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Spark学习技巧
本公众号主要分享Spark使用及源码，spark 机器学习，图计算，同时会涉及到hadoop家族。
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Flink深度学习流处理核心组件 Time&Window 深度解析
flink
大数据
processing
编程算法
unix
Apache Flink（以下简称 Flink） 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架，在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流，是处理有限流的核心组件，现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的（Time Window），也可以是数据驱动的（Count Window）。
Spark学习技巧
2022-01-13
300
0
kafka存储结构以及Log清理机制
kafka
unix
存储
node.js
如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。
Spark学习技巧
2021-07-29
639
0
实时数仓不保障时效还玩个毛？
flink
大数据
unix
数据处理
懒癌患者福利，先说本文结论，通过以下两个指标就已经能监控和判定 90% 数据延迟、乱序问题了。
Spark学习技巧
2021-07-27
1K
0
分布式ID生成方案
https
网络安全
ide
unix
编程算法
不管我们是不是有身份的人，我们一定是有身份证的人，身份证上面的号码就是我们的ID，理论上这个ID是全国唯一的，而且通过这个号码，我们还可以得到一些个人信息，比如前两位可以确定我们第一次申请身份证的时候所在的省份、接下来的四位可以确定我们所在的区县，然后还可以知道我们出生的年月以及性别。
Spark学习技巧
2021-03-05
721
0
3.数据湖deltalake之时间旅行及版本管理
api
python
unix
浪尖在deltalake第一讲的时候说过，它支持数据版本管理和时间旅行：提供了数据快照，使开发人员能够访问和还原早期版本的数据以进行审核、回滚或重新计算。
Spark学习技巧
2021-03-05
913
0
Flink SQL FileSystem Connector 分区提交与自定义小文件合并策略
hive
flink
大数据
unix
官方文档
之前笔者在介绍 Flink 1.11 Hive Streaming 新特性时提到过，Flink SQL 的 FileSystem Connector 为了与 Flink-Hive 集成的大环境适配，做了很多改进，而其中最为明显的就是分区提交（partition commit）机制。
Spark学习技巧
2020-08-28
2.2K
2
干货 | 实践Hadoop MapReduce 任务的性能翻倍之路
hadoop
unix
mapreduce
日志数据
sql
摘要：eBay的CAL（Central Application Logging）系统负责收集eBay各种应用程序的日志数据，并且通过Hadoop MapReduce job生成日志报告，应用程序开发人员与运维人员通过报告可获得以下内容：
Spark学习技巧
2019-12-27
589
0
再谈|Rowkey设计_HBase表设计
hbase
TDSQL MySQL 版
javascript
unix
HBase的rowkey设计可以说是使用HBase最为重要的事情，直接影响到HBase的性能，常见的RowKey的设计问题及对应访问为：
Spark学习技巧
2019-12-15
1.2K
0
不懂watermark？来吧～
unix
首先，拿基于窗口的计算来说吧，窗口的大小 size和滑动间隔 slide，都是基于时间维度处理的，像Spark Streaming就是基于处理时间，也即是处理任务所在机器的本地时间，用这个时间处理数据我们自然无法关注事件是否在时间维度上乱序，是否是滞后数据，那么为了保证数据有序和处理滞后数据就不能用处理时间进行处理。
Spark学习技巧
2019-05-09
859
0
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