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spark和hadoop的区别 —— spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。计算不同spark和hadoop在分布式

Kylin 在腾讯的平台化及 Flink 引擎实践 —— kylin.engine.spark-conf.spark.shuffle.service.enabled=true kylin.engine.spark-conf.spark.shuffle.service.port=7337 虽然，Spark 采用的是动态分配资源，但在任务执行过程中，我们观察到 Spark实际分配的资源远比 Flink 要

Hadoop-Scala-Spark环境安装 —— spark开启之路 ： https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

大数据培训课程介绍,大数据学习课程要学习哪些 —— 3、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面，Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、外理、分析、统计等业务。4、分布式计算框架和SparkStrom生态体系：有一定的基

有什么关于 Spark 的书推荐? —— 《大数据Spark企业级实战》本书共包括14章，每章的主要内容如下。第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章

Linux里面spark作用是什么? —— Spark是通用数据处理引擎，适用于多种情况。 应用程序开发人员和数据科学家将Spark集成到他们的应用程序中，以快速地大规模查询，分析和转换数据。 与Spark最频繁相关的任务包括跨大型数据集的交互式查询，来自传感器或金融系统的

Apache Spark在海致大数据平台中的优化实践 —— 本文来自由海致网络技术公司翟士丹分享。专注于大数据技术领域，Apache Spark Contributor，有丰富的Spark SQL引擎调优经验。海致全称海致网络技术公司，成立于2013年7月。作为一家技术驱动的创业型公司，海致的创始班底拥有丰富的

技术干货:SQL on Hadoop在快手大数据平台的实践与优化 —— SPARKSQL 常用于数据交互分析的场景。 SPARKSQL 的主要执行逻辑,首先是将 SQL 解析为语法树,然后语义分析生成逻辑执行计划,接着与元数据交互,进行逻辑执行计划的优化,最后,将逻辑执行翻译为物理执行计划,即 RDD lineage,并执行任务。

Spark 数据倾斜及其解决方案 —— 思路2. 提高 shuffle 并行度 Spark 在做 Shuffle 时,默认使用 HashPartitioner(非 Hash Shuffle)对数据进行分区。如果并行度设置的不合适,可能造成大量不相同的 Key 对应的数据被分配到了同一个 Task 上,造成该 Task 所处理的数据远

spark的中文是什么意思? —— n.火花;火星;电火花;(指品质或感情)一星，丝毫，一丁点。averysmallburningpieceofmaterialthatisproducedbysththatisburningorbyhittingtwohardsubstancestogether。Asparkisatinybrightpieceofburningmaterialthatfliesupfromsomething

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