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如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
转自:netsmell.com 美国时间本周二,亚马逊 S3 存储服务出现故障。这导致包括美国证券交易委员会、苹果 iCloud、Soundcloud、Slack、芝加哥轨道交通系统 Metra 在内
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift(数仓)查询Hudi表,现在它终于来了。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
除了获取Generative AI和JavaScript的支持外,甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
存储结构:目前虾皮的存储结构从上到下主要分为存储层、调度层、计算引擎层和平台管理层。
在本博客中,我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
由于其广泛的功能性和多功能性,如果没有 importpandas as pd,几乎不可能做到数据操纵,对吧?
用认知计算处理现实生活中的业务是一件很有意义的事情,比如在IT服务管理领域。机器学习对处理现实案例中的分类与分配问题将会比人工更为有效,比如以下几种场景:
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,它是容错、不可变的 分布式对象集合。
与许多其他事务数据系统一样,索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分,并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中,我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引,这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统,以优化查询和写入事务,尤其是对于大宽表而言。
数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准,但它不能处理非结构化数据。包括诸如文本、图像、音频、视频和其他格式的信息。此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍,它们需要访问数据仓库之外的大量信息。
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,是spark编程中最基本的数据对象; 它是spark应用中的数据集,包括最初加载的数据集,中间计算的数据集,最终结果的数据集,都是RDD。 从本质上来讲,RDD是对象分布在各个节点上的集合,用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例,其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成,类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于,python集合仅在一个进程中存在和处理,而RDD分布在各个节点,指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句,尽管可以将RDD保存到硬盘上,但RDD主要还是存储在内存中,至少是预期存储在内存中的,因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD,就不能改变它。
要设计出一套能支撑几十亿人的系统是很困难的。对于软件架构师来说,这一直是一项很大的挑战,但是,从现在开始,看完我的文章,你就会觉得容易很多了。
在亚马逊的每一份年报中,Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中,Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准:坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润,以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道,“如果我们执行得很好,那么每天都是‘第一天(Day one)’。”
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同,你可能并不会经常的使用它,但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时,这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 1、Categorical类型 默认情况下,具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效的选择。我们可以这些列建立索引,并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categori
随着信息化时代的不断发展,数据的增长速度比以往任何时候都快,其中大部分数据是非结构化的:视频、电子邮件、文件、数据备份、监控流、基因组学等等。
随着移动互联网,物联网技术的发展,数据的应用逐渐从 BI 报表可视化往机器学习、预测分析等方向发展,即 BI 到 AI 的转变。
大多数供应商提供各种不同的云存储服务,并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如,数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用、数据访问费用,以及支持订阅等都可能影响云存储的定价。 对于企业来说,估测云存储的定价可能非常复杂。并且,对行业领先的云计算供应商提供的价格进行比较,以确定价格最低的云存储更为复杂。 大多数供应商提供各种不同的云存储服务,并且每种服务的价格可能会受到许多不同因素的影响。例如,数据中心规模、弹性级别、存储数据量、免费资格、数据访问频率、数据传输费用
在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近,亚马逊前副总裁 Adrian Cockcroft 在推文中特别指出了从 gzip 切换到 Zstandard 压缩所带来的好处,这在社区中引发了关于压缩算法的讨论。其他大公司,包括 Twitter 和 Honeycomb,也分享了使用 zstd 获得的收益。 最近,Dan Luu 分析了推特存储节省的情况,并在推特上发起了一场对话: 我想知道 Yann Collect 创建 zstd 到底消除了多少浪费。我估算了下 Twi
作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。
“流媒体”:发布者(“生产者”)经常发送的大量消息(想想数万或数十万)。许多订阅者(“消费者”)经常进行消息轮询。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
(译者补充:随着每个云提供商都提供了数十种数据服务,为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要,更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。)
环球易购创建于 2007 年,致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态,2014 年通过与百圆裤业并购完成上市,上市公司「跨境通(SZ002640)」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力,在海外市场建立了广阔的销售网络,得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可,公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
随着Apache Hudi变得越来越流行,一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi,Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力,用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。
从银行欺诈到预防性的机器维护,异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中,孤立森林算法是简单而有效的选择。
B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
随着 Lakehouse 的日益普及,人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚:Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。
2月28日,在美国西部时间09:44,美国各大主要网站突然出现大面积瘫痪,互联网发生了严重服务故障。
直连提供了一个更有效的方式将数据迁移到公有云。但组织该如何设置到云的直连呢? 公有云直连能够在数据中心和云服务提供商之间提供更可靠,更安全的网络。为了能满足企业云计算的安全性和可靠性需求,主流的云提供
随着系统变得越来越复杂,我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据,以便对其进行监控和查询,而又不会干扰运营数据库。在Yotpo,我们有许多微服务和数据库,因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构(仅需配置),以节省工程师的时间。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
很多公司选择AWS作为其IT解决方案,AWS有很多云服务,以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
本文要点 为你的微服务选择适当的持久化存储 将混合持久化作为一种服务,开发人员可以专注于构建出色的应用程序,不用担心各种后台的调优、调整和容量 运作大规模的不同持久化存储涉及独特性挑战,但是通用组件可以简化流程 Netflix的通用平台在管理、维护和扩展持久性基础架构上推动卓越运营(包括在不可靠的基础架构上构建可靠系统) 以下内容来自Netflix的工程经理Roopa Tangirala在2017年旧金山QCon上的演讲。 我们都在小小起家的公司工作过,公司会有一个独立应用程序作为单独的单元构建起来。那个应
参考资料:https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
本篇文章会向读者展示几个架构设计的关键点,使一个社交应用能够成为真正的下一代社交产品。以下几个属性将会影响到架构的设计: a)可用性 b)可扩展性 c)性能和灵活性可扩展 目标 a)确保用户的内容数据能够很方便的被其他用户发现和获取. b)确保内容推送是相关的,不仅在语义上,也是从用户设备的角度。 c)确保实时更新生成、推送和分析。 d)尽可能地节省用户的资源。 e)不论服务器负载变化如何,用户体验应保持不变。 f)确保应用整体上是安全的 总之,我们要处理一个相当大的挑战,我们必须处理不断扩大的海量用户
本文约1600字,建议阅读5分钟本文将做一个简单的介绍和评测,为什么pandas选择Arrow作为后端。 Pandas是机器学习中最常用的一个库了,我们基本上每天都会使用它。而pandas使用了一个“NumPy”作为后端,这个我们也都是知道的,但是最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。当涉及到使用DF时,Arrow比Numpy提供了更多的优势。 PyArrow可以有效地处理内存中的数据结构。它可以提供一种标准化的方式来表示
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中,Hudi可以提供帮助。另外,如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源,那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
本文的目的是为读者提供全面了解Apache Hudi的知识。具体而言,读者可以了解到Apache Hudi是什么、它的架构如何工作、常见的使用案例以及与之配合工作的最佳实践。此外,读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi,以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文,读者应该对Apache Hudi有扎实的理解,并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。
官方文档:https://clickhouse.tech/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree/#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key
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