刚开始接到迁移通知，想着没什么问题，一个月应该可以搞定(毕竟无知者无畏)。可是当着手写迁移方案时，自己却不知道从何处下手。当第一次操作迁移讨论时，面对大家提出的问题，我才明白这是一个艰巨的任务啊，很有可能是一项吃力不讨好的工作。但是现有小机房，已经没有增加机柜的位置了。面对业务不断的增长，以及来自各个业务方的数据处理需求以及每天收到的几百条CPU告警和几十条存储告警，我们已经别无选择，就是一个字，干！
大数据集群迁移这件事，不知道有多少同学做过(反正我是第一次)。我说的不是简单的把一个集群的数据拷贝到另一个集群上，我指的是整个数据处理平台与相关的前台业务的迁移工作，是从一个机房到另一个机房。
据防务系统网站（DefenseSystem）报道，美国空军研究实验室（AFRL）与IBM将在人工智能领域展开合作，创新地设计一款由64芯片阵列驱动的大脑启发式超级计算系统。该技术旨在提高感官处理能力，超越原有标准芯片实现的系统功能。 研究人员表示，用于反映人类神经元功能的超级计算技术既有优点也有局限性。在某些情况下，高科技处理速度在一些程序功能上的表现能超越人类能力；但大多数人工智能专家认为，在急需快速解决问题的实时动态环境中，计算机尚未达到人类的感知能力。 专家们普遍认为超级计算的进步可以反映或加速目前由
标准查询运算符方法的 LINQ to Objects 实现主要通过两种方法之一执行：立即执行和延迟执行。使用延迟执行的查询运算符可以进一步分为两种类别：流式处理和非流式处理。 如果你了解不同查询运算符的执行方式，则有助于理解从给定查询中获得的结果。 如果数据源是不断变化的，或者如果你要在另一个查询的基础上构建查询，这种帮助尤其明显。 本篇根据标准查询运算符的执行方式对其进行分类。
在具有多个内核的单个服务器上，作业并行运行，假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
《科技媒体》网站(www.hpcwire.com)发布消息称，美国空军正在尝试打造人工智能超级计算系统。 IBM和美国空军研究实验室(AFRL)当日宣布，他们正在合作研发行业首款基于64块芯片阵列IBM真北神经突触系统（TrueNorth Neurosynaptic System）的类脑超级计算系统。IBM正在为美国空军研究实验室构建的这个可扩展平台将具有端到端的软件生态系统，旨在实现深度神经网络学习和信息发现。该系统的高级模式识别能力和感觉处理能力将相当于6400万个神经元和160亿个突触，而这套处理器组
其实Stage,Task都是Spark Core里就有的概念，Job 在Streaming和Spark Core里的概念则是不一致的。Batch则是Streaming特有的概念。
MapReduce ：MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和MapReduce自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一，套接字流 下面举一个例子，该例子，数据来源是网络套接字，带窗口的流处理，窗口大小是5s，这些概念玩过spark Streaming应该都很清楚，我们后面也会给大家详细讲解。
FunDA最重要的设计目标之一就是能够实现数据库操作的并行运算。我们先重温一下fs2是如何实现并行运算的。我们用interleave、merge、either这几种方式来同时处理两个Stream
在阿里的业务中，有广泛的算法应用场景，也沉淀了相关的算法应用平台和工具：基础的算法引擎部分，有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务；推荐算法应用领域，有算法实验平台TPP（源于淘宝个性化平台），提供Serverless形式的算法实验平台，包括资源弹性伸缩，实验能力(代码在线发布、AB分流、动态配置)，监控管理（完善的监控报警、流控、降级)等能力，是算法在线应用的基石。
从实时源收集数据后，会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件，每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。流可以是无类型的，但更常见的是，流的数据内容可以通过内部（作为元数据的一部分）或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的，可能是无限的数据集，与传统的有界，静态和有限批次的数据有很大不同。在本章中，我们讨论流数据管道。
以我们公司的实时带宽计算为例，就是一个长长的Pipeline,中间经过的组件其实是很多的，比如解析模块，指标拼接模块，累加器模块等，这些模块可能是独立部署，也可能是在一个系统中，它们根据业务需求会经常发生变更。
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。 结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
本次培训主要专注在四个重要的概念：连续处理流数据，事件时间，有状态的流处理和状态快照。
沿用微软的写法，System.Threading.Tasks.::.Parallel类，提供对并行循环和区域的支持。 我们会用到的方法有For，ForEach，Invoke。
流不是存储元素的数据结构;相反，它通过一个计算操作的管道，从一个数据源，如数据结构、数组、生成器函数或i/o通道中传递元素
转自：https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html
Java 8 中一个主要的新功能是引入了流（Stream）功能。在java.util.stream中包含用于处理元素序列的类。其中，最重要的类是Stream<T>。下面我们就来看看如何使用现有的数据源创建流。
基本概念# 接近实时（NRT） Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个很小的延迟（通常是 1 秒）。 集群（cluster） 代表一个集群，集群中有多个节点（node），其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。 索引（index
一种项目对象模型，可以通过一小段描述信息来管理项目的各种依赖之间的关系，是一个项目管理工具软件。
对于离线场景，最典型的就是数据仓库。它和传统的数仓不太一样。因为传统数仓它只能解决中小规模的数据存储与分析问题。大数据这一块要能承接海量的数据。
先描述下一般处理器的概念，维基百科的定义是 “In computing, a processor is an electronic circuit which performs operations on some external data source, usually memory or some other data stream”。最为常见的处理器有 CPU（可以运行任何程序）、GPU（图形图像处理）和 DSP(处理数字信号)，还有专门用来做 DNN 应用神经网络处理器。
Selenium是基于Web的最流行的UI自动化测试工具。它提供了一组支持多种平台的公开API（例如Linux，Windows，Mac OS X等）。此外，像Google Chrome，Mozilla Firefox，Internet Explorer和Safari等所有现代浏览器都可以用来运行Selenium测试。它也涵盖了Android平台，其中Appium是实现Selenium Webdriver界面的工具，用于移动自动化。
在数据源类型中，您可能会发现取决于文件系统类型和计算上下文的差异。例如，在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上创建的 .xdf 文件与在 Windows 或 Linux 等非分布式文件系统中创建的 .xdf 文件有些不同。有关详细信息，请参阅如何在 Spark 上使用 RevoScaleR。
作者｜高俊 编辑｜邓艳琴 在今年 2 月份的 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，Apache SeaTunnel PPMC Member 高俊 分享了题为《EtLT 架构下的数据集成平台—Apache SeaTunnel》，本文由此整理，复制链接下载完整 PPT：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/5173 此次分享的主要内容分为 6 块，分别是—— 1. ETL 到 EtLT 架构演进 2. 数据集成领域的痛点 & 常见的解决方
导语 2022腾讯全球数字生态大会已圆满落幕，大会以“数实创新、产业共进”为主题，聚焦数实融合，探索以全真互联的数字技术助力实体经济高质量发展。大会设有29个产品技术主题专场、18个行业主题专场和6个生态主题专场，各业务负责人与客户、合作伙伴共同总结经验、凝结共识，推动数实融合新发展。 本次大会设立了微服务与中间件专场，本专场从产品研发、运维等最佳落地实践出发，详细阐述云原生时代，企业在开发微服务和构建云原生中间件过程中应该怎样少走弯路，聚焦业务需求，助力企业发展创新。 随着大数据时代的到来，企业在生产和经
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库（MySQL、Oracle 等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
作者介绍：黄建博，云计算领域技术开发工程师；金灵， Shopee 软件研发工程师。
本文将以WordCount的案例为主线，主要介绍Flink的设计和运行原理。关于Flink WordCount程序可以参考我之前的文章：读取Kafka实时数据流，实现Flink WordCount。阅读完本文后，读者可以对Flink的分布式运行时有一个全面的认识。
Grafana Phlare 是一个用于聚合 continuous profiling(持续分析)数据的开源软件项目。Grafana Phlare 可以和 Grafana 完全集成，允许你与其他可观察信号相关联。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
下午的时候翻微信看到大家在讨论Spark消费Kafka的方式，官网中就有答案，只不过是英文的，当然很多博客也都做了介绍，正好我的收藏夹中有一篇文章供大家参考。文章写的通俗易懂，搭配代码，供大家参考。
学习数仓的时候，可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑，OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等，这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
在做接口自动化时随着案例增多，特别是流程类案例增多，特别是asp.net的webform类型的项目，再加上数据库校验也比较耗时，导致RF执行案例时间越来越长，就遇到这样一个问题，705个接口测试案例(案例包含流程类案例，一个流程类案例可能包含3、4个单个案例，单个案例又都包含登录)，通过Jenkins在单机上要跑13小时30分钟，而且目前还不是整个项目所有的接口测试案例，案例个数还在继续增长，一个系统假如有3、4000个接口那如果按照这个速度可能得跑一两天，这是很可怕的。
（1）分布式的运算程序往往需要分成至少 2 个阶段。 （2）第一个阶段的 MapTask 并发实例，完全并行运行，互不相干。 （3）第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段 的所有 MapTask 并发实例的输出。 （4）MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段，如果用户的业 务逻辑非常复杂，那就只能多个 MapReduce 程序，串行运行。 总结：分析 WordCount 数据流走向深入理解 MapReduce 核心思想。
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的，产生了许多想法，觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。
一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
导语 腾讯云消息队列CKafka推出数据接入平台（Data Import Platform），旨在构建数据源和数据处理系统间的桥梁。 为了让开发者们更加深入的了解数据接入平台（DIP），腾讯云消息队列团队将组织系列文章，为大家详解数据接入平台（DIP）的功能及架构。 作者简介 许文强 腾讯高级工程师 Apache Kafka Contributor，腾讯云Kafka和数据接入平台DIP研发负责人。专注于中间件领域的系统设计和开发，在消息队列领域具有丰富的经验。 数据实时接入和分析面临的挑战 随着大
译自：Distributed transaction patterns for microservices compared
Presto是由 Facebook 推出的一个基于Java开发的开源分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。Presto本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。
该文对技术社区在流式处理方面进行了探讨。首先介绍了基于Apache Spark和Apache Flink的流式处理框架，然后描述了在技术社区中如何利用这些框架进行流式处理。同时，文章还介绍了一些流式处理的应用场景，包括实时数据分析、实时报表、实时ETL等。此外，文章还探讨了流式处理在技术社区中的应用价值，包括缩短开发周期、提高代码复用性、简化运维等方面。
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