为什么很难保证 exactly once 上面这张流程图最主要想说明的就是，job 的提交执行是异步的，与 checkpoint 操作并不是原子操作。...假设，batch duration 为2s，一个 batch 的总共处理时间为1s，此时，一个 batch 开始了，第一步生成了一个 job，假设花了0.1s，然后把该 job 丢到了 jobExecutor...挂了等等异常情况），driver 随后从 checkpoint 中恢复，那么上述的 job 依然是未执行的，根据使用的 api 不同，对于这个 job 会再次拉取数据或从 wal 中恢复数据重新执行该 job，那么这种情况下该...如果一个 batch 有多个 job 并且spark.streaming.concurrentJobs大于1，那么这种情况就会更加严重，因为这种情况下就会有多个 job 已经完成但在 checkpoint...比如在处理某 partition 的数据到一半的时候，由于数据内容或格式会引起抛异常，此时 task 失败，Spark 会调度另一个同样的 task 执行，那么此时引起 task 失败的那条数据之前的该
如何在不循环的情况下，把列表数据的时间修改为咱们习惯的“几秒前，几天前”格式，而不是UTC模式 Go原生的时间格式是UTC，很反人类，咱们是无法直接使用的。...通常的办法就是拿到数据数组之后，循环遍历一次，格式化每条记录的时间？那有咩有办法不循环就能格式化时间呢？...updated_at": "2021-03-17T07:11:24+08:00" //原生方式 "created_at": "2021-03-17 07:11:24", //需要优化成这种...本方法和用t==u不同，这种方法还会比较地点和时区信息。 Before func (t Time) Before(u Time) bool 如果t代表的时间点在u之前，返回真；否则返回假。...时间类型有一个自带的方法Format进行格式化，需要注意的是Go语言中格式化时间模板不是常见的Y-m-d H:M:S而是使用Go的诞生时间2006年1月2号15点04分（记忆口诀为2006 1 2 3
是我自己在注册表中给vs增加了自动以管理员身份运行，把值给错了，弄成了 ~ RUNASADMIN WIN7RTM, 改成 ~ RUNASADMIN 后OK。还好...
一、什么是ISO 8601日期时间格式 ISO 8601是国际标准化组织制定的日期时间表示规范，全称是《数据存储和交换形式·信息交换·日期和时间的表示方法》。 ...-12-12T00:00:00.000+08:00 二、ES5中涉及ISO 8061日期时间格式的方法 1. ...Date.parse({String} datetime) ：接收ISO 8061和GMT的日期时间格式字符串（根据格式内容被识别为0时区或其他时区的日期时间），返回入参所表示的0时区日期时间距离1970...，实例化当前时区日期时间的Date对象 */ var date2 = new Date('2014/12/3'); /** * 第三种入参模式：长日期格式字符串入参，实例化当前时区日期时间的...Date.parse({String} datetime) ：接收GMT的日期时间格式字符串（根据GMT格式内容被识别为0时区或其他时区的日期时间），返回入参所表示的0时区日期时间距离1970年1月1日的毫秒数
这应该不对吧 这是什么格式？看起来不标准，一般不都是传 2017-09-26 04:00:00 这种吗？不行用正则筛吧。...date_create_from_format('Y-m-d-\TH:i:sZ','2017-09-26-T04:00:00Z')->getTimestamp()); 最后自己解决，将2017-09-26-T04:00:00Z格式转化为时间戳
drelephant.analysis.retry.interval配置为拉取间隔时间，这个配置过大，也会导致长时间不拉取作业，而无作业信息。 运行一段时间后，为什么作业信息延迟严重？...3.2.2.问题点 MapReduce作业正常采集并分析，为什么spark作业没有分析数据？...dr.elephant，则还需要注意spark是否开启了spark.eventLog.compress，导致产生的spark日志为snappy格式，使得dr.elephant无法识别。...老版本可以通过增加配置进行识别/spark- history .snappy...为什么部分spark作业缺失，dr.elephant没有显示所有作业？
作者：胡祥杰 【新智元导读】腾讯优图实验室已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...目前，光线活体识别在使用中正常通过率是98%以上。 离“刷脸时代”更近一步 随着“微信身份证”开始试点，我们离“刷脸时代”又近了一步。...现有的人脸识别/验证中，活体早就作为一个基本的保障加入其中，比如大家熟知的 iPhone X 的人脸解锁，就需要用户保持张着眼睛等“活体”的动作，大多数的人脸识别在录入用户原始比对数据时，会采用“摇头”...此外，较为典型的还有使用唇语、声音识别、波纹等技术作为验证方式。 就在上个月，新智元走访了腾讯优图实验室，了解到了他们已经成功研发并推向使用的一项人脸识别技术：光线活体。...目前，光线活体识别在使用中正常通过率是98%以上。 腾讯优图团队对新智元表示，光线活体识别技术的相关论文已经在撰写中，明年会在各大顶会投稿。
为什么要重新设计架构 部分节点存在隐患， 比如数据传输节点 Dumper， 已属于无法维护的状态 部分节点冗余，存在资源浪费。...集群机器不够统一，容易出现一些不可预料的问题 集群环境太过老旧，享受不到技术进步带来的优势 一些业务分析已经达到瓶颈，无法进一步扩展 数据太多，磁盘容量不够 维度分析太多，计算量无法支持 计算资源紧张等...但是目前Spark的活跃程度远高于Flink， 很难说Spark以后的底层不会也才有flink这种方式， 目前建议 离线用Spark， 实时的话可以 尝试flink 目前熟悉Spark，对Flink...这些技术虽然大大提高了计算速度，但是查询时间还是会和数据的增加成线性增长 这离实时分析的要求还相差甚远 而kylin就是用来解决这一问题， 其通过预计算的方式来使得我们平时查询的数据可以达到秒级响应...提升ORC格式文件的读写性能 提升Catalyst查询优化器性能 统一DataFrame与Dataset API众所周知，在Spark 1.x中，DataFrame API存在很多问题， 包括
数据爆炸必须用新的解决方案来应对，这就是为什么我们很高兴在Cloudera Data Platform (CDP)引入专为大规模数据集设计的下一代表格式(table format) - Apache Iceberg...Apache Iceberg社区拥有大量经验丰富的Spark开发人员，他们集成了Spark执行引擎。...以前这种激进的分区策略对于Metastore表是不可能的，因为大量的分区会使针对这些表的任何查询的编译速度非常慢。这个完美的例子说明了为什么Iceberg对于这种大规模分区才是站在光里的英雄。...5.外部表转换 为了继续使用存储在外部表中的现有ORC、Parquet和Avro数据集，我们集成并增强了将这些表迁移到Iceberg表格式的特性，当前该特性只支持Spark，但是我们扩充了对Hive的支持...这就是为什么我们热衷于通过以下功能增强Apache Iceberg与CDP的集成： ACID支持 - Iceberg v2格式于2021年8月随Iceberg 0.12一起发布，为 ACID 奠定了基础
1.文档编写目的 在CDP7.1.4中，自带的spark-sql运行会报错，如下图 ? 这是因为在CDP7.1.4中不支持Spark SQL CLI，官网有说明如下 ?...3.问题总结 1.使用中用-e参数进行执行的时候，SQL语句后面的分号“;”要注意，不要漏掉，不然会无法识别。 2.本文演示中是直接在脚本存放路径进行执行的。...3.对于sql文本，需要注意编写的文本的行结束符要是UNIX/LINUX（LF）格式的，不然会无法识别。...4.关于CDH为什么一直不打包集成Spark Thrift Server，可以参考Fayson之前的文章《0643-Spark SQL Thrift简介》 1.不支持用户模拟，即Thrift Server...3.单点问题，所有Spark SQL查询都走唯一一个Spark Thrift节点上的同一个Spark Driver，任何故障都会导致这个唯一的Spark Thrift节点上的所有作业失败，从而需要重启Spark
因为采用RCFile这种格式保证了同一行的数据位于同一个节点上，因此元组的重构的开销成本就会很低。然后对每行进行垂直划分，以便于单独进行列式存储。...另一方面反映的是查询中重组数据的难度，重组数据的难度越大，CPU的累积时间就会越多。因为Spark SQL无法监测到具体的CPU使用情况，故没有比较。...5 不同文件格式和压缩方式条件下的内存消耗对比 1 测试说明 - 因为无法检测具体每种查询所消耗的内存资源，所以本次执行Spark SQL和Hive基本可以假定是在充分使用了8G内存资源下测试的。...对于查询二至六，所有Parquet格式CPU时间相当；对于查询一与七，Spark-Parquet的CPU时间最少。 2. 结论：单从CPU时间上考虑，Spark-parquet占用的CPU资源最少。...• 尽管在文本格式下进行格式转换会消耗时间，但是这种时间的消耗是值得的，因为可以极大提升查询速度，尤其是适合一次写入，多次查询的情况。
你将从中获得如下益处： 无与伦比的时间性能，因为是直接在Spark DataFrames上进行数据处理而没有经过任何拷贝，执行和优化都是在二进制数据格式进行的。...将您的数据处理框架(Spark)从NLP框架中分离出来，这意味着您的大部分处理时间将花费在序列化和复制字符串上。...在使用Spark时，我们看到了同样的问题：Spark对加载和转换数据进行了高度优化，但是，运行NLP管道需要复制Tungsten优化格式之外的所有数据，将其序列化，将其压到Python进程中，运行NLP...这种协作的结果是，新建库是Spark ML的无缝扩展，因此您可以构建这样的管道: val pipeline = newmllib.Pipeline().setStages( Array(docAssembler...不应该放弃精确性，因为注释器的运行速度不够快，无法处理流媒体用例，或者在集群环境中不能很好地扩展。 可训练性和可配置性：NLP是一个固有的特定领域的问题。
一旦上游 Flink 写入 Kafka 的过程中出现数据延迟，则无法按照预期时间写入 Druid 中，指标数据就会出现较大波动，数据一致性无法得到保障。...对部分在夜间经营的商家而言，他们需要等待一天时间才能查看前一天的报表数据，这无法满足用户对于时效性的需求。...，而 Clickhouse 最快响应时间也需要分钟级耗时，在数据量大的情况下更是无法跑出。...在优化前，我们进行了测试，以数十亿数据规模、26 个字段的业务表进行导入性能测试，发现 CSV 格式比 JSON 的导入速度快近 40% 且其内存消耗是更低的，这也是为什么 Apache Doris 官方推荐使用...，则无法识别分隔符。
这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。...换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。...机器学习算法能以向量格式处理所有数据。所有的图片、音频及文本数据必须用某种方法转换为向量。虽然训练机器学习模型是十分常见的工作，但它会重新造轮子还会引起bug。Canova能为你做这种转换。...这种训练需要花一些时间，由你的环境及机器规格决定。这个例子运行了一种叫作“卷积神经网络”的神经网络。其参数细节是通过MultiLayerConfiguration类设置的。...在这里我们无法描述机器学习的全部细节。但是通常来说，这些算法主要用于图像识别、文本处理及垃圾邮件过滤等场景。
处理及数仓建模，数据存储使用ORC列式存储格式，用户可以通过Presto、Spark等引擎对数仓建模后的数据进行数据探索以及构建BI报表。...对于大部分的数据服务和部分BI报表，Presto、Spark访问ORC格式数据可能无法满足用户对于查询响应时间的要求，这时需要将数据写入ClickHouse等这种专门的OLAP引擎或者进一步处理数据后写入...我们基于Iceberg构建了我们的湖仓一体架构，在具体介绍B站的湖仓一体架构之前，我觉得有必要先讨论清楚两个问题，为什么Iceberg可以构建湖仓一体架构，以及我们为什么选择Iceberg？...1.为什么基于Iceberg可以构建湖仓一体架构？...2.为什么选择Iceberg？
在我们开始处理真实数据之前，了解Spark如何在集群中移动我们的数据，以及这与性能之间的关系是很有用的。Spark无法同时在内存中保存整个数据集，因此必须将数据写入驱动器或通过网络传递。...调度 在分割为多个分区时可能出现的另一个问题是，有太多的分区无法正确地覆盖可用执行程序的数量。下图给出了一个示例，其中有2个执行程序和3个分区。...") .or(data.col("Weekday").equalTo("Sunday"))); 最后，我们将基于isWeekend列重新划分数据，然后将其保存为Parquet格式...这种不平等的处理分割在Spark作业中很常见，提高性能的关键是找到这些问题，理解它们发生的原因，并在整个集群中正确地重新平衡它们。 为什么?...改进执行时间和度量 结论 在这种情况下，写入时间从1.4分钟减少到0.3分钟，减少了79%，如果我们有一个节点较多的集群，这种差异会变得更加明显。
经过一段时间推广和使用，目前在交互查询和离线ETL很多场景和计算都已经支持了Spark SQL： 本文主要分享了从Hive3 SQL切换成Spark3 SQL的实践。...不过，雪球数据团队在测试和切换过程中，遇到一些问题，其中大部分都是兼容性问题，下面进行逐一介绍： Spark SQL无法递归子目录以及无法读写自己的问题 当Hive表数据存放在多级子目录时，Tez、MR...、Spark默认均不能识别和读取到数据。...Spark SQL在执行ORC和Parquet格式的文件解析时，默认使用Spark内置的解析器（Spark内置解析器效率更高），这些内置解析器不支持递归子目录的两项参数，并且也没有其它参数支持这一效果。...但是在实践中发现，Yarn的这种机制并不能加载xml配置文件，需要将xml打成jar包才能识别。
另一方面，Iceberg 是一种开放的表格格式，可与开放文件格式配合使用，以避免这种耦合。...我们认为，这对于新的表格格式的持续成功至关重要，因此也是我们跨 Spark、Hive 和 Impala 为上游社区做出贡献的原因。...这就是为什么社区创建了一个 API 来并行读取清单（元数据）文件并致力于其他类似的优化。 这种开放标准方法允许您在 Iceberg 上以 CDP 中的性能运行工作负载，而无需担心供应商锁定。...通过这些历史特征库，可以重新评估模型、识别缺陷并部署更新更好的模型。 简化数据管理 大多数数据从业者将大部分时间用于处理数据管理的复杂性。...打开新用例的大门 虽然不是一个详尽的列表，但它确实说明了为什么 Apache Iceberg 被视为云原生应用程序的下一代表格式。 准备好在 CDP 中尝试 Iceberg 了吗？
COMPACTION - 协调Hudi中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。在内部，压缩表现为时间轴上的特殊提交。...存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...读时合并存储上的目的是直接在DFS上启用近实时处理，而不是将数据复制到专用系统，后者可能无法处理大数据量。...这样可以更快地识别受给定写入操作影响的文件组。...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。
输出是针对个体的一组变体识别。 图1中的流水线在此处停止，但实际上，变体识别数据是研究人员下游分析的原材料。 基因组分析工具包（GATK）涵盖了流水线的变体发掘部分。...使用这种方法，之前使用Walker版本运行需要花费数小时的作业仅需要几分钟内就可完成，即便是具有少量节点的适度Spark群集。 计数读取是非常枯燥琐碎的，其并行处理也非常鸡肋。...在最新的GATK4 alpha版本中，并非所有工具都已移植到Spark中，因此还无法将整个测序流水线作为单个Spark作业运行。...ADAM是第一个将Spark作为基因组学平台的项目，该项目还使用Apache Parquet为基因组数据定义文件格式。作为选项，GATK4可以读取和写入ADAM Parquet格式化数据。...例如，您可以使用来自ADAM的变体识别，或来自Hammer Lab（纽约西奈山医院的Jeff Hammerbacher实验室）的变体识别。
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