一篇文章就能了解Hadoop的过去和未来. “昔我十年前,与君始相识.” ——白居易,<酬元九对新栽竹有…

我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop…

Python 3.8 新特性来袭 Python 3.8是Python语言的最新版本,它适合用于编写脚本.自动化以及机器学习和Web开发等各种任务.现在Python 3.8已经进入官方的beta阶段,这个版本带来了许多语法改变.内存共享.更有效的序列化和反序列化.改进的字典和更多新功能. Python 3.8还引入了许多性能改进.总的来说,我们即将拥有一个更快.更精确.更一致和更现代的Python.下面是Python 3.8的新功能和最重要的改变. 1.赋值表达式 Python 3.8最明显的变化…

解惑:在Ubuntu18.04.2的idea上运行Scala支持的spark程序遇到的问题 一.前言 最近在做一点小的实验,用到了Scala,spark这些东西,于是在Linux平台上来完成,结果一个最简单的入门程序搞了一两天,出了汗颜之外,对于这些工具的难用性也有了深刻的认知,难怪Hadoop的几个公司会渐渐走向衰落. 二.解惑 如果大家看过我之前的博客就知道,我是用过Hadoop,spark的,当时就遇到了非常多的麻烦,这些产品迭代的比较快,每个版本对于之前的兼容性可以说是微乎其微,因此版本…

https://lrita.github.io/2017/12/12/golang-asm/#why 在某些场景下,我们需要进行一些特殊优化,因此我们可能需要用到golang汇编,golang汇编源于plan9,此方面的 介绍很多,就不进行展开了.我们WHY和HOW开始讲起. golang汇编相关的内容还是很少的,而且多数都语焉不详,而且缺乏细节.对于之前没有汇编经验的人来说,是很难 理解的.而且很多资料都过时了,包括官方文档的一些细节也未及时更新.因此需要掌握该知识的人需要仔细揣摩, 反复实验…

6.2 二进制数据格式 实现数据的高效二进制格式存储最简单的办法之一,是使用Python内置的pickle序列化. pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘上的to_pickle方法: 通过pickle直接读取被pickle化的数据,或使用更为方便的pandas.read_pickle: Ps:pickle仅建议用于短期存储格式.因其很难保证该格式是永远稳定的. pandas内置支持两个二进制数据格式:HDF5和MessagePack.pandas或Numpy数据的其他存储…

PySpark Usage Guide for Pandas with Apache Arrow(使用Apache Arrow的Pandas PySpark使用指南) Apache Arrow in Spark Ensure PyArrow Installed Enabling for Conversion to/from Pandas Pandas UDFs (a.k.a. Vectorized UDFs) Scalar Grouped Map Grouped Aggregate Usage…

1. 前言 阿里时序时空数据库TSDB最新推出TSQL,支持标准SQL的语法和函数.用户使用熟悉的SQL,不仅仅查询更简单易用,用户还可以利用SQL强大的功能,实现更加复杂的计算分析. 2. 为什么需要用SQL做时序查询? 2.1 SQL拥有广泛用户基础 SQL作为一个诞生于上世纪70年代的编程语言已经存在几十年了.这是一个相对而言较“古老”的编程语言,但又是一个有着广泛用户基础的语言.在跟踪主要编程语言的流行程度的TIOBE index[1]中,SQL在2019年4月份的排名是第8.而如果把排…

很多人在学习了基本的Python语言知识后,就转入应用阶段了,后期很少对语言本身的新变化.新内容进行跟踪学习和知识更新,甚至连已经发布了好几年的Python3.6的新特性都缺乏了解. 本文列举了Python3.6.3.7.3.8三个版本的新特性,学习它们有助于提高对Python的了解,跟上最新的潮流. 一.Python3.6新特性 1.新的格式化字符串方式 新的格式化字符串方式,即在普通字符串前添加 f 或 F 前缀,其效果类似于str.format().比如 name = "red"…

本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 最近一段时间(本文写作于2020-07-10)geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新,新增了一些特性,本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍. 2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geo…

前言 使用Python进行大数据分析变得越来越流行.这一切都要从NumPy开始,它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一. 2 Vaex Vaex是 一种更快.更安全.总体上更方便的方法,可以使用几乎任意大小的数据进行数据研究分析 ,只要它能够适用于笔记本电脑.台式机或服务器的硬盘驱动器. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的…

GeoMesa,整体架构,创建Schema并导入数据 一.GeoMesa-整体架构 二.GeoMesa-创建Schema并导入数据 2.1 GeoTools Data 模块 2.2 索引管理 2.3 创建Schema 2.4 生成Writer 2.5 导入数据 一.GeoMesa-整体架构 GeoMea-utils提供了一些被广泛使用的工具类 主要模块的中文解释: geomesa-accumulo:基于 Apache Accumulo的DataStore 实现 geomesa-archetype…

摘要:分布式异步对象存储 (DAOS) 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存 (NVM, Non-Volatile Memory) 设计,利用了 SCM(Storage-Class Memory) 和 NVMe(Non-Volatile Memory express) 等的下一代 NVM 技术. 分布式异步对象存储 (DAOS) 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存 (NVM, Non-Volatile Memory) 设计,利用了 SCM(Storage-C…

分布式异步对象存储 (DAOS) 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存 (NVM, Non-Volatile Memory) 设计,利用了SCM(Storage-Class Memory) 和 NVMe(Non-Volatile Memory express) 固态盘等的下一代 NVM 技术. DAOS 是一种横向扩展的对象存储,可以为高性能计算应用提供高带宽.低延迟和高 IOPS 的存储容器,并支持结合仿真.数据分析和机器学习的下一代以数据为中心的工作流程. 与主要针对旋转介…