Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
我们都渴望获得数据。不仅是更多的数据……还有新的数据类型,以便我们能够最好地了解我们的产品、客户和市场。我们正在寻找有关各种形状和大小(结构化和非结构化)的最新可用数据的实时洞察力。我们希望拥抱新一代的业务和技术专业人员,这些人员是对数据和能够改变数据与我们生活息息相关的新一代技术有真正热情。
近日 Kylin v2.6.4 版本发布,包含很多问题修复与各种改进。翻阅三年前写的Kylin测试文档,当时版本还是1.5.3。近两年 Kylin 版本迅速迭代,社区不断发展,已经成为 Hadoop 生态中不可或缺的 OLAP 引擎。
根据目前的情况看起来,国内普遍对于flink比较看好, 从实际情况来看,flink也是以后的发展方向, 但是目前Spark的活跃程度远高于Flink, 很难说Spark以后的底层不会也才有flink这种方式,
如果在使用App时遇到闪退,你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼,因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率,进而提升App质量,App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题,及时进行热修复,从而把损失降到最低。App异常监控平台,就是将这个方法服务化。 低成本 小型创业团队一般会选择第三方平台提供的异常监控服务。但中型以上规模的团队,往往会因为不想把核心数据共享给第三方平台,而选择独立开发。造轮子,首先要考虑的就是成本问题。我们选择了站
本文就两个问题进行讨论:1. 相比于Shark,为什么像Hive之类的传统MapReduce框架比较慢? 2. 对于细粒度的任务模型(fine-grained task model),究竟有些什么优势
将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。
在本文中,我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的,以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试,并通过在Apache Storm(一种广泛使用的低延迟流处理器)上运行相同的实验来进行对比。
在之前的文章学习了离线数仓的构建,但是离线数仓的最大问题即:慢,数据无法实时的通过可视化页面展示出来,通常离线数仓分析的是“T+1”的数据,针对于时效性要求比较高的场景,则无法满足需求,例如:快速实时返回“分组+聚合计算+排序聚合指标”查询需求。
称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时,这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时,或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
大数据要实现业务落地的前提,是企业需要搭建起自身的大数据平台,去实现对数据价值的挖掘和应用。根据实际的业务场景需求,不同类型的数据,需要不同的计算处理模式。今天我们就来聊聊批处理和流处理两种大数据计算模式。
服务器启动时,Impalad与StateStore保持心跳。首先Impala节点会将自己节点的状态信息汇报给Statestore,Statestore实时监控impalad是否发生故障。然后Catalog与Hive进行通信,将Hive中Metastore中的元数据信息拉取到自己的字节上,然后以广播的形式发送给每个状态良好的Impalad节点上,使各个节点上的元数据保持一致。然后当客户端进行提交sql请求的时候,不会再向那个hive中进行MRjob了,而是直接作用在Impalad上,直接在impalad上生成执行计划数,进行快速查询。Impalad由于作用在HDFS上或者HBase上的,所以不许转换成MR job的sql请求时非常快的了。Query任务的执行直接是作用在HDFS上的。
那么有spark和storm这样成熟的计算框架存在,为什么flink还能占有一席之地呢?今天我们就从流处理的角度将flink和这两个框架进行一些分析和比较。 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷。
项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时,这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时,或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来,HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚,打开一个新的局面,创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”,但事实上,要取得成功,你
本文介绍了七种常见的Hadoop和Spark项目案例,包括数据整合、专业分析、Hadoop服务、流分析、复杂事件处理、ETL流和更换或增加SAS。这些项目涵盖了大数据处理的各个方面,如数据整合、专业分析和流处理等。
当前无论是传统企业还是互联网公司对大数据实时分析和处理的要求越来越高,数据越实时价值越大,面向毫秒~ 秒级的实时大数据计算场景,Spark 和 Flink 各有所长。CarbonData 是一种高性能大数据存储方案,已在 20+ 企业生产环境上部署应用,其中最大的单一集群数据规模达到几万亿。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时,重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助,也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
导读:如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正
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“带你走进Apache Kylin的世界”
分析用例几乎只使用查询表中列的子集,并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列,并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式,因为它主要针对分析用例。
大数据时代,数据的价值越来越被重视,企业从海量大数据中挖掘所需要的信息,用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。
开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
OLTP系统强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作,强调事务性。OLAP系统则强调数据分析,强调SQL执行时长,强调磁盘I/O,强调分区。
项目中采用的关系型数据库是mysql,那么关系型数据库有哪些优劣势,我们可以参考下面的分析: 关系型数据库的优点: 1.基于ACID,支持事务,适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询,处理复杂业务逻辑,比如:报表 3.使用方便,通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是,它不再是原来的Hadoop。 这
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。
为实现实时分析,通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。
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:
学习数仓的时候,可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑,OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等,这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
大家应该都清楚,数据正在以巨幅的速度增长。如果能够有效地利用这些数据,可以发现非常有价值的内容,然而传统技术(许多早在40年前设计的,比如RDBMS这样的技术)对于“大数据”的大肆宣传的商业价值的创造是远远不够的。一个使用大数据技术的典型例子就是“客户的单一视图” - 旨在汇总有关客户的所有信息,以优化客户的参与度和收益,例如精准地确定通过哪种渠道和什么时间向他们发推送。
Redis官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。 有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目。 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
由于工作需要,前段时间对kylin简单入了个门,现在来写写笔记(我的文字或许能帮助到你入门kylin,至少看完这篇应该能知道kylin是干什么的)。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展,越来越多的数据在互联网上产生,对互联网的运营也开始进入精细化,因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术,在介绍OLAP引擎技术选型之前,我们先看看这两个技术分别是什么意思?
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
【摘要】近日,人气开源分布式内存文件系统Tachyon正式更名为Alluxio,并发布了1.0版本。自从Alluxio的第一个开源版本发布之后,我们社区的人数从1个迅速增加到200多个,这200多人来自50多个公司,这些公司将Alluxio部署到由成百上千机器构成的生产环境中。 Alluxio(前Tachyon)起源于我读博期间在 UC Berkeley AMPLab实验室的一个研究项目,那时候Spark和Mesos正在快速发展,我们见证了Spark和Mesos分别在计算、资源管理方面的强大能力,但同时也
本文主要介绍了 Presto 的简单原理,以及 Presto 在有赞的实践之路。
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
项目中用的是Spark Structrued Streaming ,也就是Spark 2.0的新版Streaming,看官方文档也说过性能及实时性会比之前的Dstreaming好点,但是相关的资料相比Dstreaming实在是少很多,现在调优阶段很多都要参考Dstreaming的文章以及经验。
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Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源(包括 Hadoop 和各类文件)和在线数据源(如 Kafka)中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景:查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟,以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
为了给各个业务出报表,我们每天会处理几百亿条原始日志。例行任务用MR/Spark程序编写,为了保证各业务线在上班前正常看到数据,对例行任务的稳定性提出了要求。由于我们会依赖很多中间层数据,集群偶尔异常、数据存在倾斜等问题,这对我们的程序带来了很大的挑战。针对遇到的问题,采用“兵来将挡,水来土掩”的方案,各个击破
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