嘿,做大数据的朋友看过来!这个基于HDFS、Spark和Hive的大数据企业级框架,简直是开发的好帮手。,HDFS了分布式的数据存储,PB 级数据没问题,保证数据的高可用性和可靠性。而Spark则通过内存计算让你可以大幅提升数据速度,尤其是在需要频繁迭代的数据时,速度提升。你用过SparkSQL吗?它支持用 SQL 或者 DataFrame API 来数据,简直是为那些熟悉 SQL 的同学量身定做。再说到Hive,它是离线批任务时的好帮手,可以轻松用 SQL-like 的查询语法大数据。哦对了,框架中的数据流定义是通过简洁的YAML
文件完成的,让整个流程看起来更清晰直观,管理起来也挺方便的。整体来说,这个框架设计的目的就是简化开发流程,降低开发成本。如果你正好需要一个高效、灵活的大数据方案,可以考虑一下!
基于HDFS、Spark和Hive的大数据企业级框架
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黑白分明的逻辑结构、企业级的实战案例,还有不少实用的优化技巧,《大数据 Spark 企业级实战版》这本书整体感觉挺“落地”的。不是那种只讲概念的书,而是从安装部署到集成优化都讲得蛮细,适合拿来边看边上手。
核心技术用得比较“实在”,像RDD、Spark SQL、Spark Streaming这些模块,全都有案例带你跑通流程。比如用Spark Streaming搞实时日志,或者拿MLlib做个简单推荐系统,书里都有实战。
嗯,另外还有不少企业开发中经常踩的坑,比如内存管理、任务调度,它也有详细说怎么调优。这些内容不光能帮你写出能跑的程序,更重要是能跑得快、跑得稳。
代码语言支持也比较全,Scal
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有些同学会觉得,学习大数据技术是不是需要高的门槛?其实不然,只要掌握了基础,像Spark这种工具的上手难度不会太大。比如,你可以通过一些案例,理解如何在 Spark 中海量数据,如何做实时流,这些都能在实际工作中直接应用。
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背后的设计思路也蛮巧妙。Kyuubi 其实相当于把 Spark 封装了一层,你像用数据库一样用 Spark,连 JDBC 都支持,写起来像 SQL 那样简单直观。kyuubi-sql-engine模块做的不错,响应也快,适合批量任务或数据湖操作。
它和一些常用的数据湖技术,比如Hudi、Delta Lake、Iceberg
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企业场景里的 Spark,其实主要看它的速度。内存计算带来的性能,确实比老牌的 MapReduce 快一大截。你如果追求响应快、代码也整洁,DataFrame和Dataset API会是你的好帮手,配合 SQL 查起来还挺爽的。
数据源支持也比较丰富,像HDFS、Cassandra、HBase都能接,预也方便,适合 ETL 流程。再搭配上S
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PDF 里的案例用的是真实场景,像是电商点击流、日志实时,通俗易懂,代码也不绕。嗯,看着学,你会发现Spark Streaming也没那么玄乎,实时+离线一体化,思路清晰。
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