如何处理大规模数据集中的数据处理:Spark和ApacheFlink

文章目录

  • 1.简介
  • 2.基本概念术语说明
    • 数据处理(Data Processing)
    • 任务调度(Task Scheduling)
    • Hadoop
    • Apache Spark
    • Apache Flink
  • 3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
    • 1. MapReduce
      • (1)概述
      • (2)算法原理
        • 分布式文件系统
        • Map阶段
        • Shuffle阶段
        • Reduce阶段
        • MapReduce的流程示意图
        • Map阶段
        • Shuffle阶段
        • Reduce阶段
        • 执行过程
        • 例子
        • 运行时间分析
    • 2. Apache Spark
      • (1)概述
      • (2)算法原理
        • RDD(Resilient Distributed Datasets)
        • DAG(Directed Acyclic Graph)
        • Spark Core
        • Spark Streaming
        • Spark MLlib
        • Spark SQL
      • (3)Spark Application开发流程
      • (4)执行流程详解
      • (5)容错机制
      • (6)性能优化
  • 4.具体代码实例和解释说明
    • 1. 词频统计
      • (1)背景介绍
      • (2)基于Spark实现词频统计
      • (3)基于Flink实现词频统计
    • 2. 机器学习训练和预测
      • (1)背景介绍
      • (2)基于Spark实现机器学习训练和预测
      • (3)基于Flink实现机器学习训练和预测

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网、移动互联网、物联网等新型应用的兴起,数据的快速生成、传播、处理和分析变得越来越重要。同时,由于各种原因,传统的数据仓库已经无法支撑业务的需求了,需要采用分布式计算框架对海量数据进行高效的处理和分析。因此,大数据时代即将到来。而Apache Spark和Apache Flink都是目前流行的两个开源分布式计算框架。
本文将详细阐述两款分布式计算框架中最核心的功能特性——数据处理(Data Processing)和任务调度(Task Scheduling),并对如何选择适合不同场景的数据处理框架进行简要的阐述。然后讨论一些关于两款框架的主要区别、使用建议及未来的发展方向。

2.基本概念术语说明

首先,简单介绍一下数据处理和任务调度相关的基本概念和术语。

数据处理(Data Processing)

数据处理又称作离线计算或批处理,就是在不依赖于实时的用户请求的前提下,将大批量数据进行处理,产生结果数据,供其他程序或者系统进行查询或分析。这种方式的好处是能够降低资源消耗,提升处理速度,但也存在缺点:一是不及时性,需要等待大量数据处理完成后才能得

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