内存计算第5页

零售数据分析之操作篇8：用历史聚合巧算库存

上期内容回顾与作业讲解上一讲讲了鞋服零售企业非常关注的一个指标售罄率的概念与实现方法，这里我们用到了历史聚合这个内存计算方法，即从最早的时间到当前时间的所有数据进行聚合的方式。

qq_43696218·2023-04-01 03:12

Presto一个处理秒级查询的框架类似Impala

presto之所以能在各个内存计算型数据库中脱颖而出，在于以下几点：清

'煎饼侠·2023-03-31 12:28

大数据框架发展史

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，也就在这个时候默默的发展着。

大数据老哥·2023-03-31 08:38

【进阶C语言】自定义类型——结构体+枚举+联合体

文章目录一.结构体1.内存对齐存在的原因规则举例2.位段二.枚举定义枚举的优点三.联合体定义特点内存计算一.结构体1.内存对齐存在的原因平台原因(移植原因)：不是所有的硬件平台都能访问任意地址上的任意数据的

Shun_Hua.·2023-03-31 06:19

【Spark分布式内存计算框架——Structured Streaming】3. Structured Streaming —— 入门案例：WordCount

1.3入门案例：WordCount入门案例与SparkStreaming的入门案例基本一致：实时从TCPSocket读取数据（采用nc）实时进行词频统计WordCount，并将结果输出到控制台Console。文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html#quick-example功

csdnGuoYuying·2023-03-30 00:49

【Spark分布式内存计算框架——Structured Streaming】2. Structured Streaming 核心设计与编程模型

核心设计2016年，Spark在2.0版本中推出了结构化流处理的模块StructuredStreaming，核心设计如下：第一点：InputandOutput（输入和输出）StructuredStreaming内置了很多connector来保证input数据源和outputsink保证exactly-once语义。实现exactly-once语义的前提：Input数据源必须是可以replay的，比

csdnGuoYuying·2023-03-30 00:49

【Spark分布式内存计算框架——Structured Streaming】1. Structured Streaming 概述

前言ApacheSpark在2016年的时候启动了StructuredStreaming项目，一个基于SparkSQL的全新流计算引擎StructuredStreaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。StructuredStreaming并不是对SparkStreaming的简单改进，而是吸取了在开发SparkSQL和SparkStreaming过程中的经验教训，以及

csdnGuoYuying·2023-03-30 00:18

Spark架构基本介绍

Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架优点快速：spark有先进的DAG执行引擎，支持循环数据流和内存计算

叽里咕噜大数据ZRL·2023-03-29 21:25

Spark生态系统和运行架构

Spark是一个可应用于大规模数据处理的快速、通用引擎，spark提供了内存计算和基于DAG的任务调度机制。Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，因此更适合于迭代运算。

Aurora1217·2023-03-29 18:21

Spark的概念、特点、应用场景

它是基于内存计算的大数据并行计算框架Spark生态系统主要包含SparkCore.SparkSQL.SparkStreamingMIlibGraphX以及独立调度器：介绍：SparkCore:Spark

发量不足·2023-03-29 17:52

操作系统内存管理基础

内存管理主要涉及到以下几个方面：虚拟内存计算机早期，内存资源是有限的，有些电脑的内存很小，可能无法将程序完整的加载到内存中运行。

知止乎尔·2023-03-22 04:44

PySpark 安装、配置之使用初体验

ApacheSpark是基于内存计算，这是他与其他几种大数据框架相比的一大优势。ApacheSpark是开源的，也是最著名的大数据框架之一。当它使用内存计算时，它比

Congqing He·2023-03-15 12:06

Hive SQL使用技巧&避坑

Impla是内存计算，Hive中新刷入的元数据，可能没加载到内存，所以查不到。Impala刷新命令：INVALIDATE

翱翔云端·2023-03-13 06:11

Spark入门及环境搭建

Unifiedengineforlarge-scaledataanalytics.Spark还是一个支持多语言的（Python、SQL、Scala、Java、R），可以在单节点或者集群上用作数据工程、数据科学和机器学习的内存计算引擎

文景大大·2023-03-11 09:12

Android开发之——Profiler-内存分析，android原生开发教程

内存使用量时间轴，它会显示以下内容一个堆叠图表，显示每个内存类别当前使用多少内存，如左侧的y轴以及顶部的彩色键所示一条虚线，表示分配的对象数，如右侧的y轴所示每个垃圾回收事件的图标内存计算方式您在内存性能分析器顶部看到的数字内存计数中的类别如下

m0_66264169·2023-03-10 04:50

Android面试题知识点积累(二)

一个Bitmap占用内存计算即是通过占用的像素点多少和一个像素点占的字节数。一个像素用一串二进制表示。即是宽高byte数。Bitmap.Config有一个属性决定这个字节数。

JakeWharton·2023-02-21 15:28

初识Spark：运行原理、RDD、shuffle 和 stage

relaxHeart官网：http://www.relaxheart.cnSpark文章：初始SPARK：原理、RDD、SHUFFLE、STAGE、性能优化Spark简述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

程序员网址导航·2023-02-18 16:33

Android内存优化五：Bitmap优化

Android内存优化一:java垃圾回收机制Android内存优化二:内存泄漏Android内存优化三:内存泄漏检测与监控Android内存优化四：OOMAndroid内存优化五：Bitmap优化一、占用内存计算

Archer_J·2023-02-18 06:04

转行大数据开发应该怎么学习

转行进入大数据，首先需要了解的就是大数据是做什么，工作内容，然后就是找个完整的学习路线跟着去学习了，大数据的学习内容也是不少的~简单来说，分为6步，大数据开发入门，大数据核心基础，千亿级数仓技术，PB级内存计算

我想去吃ya·2023-02-05 03:04

RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作

它允许程序员以容错方式在大型集群上执行内存计算。SparkDataframe：与RDD不同，数据以列的形式组织起来，类似于关系数据库中的表。它是一个不可变的分布式数据集合。

Aricya·2023-02-03 12:39

昨天&今天

攻关检查昨天跟着张总和谢同学对内存计算那块流程梳理进行深度走查，张总对前期整理流程表示不太明确，看不懂，认为我们整理出来的东西应该是面向开发和测试，非查询这块的开发，只要拿到梳理出来的东东，就能够大致明白业务的流程和各个分支

guoxiang123·2023-02-01 05:57

【Spark】适用场景&优缺点

Hadoop常用于解决高吞吐，批量处理，离线计算结果的业务场景，如果需要实时，即对数据处理速度有一定要求的，Hadoop显然不符合；Spark通过内存计算能力可以极大的提高大数据处理速度适用于需要多次操作特定数据集的应用场合数据量不大

九筒-·2023-01-31 18:55

初识流计算框架Spark

Spark简介Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms,MachinesandPeople）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，可用于构建大型的

_小许_·2023-01-31 14:52

你不得不知道的大数据知识点

敏捷商务智能：传统BI的技术水平无法处理海量数据，而敏捷BI采用了分布式计算、内存计算、列存储

回锅肉不回锅了·2023-01-29 07:12

Bitmap内存分析

注意:本文大部分数据是在SDK25,cpu架构为armeabiv7a,AndroidStudio3.4上测试得出,不同的系统版本和硬件可能有差异.Bitmap内存计算方法Bitmap在Android中是一个普通

AssIstne·2023-01-26 19:33

大数据开发：spark core核心讲解

SparkCore简介SparkCore包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。Spark本身作

加米谷大数据张老师·2023-01-24 20:58

大数据-spark常见面试题

spark是基于内存计算的，速度比mapreduce要快。与mr相比spark使用DAG有向无环图进行计算，减少了数据的落地，而mr则是每次计算数据都会写入磁盘，再从磁盘读取出来计算。

FFFSSSFFF6·2023-01-24 20:55

Spark 在 KaiwuDB 中的应用与实践

01走进Spark1、Spark介绍（1）Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎；（2）运行速度快：Spark使用先进的DAG执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比HaddopMapReduce

·2023-01-19 15:33

数据结构和算法的关系——基础篇

汉诺塔游戏3.2八皇后问题3.3马踏棋盘算法3.4约瑟夫(Josephu)问题(丢手帕问题)1：数据结构和算法的重要性1：算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算一般来讲程序会使用了内存计算框架

福建选手阿俊·2023-01-14 06:36

结构体内存对齐与结构体位段：学习笔记8

目录一.结构体基础知识1.结构体的特殊声明2.结构的自引用3.结构体变量的定义和初始化二.结构体内存对齐1.关键概念：2.计算示例3.嵌套结构体的内存计算4.结构体内存对齐的意义5.定义结构体时的注意事项

摆烂小青菜·2023-01-12 18:42

Flink

特别是Spark开启了内存计算的先河，其计算速度比Hadoop的MapReduce快100倍，以此赢得了内存计算的飞速发展。或许因为早期人们对大数据的分析认知不够深刻，亦或许当时业

祈人之忧·2023-01-12 10:45

文献阅读（2）：KNMC

目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、相关背景知识1.近内存计算2.K-NN算法3.K-means算法四、处理流程概述1.KNMC硬件架构2.KNMC总调度流程

要努力学习鸭·2023-01-12 08:26

文献阅读（3）：Near-Memory Computing

目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、相关背景知识1.不同计算机系统分类（早期、单核、多核、近内存计算、存算一体）2.设计空间探索（DSE）四、论文结构梳理

要努力学习鸭·2023-01-12 08:26

计算机与编程

典型的计算机系统包括以下主要硬件：介绍中央处理器（CPU）运行程序的计算机部分内存计算机在程序运行时存储程序代码以及程序正在处理数据的地方辅助存储设备可以长时间保存数据的存储器，最常见的辅存设备是磁盘驱动器

麻辣小兔喵·2023-01-04 18:57

Hadoop总结

目录大数据概述Hadoop大数据开发平台资源管理YARN分布式文件系统HDFS非关系型数据库NOSQL分布式数据库HBASE批处理和MapReduce数据仓库查询分析和Hive基于内存计算的Spark流计算和

普通网友·2022-12-31 13:04

这家25名员工的公司最近获得2170万美元A轮融资！

通过使用内存计算，EnCharge的定制插件硬件可以加速服务器和“网络边缘”机器中的AI应用。

边缘计算社区·2022-12-29 10:28

大数据高级开发工程师——Spark学习笔记（6）

文章目录Spark内存计算框架SparkSQLSparkSQL概述1.SparkSQL的前世今生2.什么是SparkSQLSparkSQL的四大特性1.易整合2.统一的数据源访问3.兼容Hive4.支持标准的数据库连接

斗志昂-杨·2022-12-24 18:49

Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别与联系

它允许程序员以容错方式在大型集群上执行内存计算。SparkDataframe：与RDD不同

YaoYong_BigData·2022-12-20 18:17

Apache Flink 1.14.0

flink也是内存计算，比较类似spark，但是不一样的是，spark的计算模型基于RDD，将流式计算看成是特殊的批处理，他的DStream其实还是RDD。

dzzxjl·2022-12-18 16:30

【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解（图文解释）

一、Spark概述Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms，MachinesandPeople）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

showswoller·2022-12-18 10:25

高性能图片优化方案

1.1图片占用内存介绍1.2加载网络图片流程1.3三方库加载图片逻辑1.4从网络直接拉取图片1.5加载图片的流程1.6Bitmap能直接存储吗1.7Bitmap创建流程1.8图片框架如何设计02.图片内存计算方式

·2022-12-16 17:05

深度学习优化器

Batchgradientdescent每次更新我们需要计算整个数据集的梯度，因此使用批量梯度下降进行优化时，计算速度很慢，而且对于不适合内存计算的数据将会非常棘手。

lilhen·2022-12-15 22:14

大数据与Spark的特点优势

目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。

大数据19-2罗贤婷·2022-12-15 11:25

spark技术简介

Cassandra等:其中olap包括kyline、impla其中Nosql主要解决随即查询Olap技术主要解决关联查询spark技术简介Spark最初是由美国加州大学伯克利分校的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算

花凡·2022-12-15 11:55

Spark基础之 Spark的介绍

Spark与MapReduce的区别：1、Spark是基于内存计算的，会将中间结果存放在内存，方便后续计算的使用，而MR会将中间结果存储在磁盘中。

木易巷·2022-12-15 11:24

大数据技术---Spark

一、Spark简介1、Spark概述Spark：由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，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。

asyouwish_lm·2022-12-15 11:23

Spark简介

spark是基于内存计算框架，

秦岭小和尚·2022-12-15 11:48

spark的特点，spark和mapreduce的比较

主要原因是因为基于内存计算和引入DAG执行引擎。(2)易用性好，spark不仅支持scala编程呢个，还支持java和python编写。

hy772255·2022-12-15 11:40

Spark的四大特点

Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点一、速度快由于ApacheSpark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop

飞Link·2022-12-15 11:09

大数据 Hive spark Flink 关系

SQL=>Spark、对象(databases,table,column/type))SQL=>MapReduce/sparkHDFSMySQL(MR和Spark比较)MR有优势=>稳定spark=>内存计算

确认过眼神cxy·2022-12-12 15:32

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