在 Apache 首次亚洲线上技术峰会 --ApacheCon Asia 大会上,网易数帆大数据专家,Apache Kyuubi PPMC,Apache Spark / Submarine Committer 燕青(Kent Yao)分享了 Apache Kyuubi 孵化器项目(注:下文中出现的 Apache Kyuubi/Kyuubi 等缩写均指代 Apache Kyuubi 孵化器项目)以及 Serverless Spark 在网易的实践和探索。Kyuubi 是网易数帆大数据团队开源的项目,在各位导师
10月25日,第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开,星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享,本文是对会议上内容的整理。
在你向一些大神请教的时候,他可能也会推荐你学习这两个高级编程语言,然后顺便在推荐你了解一下SQL以及Math。如果讲究点的,可能还会传授你一些Spark、AWS/云计算的经验。
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言,具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark,以及与其他大数据处理框架的对比。
调度器的核心目标是: 将 workload bind 到 resource【workload --bind--> resource】,结合各类信息,将这一目标做到最优。
随着业务业务场景不断丰富,批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景,但各个领域独立发展,呈现出生态割裂、技术栈不兼容,资源利用率低等问题,严重影响批量计算的进一步发展
自一年多前发布 Cloudera 数据工程 (CDE) 以来,我们的首要目标是使用旨在简化自动化和可观察性的顶级工具来大规模操作 Spark 管道。在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时,我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。我们希望在真正的企业混合数据服务平台之上开发为数据工程从业者量身定制的服务。
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler 以 DAG 流式的方式将 Task 组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
导语:在数字化、智能化的时代,通过机器学习(Machine Learning)能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力,充分挖掘大数据的核心价值,一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍,快速的进行算法实验和生产使用,Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习/深度学习算法交互式开发的开源系统。
摘要:本文介绍了 Dlink 的 Roadmap,站在巨人肩膀上的它,是否真的未来可期?内容包括:
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
我们非常高兴的宣布 Apache Celeborn(Inclubating)[1]正式支持 Flink,Celeborn 于去年 12 月份正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器,一直致力打造统一的中间数据服务,助力引擎全方位提升性能、稳定性和弹性,最新发布的 0.3.0 版本新增对 Flink 批作业 Shuffle 的支持,从此 Flink、Spark 可以同时使用统一的数据 Shuffle 服务,更大程度节省资源、降低运维成本。
Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。尽管Apache Spark提供了许多功能来支持各种用例,但它为集群管理员带来了额外的复杂性和较高的维护成本。让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求,以使Spark成为一个平台:
简介: 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析,为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展,同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
Apache YuniKorn(Incubating)是一个独立的资源调度程序,旨在将针对大数据工作负载的高级调度功能引入容器化平台。具体可以参考前面的文章《YuniKorn:一个通用的资源调度程序》。
之前也学习过一阵子的Spark了,是时候先输出一些知识内容了,一来加深印象,二来也可以分享知识,一举多得,今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记,简单梳理了一下,当做是需要了解得基础知识,让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识,里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。
随着互联网流量爆发式增长,越来越多的公司业务需要支撑海量数据存储,对高并发、高可用、高可扩展性等特性提出了更高的要求,这促使各种类型的数据库快速发展,至今常见数据库已经达到 200 多个。与之相伴的便是,各种数据库之间的同步与转换需求激增,数据集成便成了大数据领域的一个亟需优秀解决方案的方向。当前市面上没有一个简单易用且支持每天数百亿条海量数据同步的开源软件,于是 SeaTunnel 应运而生。
Spark 框架编写的应用程序可以运行在本地模式(Local Mode)、集群模式(Cluster Mode)和云服务(Cloud),方便开发测试和生产部署。
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
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
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术,你可以将它部署在本地,也可以部署在云端。而深度学习,对于企业用户来说举几个简单的例子,常见的场景包括语音识别,图像分类,AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型,我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
Spark SQL 比 Hadoop Hive 快,是有一定条件的,而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快,相反,Hive 的 HQL 引擎还比 Spark SQL 的引擎更快。其实,关键还是在于 Spark 本身快。
在大数据行业里,2006 年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。
提起大数据,不得不提由IBM提出的关于大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性),而对于大数据领域的从业人员的日常工作也与这5V密切相关。大数据技术在过去的几十年中取得非常迅速的发展,尤以Hadoop和Spark最为突出,已构建起庞大的技术生态体系圈。 首先通过一张图来了解一下目前大数据领域常用的一些技术,当然大数据发展至今所涉及技术远不止这些。
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 大数据的发展历史 大数据技术起源于Google在2004年前后发表的三篇论文,分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable,俗称"三驾马车"。在论文发表后,Lucene开源项目的创始人Doug Cutting根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。并在20
虽然 Docker 已经很强大了,但是在实际使用上还是有诸多不便,比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案,比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等,其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。
问题导读 1.什么是Kubernetes? 2.在Kubernetes集群尝试新功能,该如何实现? 3.观看群集上创建的Spark资源,该如何操作? 在开始之前我们需要知道 什么是Kubernetes Kubernetes(通常写成“k8s”)是最开始由google设计开发最后贡献给Cloud Native Computing Foundation的开源容器集群管理项目。它的设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重,是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型,其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心,搭建数据ETL流程,配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA(基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库)等支持分布式扩展的OLAP数据库为主,支持数据ETL加工和OLAP查询。
原因:2016年11月29日 星期二 架设DCOS(Data Center Operation Systeam)。 说明:本文主要记录DCOS架设过程中的问题与解决办法。
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享,通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
SeaTunnel正式通过世界顶级开源组织Apache软件基金会的投票决议,以全票通过的优秀表现正式成为Apache孵化器项目!
Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架,在其发展早期重点以微服务类应用为主。
以 Flink 和 Spark 为代表的分布式流批计算框架的下层资源管理平台逐渐从 Hadoop 生态的 YARN 转向 Kubernetes 生态的 k8s 原生 scheduler 以及周边资源调度器,比如 Volcano 和 Yunikorn 等。这篇文章简单比较一下两种计算框架在 Native Kubernetes 的支持和实现上的异同,以及对于应用到生产环境我们还需要做些什么。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别,在互联网企业中应用非常广泛。
本文介绍了 Apache Spark 的集群模式概述,包括集群管理、提交应用程序、监控等方面的内容。
在开始讲解PySpark程序启动原理之前,我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎,它提供了 Java、Scala、Python 和 R 语言的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。
Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
作者 | 杨鹏程 策划 | 凌敏 4 月 15 日 -16 日,由 InfoQ 主办的 DIVE 全球基础软件创新大会 通过云上展厅的形式成功召开。在 腾讯云基础软件创新实践专场,来自腾讯云的 TBDS 大数据引擎研发负责人杨鹏程带来了主题为《腾讯云⼤数据 TBDS 在私有化场景万节点集群的实践》的演讲,以下为主要内容。 本次分享主要分为三个部分展开:第一部分是 Hadoop 体系下存算⼀体存在的问题;第二部分是 TBDS 存算分离架构和三层优化;第三部分是云原⽣环境下计算引擎优化和最佳实践,最后是对本次分
本文翻译自 Lightbend 的一篇文章,文章日期还比较新,2019/02/26。文章分为两部分,翻译也将分为两个部分。附上文章链接如下:
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。
Kubernetes 作为一个广受欢迎的开源容器协调系统,是Google于2014年酝酿的项目。从Google趋势上看到,Kubernetes自2014年以来热度一路飙升,短短几年时间就已超越了大数据分析领域的长老Hadoop。本公众号之前的文章(Kubernetes核心组件解析)也对Kubernetes的几个组件做了一些详细的剖析,本文就带领大家一起看看Kubernetes和Spark碰到一起会擦出什么样的火花。
当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异。“ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中,“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。
从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型。高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖磁盘进行复杂的运算,Spark依然比MapReduce更加高效。
1.Spark可以基于内存处理数据,MR每次要落地磁盘 2.Spark有DAG有向无环图优化 3.Spark是粗粒度资源申请,MR是细粒度资源申请 4.Spark中有各种算子 ,MR中只有map 和reduce 5.Spark的shuffle 向对于MR来说有自己的优化同时有bypass机制
场景描述:本文由小米的王加胜同学分享,文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展,从 Spark Streaming 迁移到 Flink ,在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
导读:随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用,以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。
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