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图数据库调研

从图中可以获取到的信息有： 无论是在 native 图数据库 还是复合型图数据库，Neo4j 均取得了一枝独秀的成绩； 微软 Azure 的 Cosmos DB 的增长速度非常非常非常迅猛； ArangoDB...Microsoft Azure Cosmos DB Cosmos DB是微软2010年立项，经过7年研发，于2017年5月正式发布的云数据库服务，该数据库服务支持图数据、列存储、键值存储和文档数据库等多种数据模型...而微软则恰好相反, Cosmos DB采取一刀切的方式，号称可以适用一切通用型数据库。 微软的Cosmos DB的天才之处在于开发人员可能希望在混合持久化方面鱼与熊掌兼得。...Cosmos DB 的优势： 全球部部署 多数据模型+API 提供了五种数据一致性（参考这里） 弹性存储拓展 … Amazon Neptune 2017年11月底，亚马逊在 AWS 2017全球峰会发布了全新的图数据库产品...总结 几点总结： 多存储模式的图数据库技术是目前发展的一个主要趋势，从 Azure Cosmos DB 的发展可以看到（毕竟数据迁移的成本太高）； 以 JenusGraph 为代表的 NoSQL 存储的分布式图数据日渐火热

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Spark生态系统的顶级项目

Spark由在AMP Berabley的AMPLab开发，现在是一个顶级的Apache项目，由Spark的创建者创办的Databricks监管。这两个组织携手合作，推动Spark的发展。...Apache Spark和Databricks创始人兼CTO副总裁Matei Zaharia这么描述这种发展关系： 在Databricks，我们正在努力使Spark通过我们对Spark代码库和支持文档的加强更容易使用和运行速度超过以往任何时候...for graphs and graph-parallel computation Spark Core API - provides APIs for a variety of...从其网站： Apache Mesos将CPU，内存，存储和其他计算资源从机器（物理或虚拟）中抽象出来，使容错性和弹性分布式系统能够轻松构建和高效运行。...这是它的Github的描述：此库允许您作为Spark RDDs公开Cassandra表，将Spark RDDs写入Cassandra表，并在Spark中执行任意CQL查询。

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    Zilliz 推出 Spark Connector：简化非结构化数据处理流程

    Apache Spark 和 Databricks 是应用广泛的大批量数据处理方案。Zilliz Cloud 推出了 Spark Connector。...该工具将 Milvus 和 Zilliz Cloud 向量数据库 API 集成于 Apache Spark 和 Databricks 任务，大大简化数据处理和推送的实现难度。...当用户在搭建 AI 应用时，很多用户都会遇到如何将数据从 Apache Spark 或 Databricks 导入到 Milvus 或 Zilliz Cloud (全托管的 Milvus 服务) 中的问题...同理，您也可以直接将数据从 Apache Spark 或 Databricks 导入到 Zilliz Cloud（全托管的 Milvus 服务）中。...Spark 或 Databricks 任务获取 bucket 的写入权限后，就可以使用 Connector 将数据批量写入 bucket 中，最终一次操作批量插入到向量 Collection 中以供查询使用

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    Spark与IcebergHudiDelta Lake：构建湖仓一体的深度集成原理

    Delta Lake则由Databricks主导开发，完全兼容Spark API，提供了事务日志、模式演进和数据版本管理等核心功能。...这种机制通过以下代码示例展示： try { // 尝试并发写入 data.writeTo("local.db.sample").append() } catch { case e: org.apache.iceberg.exceptions.CommitFailedException...Delta Lake与Spark集成：统一数据管理平台 Delta Lake作为Databricks推出的开源表格式，专为Apache Spark生态系统设计，旨在解决数据湖中的可靠性、一致性和性能问题...由于由Databricks（Spark的创始团队）推动，Delta Lake直接优化了Spark的DataFrame API和SQL接口，提供开箱即用的体验。...集成） 社区生态 Apache项目，活跃 Apache项目，流处理强 Databricks主导 实际选型中，建议通过PoC测试验证特定工作负载下的性能表现，并结合团队技术积累做出决策。

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    重磅 | Delta Lake正式加入Linux基金会，重塑数据湖存储标准

    Delta Lake前世今生 2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks...Databricks一年多前推出Delta之后，各位客户好评不断，但是只在有限的cloud上提供服务。这个实在无法满足那些大量部署Spark的整个社区！...当用户希望读取表或目录的旧版本时，他们可以向 Apache Spark 的读操作 API 提供一个时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当出现违规时，它将根据所预置的严重程度处理记录。...import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row

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    热度再起：从Databricks融资谈起

    公司创始人都曾经是 Apache Spark 背后的功臣，包括 Matei Zaharia（在加州大学伯克利分校 AMPLab 学习时开发出了 Spark），还有其他来自 AMPLab 或伯克利计算机学院的同僚们...❖ Spark Databricks Runtime是基于高度优化的Apache Spark版本构建的数据处理引擎，性能提高了50倍。...数据以开放的Apache Parquet格式存储，从而允许任何兼容的读取器读取数据。API是开放的，并且与Apache Spark™兼容。...100％与Apache Spark API兼容：开发人员可以与现有的数据管道一起使用Delta Lake，而只需很少的更改，因为它与常用的大数据处理引擎Spark完全兼容。...Koalas 可以让数据科学家在笔记本电脑上使用 Pandas 编程，然后调用几个 API 就可以将工作负载部署到大型的分布式 Spark 集群上。

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    Spark 1.3更新概述：176个贡献者，1000+ patches

    近日，Databricks正式发布Spark 1.3版本。在此版本中，除下之前我们报道过的DataFrame API，此次升级还覆盖Streaming、ML、SQL等多个组件。...当下，1.3版本已在 Apache Spark页面提供下载，下面一起浏览 Patrick Wendell在Databricks Blog上对Spark 1.3版本的概括。...新版本提供了从JDBC读写表格的能力，可以更原生地支持Postgres、MySQL及其他RDBMS系统。同时，该API还为JDBC（或者其他方式）连接的数据源生成输出表格提供写入支持。...Spark sql代码 > CREATE TEMPORARY TABLE impressions USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url...在Spark Streaming中提供了更低等级的Kafka支持 从过去发布的几个版本来看，Kafka已经成为Spark Streaming一个非常人气的输入源。

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    Hudi、Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式比较

    一致的更新—— 防止读取失败或在写入期间返回不完整的结果。还处理潜在的并发写入冲突。 数据和元数据可扩展性—— 当表增长到数千个分区和数十亿个文件的大小时，避免对象存储 API 和相关元数据的瓶颈。...它支持从多个来源摄取数据，主要是 Apache Spark 和 Apache Flink。它还提供了一个基于 Spark 的实用程序，用于从Apache Kafka等外部源读取数据。...支持从Apache Hive、Apache Impala和PrestoDB读取数据。还有一个专用工具可以将 Hudi 表模式同步到 Hive Metastore。...Delta Lake Delta Lake 作为开源项目由 Databricks（Apache Spark 的创建者）维护，毫不奇怪地提供了与 Spark 的深度集成以进行读写。...因此， Delta on AWS不支持从多个 Spark 集群写入并具有真正的事务保证。

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    Databricks Serverless服务启动优化大揭秘

    通过该文，我们分享最近所做的一些工作，让用户体验到真正的Serverless产品：不单单是提供计算资源，同时包括底层系统（例如完整的 Apache Spark 集群或大型语言模型服务等）均能够在几秒钟内为大规模的数据和...Databricks简介 Databricks 是由 Apache Spark 的创始团队在 2013 年创建的云数据平台，旨在提供一个集成的大数据处理环境。...基于 Apache Spark 的数据处理 Databricks 的核心基于 Apache Spark，这是一款开源的大数据处理框架，以高性能和易用性著称。...集成与 API 支持 Databricks 提供丰富的集成功能和 API，使其可以轻松与其他系统和工具结合使用，扩展平台能力。 A....REST API：通过 API 访问 Databricks 的核心功能，包括作业管理、集群操作和数据处理。 C.

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    Apache Spark:来自Facebook的60 TB +生产用例

    浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。...Spark Linux Perf / Flame Graph支持：虽然上面的两个工具非常方便，但它们不能同时为数百台计算机上运行的作业提供CPU概要分析的聚合视图。...减少随机写入延迟 （SPARK-5581） （最多加速50％）：在map侧，当将随机数据写入磁盘时，map任务是为每个分区打开和关闭相同的文件。...减少shuffle字节写入指标的更新频率 （SPARK-15569） （加速高达20％）：使用Spark Linux Perf集成，我们发现大约20％的CPU时间用于探测和更新写入的shuffle字节指标...Apache Spark提供了将各种分析用例统一到单个API和高效计算引擎中的独特功能。我们将分解为数百个Hive作业的管道替换为单个Spark作业。

    1.6K20

    重磅 | Apache Spark 社区期待的 Delta Lake 开源了

    2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...统一流和批处理 Sink 除批量写入外，Delta Lake 还可用作 Apache Spark structured streaming 的高效流式 sink。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。...100% 兼容 Apache Spark API 这点非常重要。开发人员可以将 Delta Lake 与他们现有的数据管道一起使用，仅需要做一些细微的修改。

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    让大模型融入工作的每个环节，数据巨头 Databricks 让生成式AI平民化 | 专访李潇

    采访嘉宾简介： 李潇， Databricks 工程总监、Apache Spark Committer 和 PMC 成员。...他领导和管理七个团队，负责开发 Apache Spark、Databricks Runtime 和 DB SQL。他的主要兴趣是数据湖仓、数据复制和数据集成。...InfoQ：Databricks 的使命似乎在不断进化（从 Spark 到数据湖仓到 AI），那么能说说这背后的思考吗？ 李潇：Spark 其实是为 AI 而生的。...Databricks 的使命，其实从创建开始一直到现在，都是非常一致的。Databricks 是由一群 Spark 的原创人于 2013 年创建的公司，专注于构建智能湖仓 (Lakehouse)。...李潇：即使对于经验丰富的 Apache Spark 用户，他们也可能仅仅熟悉其中的一小部分 API 和参数，因为 PySpark 的功能之繁多，有上千个 API。

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    深度对比delta、iceberg和hudi三大开源数据湖方案

    其中，由于Apache Spark在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司Databricks推出的delta也显得格外亮眼。.../making-apache-spark-better-with-delta-lake)： ?...7大维度对比 在理解了上述三大方案各自设计的初衷和面向的痛点之后，接下来我们从7个维度来对比评估三大项目的差异。...delta是databricks背后主推的，必须天然绑定spark；hudi的代码跟delta类似，也是强绑定spark。...Delta的房子底座相对结实，功能楼层也建得相对比较高，但这个房子其实可以说是databricks的，本质上是为了更好的壮大Spark生态，在delta上其他的计算引擎难以替换Spark的位置，尤其是写入路径层面

    4.6K31

    深度对比 Delta、Iceberg 和 Hudi 三大开源数据湖方案

    其中，由于 Apache Spark 在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司 Databricks 推出的 Delta 也显得格外亮眼。.../making-apache-spark-better-with-delta-lake 在没有 Delta 数据湖之前，Databricks 的客户一般会采用经典的 Lambda 架构来构建他们的流批处理场景...所以，总结起来，我认为 Databricks 设计 Delta 时主要考虑实现以下核心功能特性： Uber 和 Apache Hudi Uber 的业务场景主要为：将线上产生的行程订单数据，同步到一个统一的数据中心...Delta 是 databricks 背后主推的，必须天然绑定 Spark；Hudi 的代码跟 Delta 类似，也是强绑定 Spark。...Delta 的房子底座相对结实，功能楼层也建得相对比较高，但这个房子其实可以说是 Databricks 的，本质上是为了更好的壮大 Spark 生态，在 Delta 上其他的计算引擎难以替换 Spark

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