传统 ETL 主要以 SQL 为主要技术手段,把数据经抽取、清洗转换之后加载到数据仓库。但是在如今移动互联网大力发展的场景下,产生大量碎片化和不规则的数据。政府,公安等行业,传统数据库已经远远无法满足需求。数据原始文件通过文件导入到基础库,再通过大数据 HQL等技术手段提取出二级库,这中间的数据导入和 SQL ETL 的提取的过程,大量消耗 IO 性能和计算资源,在很多场景下已经是数据处理的瓶颈所在。
Excel有一个有趣且非常有效的技巧叫做隐式交集(Implicit Intersection),允许有效地使用大的命名区域和整列引用。
作者:陈之炎 本文约5500字,建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大,目前,许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求,该框架旨在利用现代计算能力,提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力,它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库,由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据,但是这种方式是以牺牲存储为代价的,而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度,那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢,这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时,组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性,并将应用程序从内部部署迁移到云平台。
UDF全称:User-Defined Functions,即用户自定义函数,在Hive SQL编译成MapReduce任务时,执行java方法,类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件,方便扩展。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性。
Hive 的 类 sql 给 开发者和分析者带来了极大的便利,使用 sql 就可以完成海量数据的处理,但是有时候,hive 自带的一些函数可能无法满足需求,这个时候,就需要我们自己定义一些函数,像插件一样在MapReduce过程中生效。
在Hive中,用户可以自定义一些函数,用于扩展HiveQL的功能,这类函数分为三大类:
分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景,往往会被用在搜索,存储方面,用于作为唯一的标识或者排序,比如全局唯一的订单号,优惠券的券码等,如果出现两个相同的订单号,对于用户无疑将是一个巨大的bug。
根据推特官方的介绍,雪花算法是由Twitter开发的一种全局唯一ID生成算法,它的设计目标是在分布式系统中生成唯一ID,具备趋势递增、高性能、可扩展等特点。其实雪花算法生成的唯一ID是由64位二进制数组成,可以分解为三个部分:
近期我们遇到了一位客户提出的问题:MySQL 建表时,数据库表定义的字符集是 latin1,里面的数据是以 GBK 编码的方式写入的。当 Flink 的 JDBC Connector 在读取此维表时,输出数据的中文出现了乱码现象,如下图:
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
上图是Snowflake的Github仓库,master分支中的REAEMDE文件中提示:初始版本于2010年发布,基于Apache Thrift,早于Finagle(这里的Finagle是Twitter上用于RPC服务的构建模块)发布,而Twitter内部使用的Snowflake是一个完全重写的程序,在很大程度上依靠Twitter上的现有基础架构来运行。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出,并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中,随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求,维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化,这需要查询在显著较小的内存余量下运行,并且可以随时被抢占。此外,来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中,我们讨论了近年来几个成功的演变,这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力,我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎,以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件,用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
* 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1,UDF2。。。。UDF1xxx * UDF1 传一个参数 UDF2传两个参数。。。。。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言,用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。它的二进制表示方式,亦即WKB(well-known-binary)则胜于在传输和在数据库中存储相同的信息。
来源:大数据技术与架构本文约6000字,建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师,那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),
如果无法进行测量,那就无法进行管理。正如软件工程师需要全面了解应用程序和基础架构的性能情况一样,数据工程师需要全面了解数据系统的性能情况。换句话说,数据工程师需要数据可观测性。
场景描述:这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题,这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案,只是希望可以给出更好的回答,一般上我都会把原文链接贴上,如有侵权请联系删除!
MaxCompute UDF(User Defined Function)即用户自定义函数。
很多人一想到IM应用开发,第一印象就是“长连接”、“socket”、“保活”、“协议”这些关键词,没错,这些确实是IM开发中肯定会涉及的技术范畴。
首先,初始化100个随机数,这里采用雪花算法snowFlake,采用灵活注解引用,声明为Component,
Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数;如果有无法满足的需要,则可以实现用户自定义的函数(UDF)来解决。
MapReduce是apache公司开发的,基于该框架能够使应用程序能够运行在大规模集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的思想就是“分而治之”,Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理;Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何使用自定义标量函数(UDF),对随机产生的数据进行处理后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Ocea
动态 UDF的使用最简单,用户可以使用 Byzer 的 register 语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF.
前面基本完成了动网格专题的发布,不过还是有一些内容并没有更新进去,比如说in-cylinder、接触检测、2.5D网格重构等。不过这些都是小技巧,写起来挺麻烦,以后有时间再通过案例视频的方式讲解好了。从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容。
来源:https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
最近业务侧花样提需求,里面涉及到了各种数组的切片、合并、去重、拼接、压平等操作,本来以为需要自己开发很多udf才可以,后来扒了一下源码,发现这些用法sparksql已经帮我们实现了呀~~
之前说要自己维护一个spark deep learning的分支,加快SDL的进度,这次终于提供了一些组件和实践,可以很大简化数据的预处理。
上篇文章介绍到了HuTool项目中提供的一些组件,但HuTool的功能可远不止如此,接下来,我将介绍HuTool为我们提供的一些便捷工具。
SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一ID。
第14章 大数据面试笔试题汇总(持续更新) 注意:大部分题目来自互联网,部分题目来自同事口述 14.1 Zookeeper (1)Zookeeper是什么框架 分布式的、开源的分布式应用程
流处理系统由于需要支持无限数据集的处理,一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子,然后等到数据到达后对数据进行处理。
我之前的技术栈主要是Java、Python,机器学习方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib等等,因为工作需要使用spark,所以理所应当的开始学习pyspark;
作者:shmilychen,腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下: 全局唯一:必须保证生成的 ID 是全局性唯一的,这是分布式 ID 的基本要求; 有序性:生成的 ID 需要按照某种规则有序,便于数据库的写入和排序操作; 可用性:需要保证高并发下的可用性。除了对
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