DAG执行模型

基于Actor 模型的Akka 框架代码结构挺简洁，配合Spark的DAG执行引擎，用起来还挺顺手的。嗯，DAG 说白了就是一张不能绕回去的图，避免死循环，执行流程也清晰，适合一连串的操作。用Scala写逻辑的时候，配合 DAG 的方式，还蛮高效的——中间结果不怎么落磁盘，内存里就搞定，速度快了不少。尤其做批或者复杂依赖场景，优势挺的。刚上手可以看看Scala 与 Spark 初体验，感受下整体流程。想深入一点，推荐研究SMACK 架构里的 Akka 和 Spark 组合，理解背后设计思路挺有。代码示例也别错过，比如Word Count 源码就比较基础但典型，拿来改改就能跑。如果你想动手实践，

Tez 是一个挺有意思的大数据框架，主要是为了替代 MapReduce，提升性能的。它通过使用 DAG（有向无环图）来任务的执行流程，支持任务之间的并行执行，这样可以大大减少时间。Tez的任务划分方式比传统的 MapReduce 灵活，支持更精细的资源分配，同时可以和 Hive 紧密结合，提升查询效率。比如，Hive 通过启用 Tez 来执行查询时，可以并行多个操作，减少了数据的 I/O 开销，整体速度要快多。tez-0.1.zip这个包里包含了最新版本的 Tez 框架和一个不错的 UI，能你更清楚地了解 DAG 的执行流程，实时监控任务状态，还能通过日志来定位瓶颈。如果你正在大数据，尤其是要

1. 关系型与非关系型数据库的区别：- 关系型数据库（如MySQL）：采用表格结构存储数据，结构明确，支持ACID特性，保证数据一致性与完整性。使用SQL语言进行查询，支持复杂的查询条件（如带有WHERE子句的查询）以及关联查询（JOIN操作）。- 非关系型数据库（如Redis、MongoDB、HBase）：没有固定的表结构，灵活性更强，适合大数据和高并发场景。数据以键值对、文档、列族或图形等形式存储，读写速度更快，易于扩展。 2. MySQL语句执行的步骤：- 连接器：客户端发出请求后，连接器首先验证用户身份并分配权限。- 查询缓存：检查是否有相同查询的缓存结果，如果有则直接返回结果，否则继

Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上，它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台，但是，许多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作不适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。

DolphinScheduler: 复杂数据任务的编排利器 DolphinScheduler 是一个开源的分布式工作流任务调度系统，专为企业级应用场景打造。它通过可视化界面，帮助用户轻松管理和监控数据处理流程，并处理错综复杂的依赖关系。 核心优势： 可视化DAG编排: 通过直观的DAG图，清晰展示任务之间的依赖关系，简化工作流的构建和管理。 分布式架构: 支持高可用和横向扩展，轻松应对大规模数据处理任务。 丰富的任务类型: 内置多种任务类型，如 Shell、MR、Spark、SQL 等，满足多样化的数据处理需求。 全生命周期管理: 提供任务的创建、调度、执行、监控、告警等全流程管理功能。

在图论中，有向无环图（DAG）的节点时间标记是进行拓扑排序、关键路径分析等算法的基础。介绍一种基于深度优先搜索的DAG节点时间标记算法，并对其进行优化以提高效率。 算法描述 该算法使用深度优先搜索遍历DAG，并在搜索过程中记录每个节点的开始时间和结束时间。开始时间表示节点被首次访问的时间，结束时间表示节点的所有邻接节点都被访问完毕的时间。 算法步骤： 初始化：创建一个数组 pre 用于存储每个节点的开始时间，创建一个数组 post 用于存储每个节点的结束时间，并将所有元素初始化为0。创建一个变量 tag 用于记录当前时间戳，初始化为0。 深度优先搜索：从DAG的任意一个节点开始进行深度优先搜

物理操作符代价模型使用I/O次数作为衡量每个操作代价的标准；操作符的操作对象位于辅存；操作结果放在内存中（不计I/O）。

介绍了使用Simscape建立的反铲臂模型，液压系统包括泵、阀门和液压缸，驱动臂和铲斗运动。该模型涵盖了三维机械系统的建模，包括臂关节和铲斗连杆。示例展示了如何建模自定义液压阀，调整控制器和物理参数，以及生成C代码的流程。详细信息请参阅README.md文件。

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。