大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
作者：陆勤 ---- 摘要：介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据：R语言和数据》介绍了R语言和数据。 文章《R语言玩数据：流程和环境》介绍了玩数据的流程和环境
前一阵子公司有个售前来沟通某个用户的情况：数据量比较大，又涉及很多复杂的关联计算，在数据库中用SQL计算性能很差。本来这种场景是比较适合集算器的集文件（集算器特有的压缩二进制格式）存储并计算，但据说这个用户的历史数据还会经常变动，而集文件目前没有提供改写能力（为了保证压缩率和性能），也就不容易直接用。于是想推荐用户采用nosql产品做存储，集算器在上面做计算。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
开放的计算能力为数据库瘦身 计算封闭性导致臃肿的数据库 我们在上一期谈到，数据库的臃肿，也就是过多的中间表以及相关存储过程，是由于其计算封闭性造成的。如果能够实现独立的计算引擎，使计算不再依赖于数据库提供，那么就可以为数据库瘦身了。 内部来源的中间数据不必再以数据表的形式落地在数据库中，而可以放到文件系统中，由外部计算引擎提供进一步的计算能力。对于只读的中间数据，使用文件存储时不需要考虑再改写，可以更为紧致并采用一定的压缩手段，而且在访问时也不必考虑事务一致性，机制大为简化，这样能获得比数据库更好多的吞吐性
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里，不同计算引擎适合不同的计算场景，Spark适合
Iaas、K8S、Omega都属于这一层。 计算引擎层 计算引擎层是大数据技术中最活跃的一层，直到今天，仍不断有新的计算引擎被提出。 总体上讲，可按照对时间性能的要求，将计算引擎分为三类： ❑ 批处理：该类计算引擎对时间要求最低，一般处理时间为分钟到小时级别，甚至天级别，它追求的是高吞吐率，即单位时间内处理的数据量尽可能大，典型的应用有搜索引擎构建索引、批量数据分析等。 ❑ 交互式处理：该类计算引擎对时间要求比较高，一般要求处理时间为秒级别，这类系统需要跟人进行交互，因此会提供类SQL的语言便于用户使用，典型的应用有数据查询、参数化报表生成等。 ❑ 实时处理：该类计算引擎对时间要求最高，一般处理延迟在秒级以内，典型的应用有广告系统、舆情监测等。 数据分析层 数据分析层直接跟用户应用程序对接，为其提供易用的数据处理工具。为了让用户分析数据更加容易，计算引擎会提供多样化的工具，包括应用程序API、类SQL查询语言、数据挖掘SDK等。 在解决实际问题时，数据科学家往往需根据应用的特点，从数据分析层选择合适的工具，大部分情况下，可能会结合使用多种工具，典型的使用模式是：首先使用批处理框架对原始海量数据进行分析，产生较小规模的数据集，在此基础上，再使用交互式处理工具对该数据集进行快速查询，获取最终结果。 数据可视化层 数据可视化层是直接面向用户展示结果的一层，由于该层直接对接用户，是展示大数据价值的“门户”，因此数据可视化是极具意义的。考虑到大数据具有容量大、结构复杂和维度多等特点，对大数据进行可视化是极具挑战性的。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
导语：得益于调度单元是通用的SQL语句，SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦，也正因为此原因，SuperSQL只需专注在最优执行计划生成，并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎，能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中，负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统；数据存储无论是跨集群还是跨数据中心；数据计算无论是报表生成、分析挖掘
最近我在学习流式计算引擎Flink，正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书，并试图将一些知识整理下来，形成一个系列。
突然想到一个问题，对于一个只会写SQL的数据分析师而言，一个好的大数据系统应该是怎么样的呢？
本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。 在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的时间和精力
流图计算，一个基础软件领域攻坚难度极高的分支。行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics，与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业，这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题，健全了开源生态，更重要的是向全球展示了中国的开源力量。
互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈，CPU难以通过纵向优化来提升性能，所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此，开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。
6月11日，2023开放原子全球开源峰会在北京开幕。本次峰会以“开源赋能，普惠未来”为主题。在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。
Flink Forward Asia 2022最近在开，有关Flink的讨论，又开始在国内热闹起来。从技术上来说，Flink当然已经是streaming processing的一个标杆了。
1. 数据孤岛：由于历史原因以及不同数据中心的业务差异性，众多异构数据源形成了数据孤岛，导致大量且繁重的人工数据搬迁。与此同时，由于不同国家的数据安全法限制，很多数据无法搬迁，数据安全和查询效率都难以保证
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摘要：本文整理自中泰证券大数据中心实时计算平台架构师连序全，在 Flink Forward Asia 2022 行业案例专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
1981年，一群年轻人用红油漆把这12个字刷在三合板上，立在了刚刚成立不久的深圳特区蛇口工业园。
这是我的学习笔记，大量摘抄网上、书本里的内容，将我自己认为关联度较高的内容呈现上来。
本文包括七个小节：1、什么是数据湖；2、数据湖的基本特征；3、数据湖基本架构；4、各厂商的数据湖解决方案；5、典型的数据湖应用场景；6、数据湖建设的基本过程；7、总结。受限于个人水平，谬误在所难免，欢迎同学们一起探讨，批评指正，不吝赐教。
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀了。
在规划图系统时，需要综合考虑问题需求、数据存储和处理效率、系统可扩展性以及算法选择等因素，以达到性能高、资源消耗低和可扩展性强的目标。
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何谓计算引擎，一言以蔽之，就是专门处理数据的程序，在大数据之前，人们用数据库来处理数据，人们常说的SQL，它是一种DSL，它的背后正是数据库的计算引擎，但是数据库的计算和存储通常被集成在一起，统称为数据库引擎。
8月20日，比利时布鲁塞尔西南郊的St.Ghislaina小镇日前遭遇了强雷电天气，而这一恶劣天气的出现也让谷歌位于当地的数据中心不幸“躺枪”。
Vineyard 是一个专为云原生环境下大数据分析场景中端到端工作流提供内存数据共享的分布式引擎，我们很高兴宣布 Vineyard 在 2021 年 4 月 27 日被云原生基金会（CNCF）TOC 接受为沙箱（Sandbox）项目。
点击蓝字 关注我们更多咨询 天穹SuperSQL是腾讯自研、基于统一SQL语言模型、面向机器学习智能调优、提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上，业务方可以消费完整的数据生命周期（采集-存储-计算-分析-洞察），还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 目前，SuperSQL已经迈入智能计算时代，SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO)，利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎，极大地优化S
报表的性能很重要，是一个总被谈及的问题，跑的慢的报表用户体验恶劣，无法忍受。解决这些慢的性能问题，也成了项目方和工程师头疼的事情。一出状况，就得安排技术好的，能力强的工程师去救火，本来利润就薄，还得不断的追加人工成本，而且工程师有时候也无能为力，并不是所有的性能问题都能靠程序员能力解决的
实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求，假如业务需求是延迟不超过10ms，而你的处理延迟为15ms，就不能算实时处理，而假如业务要求处理数据的延迟为30min，而你的数据可以在20min内计算出来，这也算实时处理。
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：
在刚过去的618购物节，某大型电商企业的订单量在几小时内激增至平时的几十倍。如果该企业的大数据计算引擎无法及时处理这些数据，订单处理、库存管理和客户服务将面临严重滞后，导致客户体验下降和销售机会流失，甚至损害品牌声誉。这一场景，展示了高性能大数据计算引擎对企业运营的重要性。
前言 TDW是基于Hadoop生态圈研发的大数据处理平台，MapReduce计算引擎在TDW平台中承担了所有的离线数据计算，是TDW最重要的底层支撑平台之一。在TDW 平台中，除了MR程序会生成MapReduce作业外，被广泛应用的Hive、tPig等计算框架最终也会把查询语言翻译成MapReduce作业来进行计算，因此对MapReduce作业运行信息进行收集并提供给开发人员查询分析，是他们定位业务问题的最重要手段。不仅仅如此，基于收集的MapReduce作业运行信息，还能建立众多的监控指标来对整个
背景 O2O是目前互联网竞争最激烈的领域之一，其重要的业务特征是有大规模的线下业务团队，他们分布在五湖四海，直接服务着数以百万的商家，责任很重，管理的难度巨大。能否通过技术手段，打造高效的线下团队，是O2O公司的核心竞争力。 随着美团酒旅业务的快速增长，业务人员绩效的考核方案和激励政策呈现出多样化、复杂化的特点，对绩效计算实时性和准确性的要求也越来越高。原始的绩效计算流程，包括各战区目标下发、激励调整、数据校验等繁琐工作，需要投入大量的人力，准确性也无法得到保障。鉴于这种情况，以优化体验、提升效率、降低成本
这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。
流批一体是一种架构思想，这种思想说的是同一个业务，使用同一个sql逻辑，在既可以满足流处理计算同时也可以满足批处理任务的计算。
MES 是马蜂窝统一实时计算平台，为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面，MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章，我们将从四个方面了解 MES：
4月24日，浙江大学召开OpenKS（知目）知识计算引擎开源项目发布会，宣布浙大与合作单位研发的OpenKS知识计算引擎取得重大进展。中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的OpenKS，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起，已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件。数据湖通常是企业中全量数据的单一存储。 全量数据包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据，各类任务包括报表、可视化、高级分析和机器学习。
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括五个步骤：数据导入、数据转换、数据计算、数据分析和数据可视化。同时，本文还介绍了Spark在机器学习、图计算和流处理等方面的应用。最后，本文提供了一些Spark的优化建议，包括调整Spark配置、使用持久化存储和优化Shuffle等。
长文。巨长。 本文的依据是我学习整个Spark的学习历程。在这里，我会从几个方面来跟大家一起讨论。Spark 是什么？Spark 跟 Hadoop 有什么渊源？Spark 有哪些方便的组件？什么场景下用 Spark ，如何使用？以及用什么样的姿势来学习 Spark 会比较好？ Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark就是一个能够快速以及通用的处理大规模数据的引擎。怎么理解这句话呢？ Sp
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