【spark分析引擎,SPARK分析】Spark对硬件的要求Spark对硬件的要求估计所有spark开发者都很关心spark的硬件要求 。SparkSQL是一组基于Spark calculation 引擎的查询，用于各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC和RDD 。
1、如何使用Hadoop技术构建传统数仓基于企业级传统数据仓库应用的特点和需求，以及Hadoop技术的原理和特点 ， 在利用Hadoop大数据平台实现传统数据仓库应用的过程中 ， 有很多需要关注和解决的关键问题 。本文主要列举了以下几个核心问题和解决方案:模型和SQL支持、海量数据存储和高效计算、高并发查询和事务支持 。1.在模型和SQL支持模型方面，原卷收系统模型的设计原则是基于中国邮政整体企业管理和业务管理的规则和流程，兼顾系统的扩展 。
接口附着层按照接口源系统划分，系统模型和源系统模型基本一致；逻辑层和摘要层是根据主题域划分的 。接口层模型与源业务系统基本一致 ， 结构简单 ， 相关度相对较低 。大多数源业务系统使用Oracle数据库 。基本层模型结构比较复杂，关联度比较高 。系统使用Teradata数据库，而汇总层模型结构相对简单，关联度低 。该系统使用Teradata数据库 。
2、“数据湖三剑客”Hudi、DeltaLake和Iceberg深度对比一个热爱生活，放荡不羁的程徐苑 。本文主要阐述了以下内容:1 .数据湖2的优势 。目前有哪些开源的数据湖组件？3.与传统数据仓库相比，数据湖最明显的就是其出色的T 0能力，解决了Hadoop时代Data 分析的持久性问题 。传统的数据处理过程从数据仓库到数据处理通常需要很长的环节，涉及很多复杂的逻辑来保证数据的一致性 。由于架构的复杂性，整个流水线有明显的延时 。
冰山的耐酸能力可以简化整个管道的设计 。传统的Hive/Spark需要读取数据 ， 修改后再写入，修正成本很大 。Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目 。然而，在选择大数据框架时，企业不应厚此薄彼 。近日，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章分析中介绍了Spark和Hadoop的异同 。Hadoop和Spark都是大数据框架，并且都提供了一些工具来执行常见的大数据任务 。但确切地说 ， 它们执行的任务并不相同，彼此并不排斥 。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今许多大数据项目的基础 。它可以在几乎无限的普通电脑硬盘上存储PB级数据集，并提供良好的可扩展性 。你只需要随着数据集的增加而增加硬盘 。所以Spark需要一个第三方分布式存储 。正是因为这个原因，很多大数据项目都在Hadoop上安装Spark，让Spark的advanced 分析应用程序可以使用存储在HDFS的数据 。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度 。Spark的大部分操作都在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会 。
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