这篇文章填一下以前写的时候留下来的坑。 前些天和几个DoNotEvil公司的朋友一起吃饭，做那个著名的display ads的。聊到对方怎么样去用著名的Spanner的时候，对方说了他们其实就一个一个TableScan，一个一个Join，一个一个的Aggregate那样的operator by operator的搭起来。这不是我第一次听到这种故事了。因为听多了，屡见不鲜了，我也就不再觉得那么吃惊。但是我想这里面透露出来的很多问题还是值得大家去思考思考的。 Google在MapReduce之后有过不少的系统，
CoreOS 最初在 2016 年底发布 Operator 概念时，称其主旨为：Putting Operational Knowledge into Software，也就是将运维技能融入软件，在翻译该声明时，也只是觉得这一说法很有趣，但是在 GCP 发布了 Spark Operator 之后，我觉得似乎有必要回顾一下，Operator 到底是要用来做什么的。
Operator 是 Kubernetes 的重要扩展机制，本文从 Operator 概念开始，解释并实践了 Operator 的创建，希望可以帮助大家进一步了解其概念和作用。
过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint）中的状态。
前一篇文章（《如何使用 CRD 拓展 Kubernetes 集群》）通过一个 Demo 讲解 CRD 是什么，以及可以提供什么能力，本文继续基于这个 Demo（https://github.com/Coderhypo/KubeService ），来讲解一下如何构建一个 CRD Controller。
作者：Amir Montazery，OSTIF。文章在OSTIF 博客[1]交叉发布
今天谈谈 Kubernetes 生态中目前非常活跃的一个概念“Operator”。是的，我认为它是一个概念，一个设计模式。它并不是一个开发框架，一种资源或者说一个项目，这个概念由 CoreOS 提出。Operator 的概念是从 Kubernetes 的 CRD(Custom Resource Definition) 自定义资源衍生而来。Kubernetes 的 API 设计是跨时代的，这种面向资源模型的声明式 API 体系，使得其能够在分布式体系管理各种资源。CRD 的提出更是为开发者打开了创新的大门，从最开始的分布式应用部署，到更广阔的应用开发/发布场景，再到各类云服务场景。各类型资源都接入到 Kubernetes API 中有效协同管理。Operator 的概念在这个过程中推波助澜，我们可以从 awesome-operators(https://github.com/operator-framework/awesome-operators) 这里看到，各种 Operator 实现种类齐全。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
tee()创建的迭代器共享其输入迭代器，所以一旦创建了新迭代器，就不应该再使用远迭代器。
在JavaScript中，null和undefined是两个特殊的值，它们表示“无”或“不存在”。在处理这些值时，我们经常需要进行检查以避免出错。在ECMAScript 2021 (ES12)中，引入了一个新的运算符：空值合并运算符（Nullish Coalescing Operator）。该运算符为我们提供了一种更简洁、更清晰的方式来处理这种情况，使代码更加简洁、易读。
聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。
LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。其中 % 替代 0 个或多个字符。_替代一个字符。
Spark发展到今天，Spark SQL的方式已经是官方推荐的开发方式了。在今年的Spark 3.0大版本发布中，Spark SQL的优化占比将近50%；而像PySpark、Mllib 和 Streaming的优化占比都不超过10%，Graph的占比几乎可以忽略不计。
简单工厂模式又叫静态工厂方法模式，工厂模式家族中最简单的一种模式。这个模式的基本工作方式： 通过一个工厂来决定创建哪种具体的产品实例。
随着应用程序的演进，其数据库模式也在变化。将数据库模式更改自动部署的做法随着现代 DevOps 原则的发展演变成所谓的数据库迁移。
C ++ 11引入了lambda，该lambda提供了一种语法上轻量级的方式来动态定义函数。它们还可以通过值或引用来捕获（或封闭）周围范围的变量。在本文中，我们将研究lambda与纯函数和函子类（实现的类）在实现方面的区别operator()。
一，抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1，stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允
本文是两部分教程的第一部分，演示如何将 Atlas Operator 与 Atlas Cloud 和 ArgoCD 相结合，在 Kubernetes 中创建一个现代的、优雅的 GitOps 工作流程，以原生方式管理数据库迁移。
Apache Flink 是一个分布式流计算引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization）
不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！
云原生技术使组织能够在公共、私有和混合云等现代动态环境中构建和运行可扩展的应用程序。容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API 就是这种方法的例证。
1. 关于Firewall插件2. Firewall插件的工作方式3. Firewall插件测试4. 总结延伸阅读
The Boost C++ Libraries 本博客是Thread Local Storage的一篇译文。关于《The Boost C++ Llibraries》一书的在线完整书的目录，参见The Boost C++ Libraries，Boost库的官网地址是：https://www.boost.org/，翻译这篇博文时Boost库的最新版本是1.73.0
SQL Server 2005仍然不直接地支持负载均衡——但是它为以前SQL Server版本中可用的所有负载均衡方法提供了令人激动的改善和支持。 目录 1、端到端拓扑的事务性复制 2、表分割 3、备份和重新存储上的改善(片段式重新存储) 4、数据库镜像和快照 端到端拓扑的事务性复制 SQL Server 2005对端到端(P2P)的拓扑结构上的事务性的复制加强了支持。 SQL Server 2000支持双向的复制，这就可以让两台服务器同时对彼此发布和订阅数据。服务器可以更新同一个共享数据，但是在这样的
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：
在传统的请求响应模型中，每个客户端请求会分配一个线程，这些线程会一直等待直到请求完成，这可能导致资源的浪费和性能瓶颈。响应式编程使用异步非阻塞的方式，通过订阅和处理事件流来处理请求。
现如今的开发人员希望可以开发出具备弹性和可扩展的分布式系统。该系统受益于软件复用和开源模型创新，针对安全性问题能够轻易完成补丁更新并进行低风险的升级。该系统不可能通过带有各种嵌入式语言库的应用程序框架来实现。最近，一篇关于“多运行时微服务体系结构”的文章，其中探讨了分布式系统的需求，例如生命周期管理，高级网络，资源绑定，状态抽象以及这些抽象概念多年来的变化。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
Hive是互联数据仓库中使用最频繁的工具，做为仓库的技术人员，有很大必要去深入了解它，并以认真的态度去对待工作中遇到的每个问题，每个知识点，由点及面，让我们的技术更扎实，也让我们更有底气~~
作者 | 宋文欣 以 Hadoop 为中心的大数据生态系统从 2006 年开源以来，一直是大部分公司构建大数据平台的选择，但这种传统选择随着人们的深入使用，出现的问题也越来越多，比如：数据开发迭代速度不够快、集群资源利用效率过低、新的开发工具集成非常复杂等。这些问题已经成为困扰企业数字化转型加速迭代和升级的主要障碍。 而传统大数据平台通常是以 Hadoop 为中心的大数据生态技术。一个 Hadoop 集群包含 HDFS 分布式文件系统和以 Yarn 为调度系统的 MapReduce 计算框架。围绕 H
容器适配器是一个封装了序列容器的类模板，它在一般序列容器的基础上提供了一些不同的功能。之所以称作适配器类，是因为它可以通过适配容器现有的接口来提供不同的功能。 这里有 3 种容器适配器：
不仅要按名字或年龄对其进行排序，还要将两个字段同时进行排序。在SQL中，会是这样的查询：
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手，经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本，Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展，开始支持更多的计算引擎，计算速度大大提升。
queue是队列，特点是先进先出，后进后出，你可以理解为数据结构里的队列模型，他只允许你访问 queue<T> 容器适配器的第一个和最后一个元素。只能在容器的末尾添加新元素，只能从头部移除元素。 许多程序都使用了 queue 容器。queue 容器可以用来表示超市的结账队列或服务器上等待执行的数据库事务队列。对于任何需要用 FIFO 准则处理的序列来说，使用 queue 容器适配器都是好的选择。 图 1 展示了一个 queue 容器及其一些基本操作：
自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格：
Swift 5.2中的一个新功能是可以将类型实例作为函数调用（callAsFunction）。或者，如Swift Evolution 提案所述，“用户定义的标称类型的可调用值”。此函数的简短描述是，它允许您调用实现了callAsFunction方法的任何类型的实例，就好像它是一个函数一样。
大家好，我是梦想家 Alex 。在上一篇文章 简单介绍 HDFS，MapReduce，Yarn 的 架构思想和原理，收获和反响还不错，那本篇内容，我们继续，本篇文章，我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。
了解 Kubernetes operators 和 Helm 之间的区别，并选择在 Kubernetes 中安装和配置应用程序的最佳解决方案。
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
老工在职场多年，从事过海量（PB级）数据的关系型数据库数据处理工作，后由于数据平台升级的要求，将数据迁移到Hadoop集群，做了多年的数据研发和数据产品的研发工作，从业务理解、数据模型构建、数据采集、数据清洗，到数据产品前端/服务端的研发都做过，基本涵盖了数据的生命周期。对于Hive调优，老工自有一番理解。下面将从一个过度优化的案例说起。
Microsoft Access、MySQL 和 SQL Server 所使用的数据类型和范围。
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
在上面的例子中，如果有 "UnitsOnOrder" 值是 NULL，那么结果是 NULL。
很多业务场景固定、不那么偏向"业务"的系统如果遇到靠谱的工程师最终会走向配置化。达到配置化的先决条件是 系统内部有个”引擎“模块，引擎读取配置信息把业务流程生成出执行计划，这个执行计划根据业务形态可以是 DAG、链表、树 或是其他。有了这套系统，日常开发就变成写配置+丰富系统能力了。
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