内容框架:
大数据概览如何解脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳通常
一、大数据概览
大数据解决 ETL (Data →>
二、如何解脱技术小白
什么是技术小白?
只懂外表,疑问实质比如:只懂得参考他人的 Spark 代码,疑问得 Spark 的外在机制,疑问得如何调优 Spark Job
解脱技术小白的药方
懂得运转机制学会性能学会看 Log
懂得运转机制:Spark SQL Architecture
学会性能:如何性能 Spark App
性能 Driver
spark.driver.memory
spark.driver.cores
性能 Executor
spark.executor.memory
spark.executor.cores
spark.files
spark.jars
性能 DAE ….......... 学会看 Log:Spark Log
三、Spark SQL 学习框架
Spark SQL 学习框架( 联合图形/几何)
Spark SQL 口头方案
四、EMR Studio 通常
EMR Studio 特性:
兼容开源组件支持衔接多个集群适配多个计算引擎交互式开发 + 作业调度无缝衔接实用多种大数据运行场景计算存储分别
EMR Studio 在开源软件 Apache Zeppelin,Jupyter Notebook, Apache Airflow 的基础上提升了做了提升和增强。
一个 EMR Studio 可以衔接多个 EMR 计算集群,您可以很繁难地切换计算集群,提交作业到不同的计算集群上运转。
智能适配 Hive、Spark、Flink、Presto、Impala 和 Shell 等多个计算引擎,无需复杂性能,多个计算引擎间协同上班
4. 交互式开发 + 作业调度无缝衔接
Notebook + Airflow : 无缝衔接开发环节和消费调度环节
应用交互式开发形式可以极速验证作业的正确性.在 Airflow 里调度 Notebook 作业,最大水平得保障开发环境和消费环境的分歧性,防止因为开发阶段和消费阶段环境不分歧而造成的疑问。
5. 实用多种大数据运行场景
大数据解决 ETL交互式数据剖析机器学习实时计算
一切数据都保留在 OSS 上,包含:
用户 Notebook 代码
调度作业 Log
即使集群销毁,也可以重建集群轻松复原数据
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