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大数据引擎源码阅读

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两个月30场面试--互联网大厂后端开发面试总结

面试后台开发互联网

今年业务调整，终于下定决心走出目前的环境，准备面试换工作。面试进行了2个月，一共30多场面试，最终拿到字节、小红书、蚂蚁、拼多多、SelectDB 5个offer。面试的过程有坎坷也有些感触，总结一下，希望能帮助到寒冬下也在找工作的小伙伴吧。

2023-07-16

1.2K0

Spark离线导出Mysql数据优化之路

spark 云数据库 SQL Server 数据传输服务 sql

在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。

2022-05-24

2.6K2

Flink处理腾讯云数据订阅消息实践

数据传输服务 flink TDSQL-C MySQL 版

在业务场景中，经常会有监听数据库数据变更的诉求，如数据同步、数据推送等场景。对于Mysql，可以监听其binlog日志，并输出到消息队列完成订阅，而腾讯云上有各种各样数据库，还有一些自研的数据库，都让用户来自研对接的方式显然成本太高，所以腾讯云推出了数据订阅任务，满足用户实时处理数据库数据变更的诉求。

2022-04-19

2.6K0

Clickhouse Optimize Table全面解析

云数据仓库 ClickHouse 大数据

最近笔者在使用Clickhouse的过程中，用到了Optimize Table命令，而在业务开发过程中，由于不了解Optimize Table命令的明确行为，中间出了很多岔子，在查问题的过程中，也发现网上关于Optimize Table命令的介绍资料很少，因此笔者决定结合源码，全面解析下Optimize Table命令。

2021-10-14

15K2

Global in在Clickhouse非分布式表查询中的使用

云数据仓库 ClickHouse 大数据 sql

Clickhouse在OLAP查询场景下有显著的性能优势，但Clickhouse在大表join查询的场景下，性能表现并不是很好，因此在实际业务场景需要多表计算时，往往是通过in+子查询的方式代替join查询，以提升查询性能。

2021-03-14

4.8K0

Druid源码阅读（二）：Druid Segment存储格式

大数据数据库时序数据库 CTSDB

Druid流数据摄入后会以Index形式保存在内存中，同时会定期将Index序列化成Segment文件持久化到可靠存储中（如HDFS），批数据摄入会直接通过离线任务生成Segment存储，供服务加载使用。本节先对照Druid官方文档中对Segment的描述[1]，介绍下Druid Segment，然后在下一节以一个测试Segment为例，并结合Druid源码，详细说明Druid是如何存储数据的。

2020-05-10

3.2K0

Druid源码阅读（一）：Druid Hadoop-based ingestion实现

时序数据库 CTSDB mapreduce

Apache Druid是一款开源时序OLAP数据库，支持流数据摄入和批数据摄入两种数据写入方式，其中批数据摄入又包括Native batch和Hadoop-based两种方式。根据官方文档[1]，Druid推荐使用Native batch方式摄入数据，因为这种方式更灵活，且没有对外部Hadoop集群的依赖。但Hadoop-based数据摄入也有其优势： 1. 生成Segment的离线计算过程可以使用Hadoop集群的计算资源，减少了druid集群的计算压力，做到计算和存储分离；2. 与大数据处理生态对接更方便，前期的数据预处理可以使用Spark、Flink等计算引擎，将处理结果放在某个HDFS目录下即可。

2020-04-23

2.1K2

基于Spark的ID Mapping——Spark实现离线不相交集计算

最近在开发一个ID Mapping业务系统——识别数据上报中社交账号的关联关系，找到系统中哪些社交账号属于现实世界中的同一个人。简单来讲，如果同一条上报数据中出现了两个社交账号（比如一个手机号和一个QQ号），就认为这两个社交账号在现实世界属于同一个人。那么，如何计算这个关联关系呢？

2020-04-08

4.1K0

Flink源码走读（一）：Flink工程目录

大数据解决方案

导语 | Flink已经成为未来流计算趋势，目前在很多大厂已经有了大规模的使用。最近在学习Flink源码，就想把自己学习的过程分享出来，希望能帮助到志同道合的朋友。开始阅读源码，说明读者已经对flink的基本概念有一些了解，这里就不再重复介绍Flink了。本文作为学习过程的第一章，首先对Flink的工程目录做一个解读，了解了工程下各个模块的作用，才能在遇到问题时准确定位到代码，进一步学习。

2020-02-14

8.1K1

Flink源码走读（二）：Flink+Kafka实现端到端Exactly Once语义

大数据解决方案 kafka

Flink通过Checkpoint机制实现了消息对状态影响的Exactly Once语义，即每条消息只会影响Flink内部状态有且只有一次。但无法保证输出到Sink中的数据不重复。以图一所示为例，Flink APP收到Source中的A消息，将其转化为B消息输出到Sink，APP在处理完A1后做了一次Checkpoint，假设APP在处理到A4时发生错误重启，APP将会重新从A2开始消费并处理数据，就会导致B2和B3重复输出到Sink中两次。

2020-02-14

5K0

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