内存计算

阿里面试

1.2.大数据处理的时候为什么选择spark而不是hadoop答：1.spark是内存计算的，而hadoop是磁盘计算的，所以spark比hadoop快2.spark兼容性高，开发简单而且spark能够读取
weixin_30646505·2020-06-27 22:51

ignite从0到1的学习过程记录-第一篇：安装和体验

1、学习背景之前做一个根据wifi点位实时计算个人的轨迹的应用，使用Hbase,尽管做了些优化，但是在计算性能上仍然不能满足需求，当时考虑是否可以用分布内存计算框架来解决，不过项目后来由于数据来源问题搁置也就没再继续
weixin_30611509·2020-06-27 22:31

内存计算技术资料整理

1内存计算与云计算如果说云计算这个新瓶装的是虚拟化+SOA/网格计算+SaaS(软件即服务)的老酒，那么内存计算则重点是释放了计算这一部分的能量。
weixin_30436101·2020-06-27 19:58

腾讯云服务器标准型S2和标准型SA2区别在哪？如何选择?

标准型SA2规格性能CPU内存：2.6GHz的AMDEPYCROME处理器，睿频3.3GHz，搭配最新一代八通道DDR4，内存计算性能稳定。
云使者·2020-06-27 08:25

腾讯云服务器标准型SA2详细情况

内存：最新一代八通道DDR4，内存计算性能稳定。网络：超高网络收发包
云使者·2020-06-27 08:25

大数据运算系统（4）--- 内存计算系统

内存计算系统一、内存数据库1、起源发展（1）体系结构和硬件技术的巨大发展：GPU多核芯片+多级高速缓存+大容量内存+大容量硬盘SSD。（2）内存处理优点：去除硬盘读写开销，提高处理速度。
JepsonWong·2020-06-27 07:09

Apache Spark RDD 论文（中文翻译）

概要为了能解决程序员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算这个问题，我们提出了RDDs的概念。当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差，这个是RDDs的提出的动机。
那伊抹微笑·2020-06-27 03:15

如果有一个500G的超大文件，里面都是数值，如何对这些数值排序？

对于8G的内存计算机应该是可以处理的。②文件里面的数值就是坑爹的大。3.对于②处理也很简单，对于1000小文件，比如就按
归海一刀之渔舟唱晚·2020-06-27 01:34

IBM发布基于内存的人工智能计算架构

12月1日美国IBM公司发布消息称，该公司研究人员实现了在内存计算技术上的一次重大突破，发明了一种可以运行在100万个相变内存（PCM）上的无监督式机器学习算法，有望比传统计算机在计算速度和能耗利用效率方面提升
深度思索·2020-06-26 23:09

Java接入Spark之创建RDD的两种方式和操作RDD

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。
汤高·2020-06-26 17:16

HANA 与 Oracle 12c哪一个更快

HANA是最快的数据库，因此SAP的新ERP系统S4不再支持OracleOracle12c的一个新功能是对于同一表，可以在行式和列式间转换SAP想让用户认为HANA是独特的技术，不过在这篇文章中，可以看到内存计算和列式存储都不是
dingdingfish·2020-06-26 14:56

高并发情景分析（一）

2，对全民主播点赞，掉会员3，送礼，赞助加经验4，零点守护神过期，抢购守护神解决高并发写的三个最基本思路：1，内存计算2，异步处理3，多consu
一品悟技术_张驰·2020-06-26 10:31

【Hadoop入门学习系列之三】YARN原理和资源调度

Mapreduce1.0版本固有的问题扩展性受限单点故障难以支持MR之外的计算资源利用率运维成本和数据共享【多计算框架各自为战，数据共享困难】MR：离线计算框架Storm：实时计算框架Spark：内存计算框架运维成本如果采用
数据圈·2020-06-26 09:26

呼之欲出！比Spark快10倍的Hadoop3.0有哪些实用新特性？

其实最大改变的是hdfs,hdfs通过最近black块计算，根据最近计算原则，本地black块，加入到内存，先计算，通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果。
inlcude_cx·2020-06-26 06:54

大数据学习路径

zookeeper→hive→flume→sqoop→项目实战一第二阶段机器学习R语言→mahout→项目实战二第三阶段storm流式计算kafka→storm→redis→项目实战三第四阶段spark内存计算
金罗老师·2020-06-25 21:30

Impala总结与优化

•基于Hive使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点•是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎Impala的特点：1、基于内存进行计算，能够对PB级数据进行交互式实时查询、分析
月吖吖·2020-06-25 21:31

葵花宝典--即席查询presto和kylin

基于内存计算，减少了IO，计算更快，支持跨数据源的连接，比如和mysql；它的聚合运算时边读数据边计算，边清理内存，这种处理方式对内存占用不高；但是表连接会产生大量临时数据，处理速度较慢。
张薄薄·2020-06-25 07:17

Spark学习总结

1、Spark简介Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。
张薄薄·2020-06-25 07:17

Spark技术体系与MapReduce，Hive，Storm几种技术的关系与区别

大数据体系架构：Spark内存计算与传统MapReduce区别：SparkSQL与Hive的区别:SparkSQL替换的是Hive的查询引擎，Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的
Scathon·2020-06-25 05:50

spark总结笔记（一）

内存计算下，Spark比MapReduce快100倍。2易用性不同于MapReduce仅支持Map和Redu
萨姆大叔·2020-06-24 09:00

基于Spark的电影推荐系统（推荐系统~1）

第四部分-推荐系统-项目介绍行业背景：快速：ApacheSpark以内存计算为核心通用：一站式解决各个问题，ADHOCSQL查询，流计算，数据挖掘，图计算完整的生态圈只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速
留歌36·2020-06-24 06:19

Spring Boot集成Hazelcast实现集群与分布式内存缓存

Hazelcast是Hazelcast公司开源的一款分布式内存数据库产品，提供弹性可扩展、高性能的分布式内存计算。
科创人·2020-06-23 13:28

spark内存计算框架(1)

spark内存计算框架1.spark是什么2.spark的四大特性2.1速度快2.2易用性2.3通用性2.4兼容性3.spark集群架构4.spark集群安装部署5.spark集群的启动和停止5.1启动
Hansionz·2020-06-23 12:47

大数据分析处理框架——离线分析（hive，pig，spark）、近似实时分析（Impala）和实时分析（storm、spark streaming）...

按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性；计算层：内存计算中的Spark是UCBerkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中
djph26741·2020-06-23 04:25

体系结构方案 - 大清单报表

•数据全部读出，直接报表呈现•游标方式逐步读入呈现•使用数据库的分页机制按页读出传统模式实现问题：1）全量读模式，全部读出耗时太长，用户体验恶劣；全内存计算的报表可能溢出。
chuiao2284·2020-06-22 23:33

轻量级内存计算引擎

内存计算指数据事先存储于内存，各步骤中间结果不落硬盘的计算方式，适合性能要求较高，并发较大的情况。
cainiao_M·2020-06-22 19:52

Spark的基本使用

1、概述Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMPLab于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序2、优点运行速度快：采用DAG
mosan123·2020-06-22 05:52

大数据学习之路 --- Spark（内存计算框架）

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性。
Mai_Noe·2020-06-22 01:47

大数据笔记（六）：Spark

spark简介Spark具有如下几个主要特点：•运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算•容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过SparkShell
Ding_xiaofei·2020-06-21 19:38

Apache-Ignite学习和入门

1.简介ApacheIgnite内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能，同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能
xudasong123·2020-06-21 14:58

Spark：大数据的“电光石火”

它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。
xiyf2046·2020-06-21 14:59

轻量级内存计算引擎

内存计算指数据事先存储于内存，各步骤中间结果不落硬盘的计算方式，适合性能要求较高，并发较大的情况。
小黄鸭呀·2020-06-21 05:12

深入探索Android Bitmap优化

文章目录基础知识bitmap内存计算方式bitmap色彩模式Android8.0之前bitmap内存分配Android8.0之后bitmap内存分配Android5.0-7.0bitmap放到Native
jieqiang3·2020-06-21 02:25

【小饭桌每日融资速递】柏睿数据获2亿元人民币C轮融资

柏睿数据是一家实时大数据解决方案和产品提供商，为客户提供基于内存计算的海量数据存储分析平台。
小饭桌·2020-06-19 00:00

《基于Spark的机器学习平台设计与实现》学习笔记

但是由于Spark的内存计算和SparkStreaming对流数据的处理，MapReduce并不是那么完美。本文提出一个基于Spark的机器学习平台，实现了常见的数据挖掘与机器学习的基本算法。
Tanglement·2020-06-16 10:00

01_Spark_基础

Spark是基于内存计算大数据分析引擎，提高了在大数据环境下数据处理的实时性。Spark仅仅只涉及到数据的计算，没有涉及到数据的存储。
bigdata张凯翔·2020-05-31 01:57

Spark云化架构演进的实践和探索

用户可以将各种服务框架部署在YARN上，由YARN进行统一地管理和资源分配Spark：基于内存计算的通用大规模数据处理框架Livy：通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行
SeanKChan·2020-05-27 18:06

大数据平台之初体验 | 网易猛犸 | 数据仓库、调度系统、数据质量、离线与实时计算应有尽有。

支持HDFS、Hbase、Kudu等从GB到PB级别的存储方案，支持Hive和MapReduce等批量计算、Spark内存计算、Kylin多维分析、Impala和流式计算（开源SparkStreaming
程序员小陶·2020-05-26 09:20

Redis持久化机制

Redis以支持丰富的内存数据结构和高性能著称，在互联网行业中被广泛用于缓存数据和内存计算。虽然Redis是一款内存数据库，但是它也提供了数据持久化的能力。本文
Duke2016·2020-04-12 20:00

体系结构方案 - 大清单报表

•数据全部读出，直接报表呈现•游标方式逐步读入呈现•使用数据库的分页机制按页读出传统模式实现问题：1）全量读模式，全部读出耗时太长，用户体验恶劣；全内存计算的报表可能溢出。
小黄鸭呀·2020-04-10 16:26

spark简介

Spark是使用scala实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了java,scala,python,R等语言的调用接口.Hadoop和Spark的关系Google在2003年和2004年先后发表了
xd_xumaomao·2020-04-09 20:00

Bitmap之位图采样和内存计算详解

原文首发于微信公众号：躬行之(jzman-blog)Android开发中经常考虑的一个问题就是OOM(OutOfMemory)，也就是内存溢出，一方面大量加载图片时有可能出现OOM，通过采样压缩图片可避免OOM，另一方面，如一张1024x768像素的图像被缩略显示在128x96的ImageView中，这种做法显然是不值得的，可通过采样加载一个合适的缩小版本到内存中，以减小内存的消耗，Bitmap的
躬行之·2020-04-09 00:00

Apache-Ignite入门实战之一

简介ApacheIgnite内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能，同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能
kongxx·2020-04-06 15:24

【校选】第十一届蓝桥杯 B 组校内模拟赛

A(填)内存计算在计算机存储中，15.125GB是多少MB？答案提交这是一道结果填空的题，你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数，在提交答案时只填写这个整数，填写多余的内容将无法得分。
ByteSinging·2020-04-05 21:14

spark on yarn的技术挑战

目前spark是一个非常流行的内存计算（或者迭代式计算，DAG计算）框架，在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天，spark的出现不禁让大家眼前一亮。
Albert陈凯·2020-04-04 16:27

听大数据十年工作经验大牛来讲Spark核心技术与高级应用

从技术层面上，Spark作为一个快速、通用的大规模数据处理引擎，凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写HDFS.上数据的优势，实现了批处理时更加高效、延迟更低，已然成为轻量级大数据快速处理的统一平台
IT程序员·2020-04-02 16:06

Pyspark ML Pipeline机器学习(1)-初识

Spark采用分布式内存计算，能够高效快速地对大规模数据进行复杂运算，scala是Spark的原生语言，但同时也提供pythonAPI，即pyspark。
马淑·2020-03-30 04:29

干货学习丨你必须学习的Flink知识

Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像Flink，也就在这
是极客小普呀·2020-03-26 12:48

图片所占内存大小简谈

像素像素是组成图像的最基本单元要素分辨率分辨率是在长和宽两个方向上各拥有的像素个数图片占内存计算公式图片所占内存大小=图片长度（像素）*图片宽度（像素）*一个像素所占内存空间（单位：字节）位深度计算机之所以能够显示颜色
young_xst·2020-03-25 23:30

1.5.1 Spark（理论）

e406a9bc93a9Hadoop-子目录：https://www.jianshu.com/p/9428e443b7fdSpark概述Spark的起源Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架
寒暄_HX·2020-03-25 21:40
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