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ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
SAP Business Objects数据服务是一种提取,转换和加载(ETL)工具,用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台,可支持各种举措,包括商业智能,数据迁移,应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件,可以在批处理或实时(服务)架构中部署。
Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。
在Flink状态管理详解这篇文章中,我们介绍了Flink的状态都是基于本地的,而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎,分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题,那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢?Flink定期保存状态数据到存储上,故障发生后从之前的备份中恢复,整个被称为Checkpoint机制,它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念:快照(Snapshot)、分布式快照(Distributed Snapshot)、检查点(Checkpoint)等,这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制,读者可以将这些概念等同看待。
由于实时场景对可用性十分敏感,实时作业通常需要避免频繁重启,因此动态加载作业配置(变量)是实时计算里十分常见的需求,比如通常复杂事件处理 (CEP) 的规则或者在线机器学习的模型。尽管常见,实现起来却并没有那么简单,其中最难点在于如何确保节点状态在变更期间的一致性。目前来说一般有两种实现方式:
最近一次项目当中需要将大量数据保存再Flink程序当中用作缓存数据一共后续数据使用,隧对最近使用到的状态、检查点、保存点等原理和使用进行一个总结
最近,优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章,阐述了将批数据分析和机器学习(ML)训练的技术栈迁移到 谷歌云平台(GCP) 的战略。优步运行着世界上最大的 Hadoop 装置之一,在两个区域的数万台服务器上管理着超过上艾字节(exabyte)的数据。开源数据生态系统,尤其是 Hadoop,一直是数据平台的基石。
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》,作者羊艺超,经出版方授权发布,转载请标明文章出处。
所有的数据都天然带有时间的概念,必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来,就形成了一个事件流,也叫作数据流。「无界数据」是持续产生的数据,所以必须持续地处理无界数据流。「有界数据」,就是在一个确定的时间范围内的数据流,有开始有结束,一旦确定了就不会再改变。
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
编辑手记:Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移,其战果可喜可贺,然而每一次成功,都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中,面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题,Evernote是如何处理,并设计新的架构的,我们一起来学习。 注:本文来自Evernote官方文档翻译,若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾: 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台(GCP)的方法论 系统架构
1、转换。Kettle在运行转换的时候,根据用户的设置,可以将数据以不同的方式发送到多个数据流中。 注意:有两种基本发送方式,即分发和复制,分发类似于发扑克牌,以轮流的方式将每行数据只发给一个数据流。复制是将一行数据发给所有数据流。
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务,map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程,:一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务,来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时,将运行进度报告发送给jobtracker,jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败,jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块,称为输入分片(input split)或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务,并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片,意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此,如果我们并行处理每个分片,且每个分片数据比较小,那么整个处理过程将获得更好的负载平衡,因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多,且成一定比例。即使使用相同的机器,处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡,并且如果分片被切分的更细,负载平衡的质量会更好。 另一方面,如果分片切分的太小,那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说,一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小,默认是64MB,不过可以针对集群调整这个默认值,在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据(Hdfs中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同:因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块,那么对于任何一个HDFS节点,基本上不可能同时存储这两个数据块,因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比,这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘,而非HDFS,这是为什么?因为map的输出是中间结果:该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果,而且一旦作业完成,map的输出结果可以被删除。因此,如果把它存储在HDFS中并实现备份,难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败,Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中,我们仅有一个reduce任务,其输入是所有map任务的输出。因此,排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并,然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块,第一个副本存储在本地节点上,其他副本存储在其他机架节点中。因此,reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽,但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下:虚线框表示节点,虚线箭头表示节点内部数据传输,实线箭头表示节点之间的数据传输。
每个大型企业组织都在尝试加速其数字化转型战略,以更加个性化、相关和动态的方式与客户互动。在创建和收集数据时对数据执行分析(也称为实时数据流)并生成即时洞察以加快决策制定的能力为组织提供了竞争优势。
导读:用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难,如果你想要通过成本优化削减成本,你的整体成本包括资源和人力,可能会不降反增。不想在机器闲置时停止?因为这样你可能需要反复的启停,并且重新配置环境或者准备数据。想要通过使用抢占实例降低成本?解决抢占实例的调度问题也可能会花上几周时间。如何很好的利用地区之间的巨大价格差异,或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本?
批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集,并在计算过程完成之后返回结果。所以批处理面对的数据集通常具有以下特征:
一、 Storm的topology作业可以转化为Flink Job放到Flink上运行,需要修改Storm作业的代码。以wordcount为例,代码修改成可以在Flink上运行的作业后,如下:
导语 | 大数据计算分为离线计算和实时计算,其中离线计算就是我们通常说的批计算,代表技术是Hadoop MapReduce、Hive等;实时计算也被称作流计算,代表技术是Storm、Spark Streaming、Flink等。本文系统地介绍了流式计算的相关知识,并着重介绍了Flink的实现原理细节,便于大家快速地理解和掌握流式计算,并基于Flink完成业务开发。 一、流式计算和批处理 批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集,并在计算过
最好的学习资料就是官网,附上官网文档地址: PDI官方文档地址 https://help.hitachivantara.com/Documentation/Pentaho/9.2/Products/Pentaho_Data_Integration
2019年4月1-2日,Flink Forward 2019 San Francisco会议在旧金山召开。Flink Forward会议邀请了来自Google, Uber, Netflix和Alibaba等公司在实时计算领域的顶尖专家和一线实践者,深入讨论了Flink社区的最新进展和发展趋势,以及Flink在业界的应用实践。随着近年来对Flink技术的广泛应用以及对Flink社区的活跃贡献,腾讯也受邀参加了会议并以主题Developing and Operating Real-Time Applications at Tencent介绍了腾讯大数据在实时计算平台建设上的工作。
图表即代码 图表让你可以在 Python 代码中绘制云系统架构。它的诞生是为了在没有任何设计工具的情况下对新的系统架构设计进行原型设计。你还可以描述或可视化现有系统架构。Diagrams 目前支持主要的主要云供应商,包括:AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud,Oracle Cloud等......它还支持On-Premise节点,SaaS以及主要的Programming框架和语言。 📷 GitHub数据 25.9k stars 349 watching 1.6
-- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支;
Cloudera流分析(CSA)提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案,可以扩展到较大的吞吐量和状态。除Flink之外,CSA还包括SQL Stream Builder,可使用对数据流的SQL查询来提供数据分析经验。
未来几年,安全开发领域的行业趋势是什么?我觉得是DevSecOps。那么什么是DevSecOps?一图带你了解DevSecOps内涵。
这是我们关于 Flink 如何实现新的流处理应用系列中的第二篇博文。第一部分介绍了事件时间和乱序处理。
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。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
Nathan Marz 写了一篇非常受欢迎的博客文章,描述了 Lambda 架构(如何打破CAP定理)。Lambda 架构是一种在 MapReduce 和 Storm 或类似系统之上构建流处理应用程序的方法。
上图的Flink示例程序对一个数据流做简单处理,整个过程包括了输入(Source)、转换(Transformation)和输出(Sink)。程序由多个DataStream API组成,这些API,又被称为算子 (Operator),共同组成了逻辑视角。在实际执行过程中,逻辑视角会被计算引擎翻译成可并行的物理视角。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面,我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言,它将数据流处理自动转换为一个DAG(有向无环图)的MapReduce作业流去执行,为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中,作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请,使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势,相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联。MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业。
Flink API提供了开发的接口,此外,为了实现业务逻辑,还必须为开发者提供自定义业务逻辑的能力。。Flink中设计了用户自定义函数体系(User Defined Function,UDF),开发人员实现业务逻辑就是开发UDF。
Cloudera的流分析中除了包括Flink,还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》,今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
Diagrams 是一个基于Python绘制云系统架构的模块,它能够通过非常简单的描述就能可视化架构,并支持以下6个云产品的图标:
taskctl是一款国内开源的ETL工具,纯C编写,可以在Window、Linux、Unix上运行。
在云计算日益普及的今天,如何有效、经济且无缝地在各种云平台上运行大语言模型(LLMs)、AI 和批处理作业成为了迫切的需求。SkyPilot 项目应运而生,旨在解决这一核心问题。它不仅抽象并简化了云基础设施操作,为用户提供了在任何云平台上轻松部署和扩展作业的能力,还通过自动获取多个云平台 GPU 的实时价格并进行实时比价,帮助用户选择最优的云平台来运行自己的 Job。这样做极大地降低了成本,提供了高度的 GPU 可用性,让云基础设施管理变得轻而易举。这样做极大的满足了市场对高效、低成本云资源利用的需求。通过 SkyPilot,企业和开发者能够最大化地利用 GPU,进一步推动了人工智能和大数据处理技术的发展,为云计算市场带来了新的可能。
对于一个分布式计算引擎(尤其是7*24小时不断运行的流处理系统)来说,由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的,因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行,而新一代的流处理系统Flink在这一点上更有着优秀而简约的设计。
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。
Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下,程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意,有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)(如下所述)。
ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
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在上篇,我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读),MapReduce 核心思想是,分治法,即将大任务拆分成多个小任务,然后每个小任务各自计算,最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务,用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具,可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL,您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口,可用于在流上编写和运行 SQL,以及为结果创
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报,为 Fortify 产品组合提供支持,包括 Fortify 静态代码分析器 (SCA) 和 Fortify WebInspect。如今,Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1,399 个漏洞类别,涵盖超过 100 万个单独的 API。
第二部分:数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思,还有为什么我觉得它很重要,之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来,使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”(data integration)这个短语应该不止这么简单,但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集(译注:ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据提取、转换和加载)——相对于关系型数据仓库。但我描述的
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。使用官网的语句来介绍, Flink 就是 “Stateful Computations over Data Streams”。
有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能:
那么问题来了:配置每次变化都得手动修改代码,再重启作业吗?答案显然是否定的,毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广播机制都能做到这点,本文分别来简单说明一下。
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