Sqoop与Spark的协作：高性能数据处理
将Sqoop与Spark协作是实现高性能数据处理的关键步骤之一。Sqoop用于将数据从关系型数据库导入到Hadoop生态系统中，而Spark用于大规模数据处理和分析。本文将深入探讨如何使用Sqoop与Spark协作，提供详细的步骤、示例代码和最佳实践，以确保能够成功实现高性能数据处理。 什么是Sqo...
继Spark之后，UC Berkeley 推出新一代高性能深度学习引擎——Ray（2）
应用层应用层包括三种类型的进程：驱动进程（Driver）：用来执行用户程序。工作进程（Worker）：用来执行 Driver 或者其他 Worker 指派的任务(remote functions，就是用户代码中装饰了`@ray.remote` 的那些函数)的无状...
继Spark之后，UC Berkeley 推出新一代高性能深度学习引擎——Ray（1）
导读继 Spark 之后，UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray，号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢？在试用之后，简单总结一下：极简 Python API 接口：在函数或者类定义时加上 ray.remote 的装饰器并做一些微小改变，...
大数据和AI | 基于Spark的高性能向量化查询引擎
嘉宾：范文臣Databricks 开源组技术主管，Apache Spark Committer、PMC成员，Spark开源社区核心开发之一。 视频地址：https://developer.aliyun.com/live/245461正文：Databricks最新开发的一款基于Spark的高性能向量化...
请问使用spark的时候，如果使用高性能64核高内存的阿里云服务器，用哪种模式运行比较好？
在64核高内存的阿里云服务器中使用spark的时候，用Local模式的64线程运行比较好还是用standalone将多个子节点设置在本地好？ 遇到了同样的问题，在CSDN看到了，希望阿里云团队能够给出正确、标准的答案~请查看
【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析
本讲义出自YongHua (Henry) Zeng在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了基于Spark的高性能时空轨迹分析的相关背景、架构以及技术设计，在技术设计方面主要讲解了大数据平台的设计、数据治理的设计、算法模型以及Spark轨迹计算等内容，最后还对于高性能时空...
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