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BigData--Spark

3)mapPartitionsWithIndex(func) 类似于mapPartitions,但func带有一个整表示片的索值,因此在类型为T的RDD上运行时,func的函类型必须是(Int mapPartition():每次处理一个区的,这个区的处理完后,原RDD中区的才能释放,可能导致OOM。 ,用于集过滤后,提高小集的执行效率。 ,按照处理后的比较结果排序,默认为正序(从小到)。 RDD中的所有元素,先聚合区内,再聚合区间

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ClickHouse

有格局的人会想着如何把蛋糕做,而不是如何从眼前的蛋糕中多一点。?一、什么是ClickHouse?ClickHouse是一个用于联机(OLAP)的列式库管理系统(DBMS)。 二、传统库的解决方案: 1、传统面对量的处理方式:对进行层,通过层层递进形成集市,从而减少最终查询的体量,比如提出立方体概念,通过对进行预先处理,以空间换时间,提升查询性能 3、OLAPServer时期:设计思路:取众家之长模型:换回了关系型,理由:关系型有更好的描述能力存储层面:与MyISAM表类似,为索文件和文件索层面:沿用LSM树,将索文件和文件按列进行拆中的重复项越多压缩率就越高,的体量就越小,传输就越快,对网络带宽和磁盘IO的压力就越小,使用LZ4算法压缩,压缩率达8:1.3、向量化执行向量化可以简单的理解做一项消除程序中循环的优化 5、多样化的表拥有合并、内存、文件、接口和其他六类20多种表,每种都有各自的特点,适用于不同的场景。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    解决Hadoop的短板,实时ClickHouse解

    ClickHouse的产生就是为了解决量处理的时效性。>>>>二、概述Clickhouse,专为在线而设计。官方提供的文档表明,ClickHouse 日处理记录“十亿级”。 ,计算完成后会将结果汇总支持SQL,SQL几乎成了的标准工具,使用门槛较低支持联表查询支持实时更新自动多副本同步支持索布式存储查询2.性能根官方提供的,性能表现致如下:低延迟:对于量 (几千行,列不是很多)不是很的短查询,如果已经被载入缓存,且使用主码,延迟在50MS左右并发量:虽然ClickHouse是一种在线库,也可支持一定的并发。 >>>>三、Clickhouse提供了丰富的存储,存储的类型决定了如何存放、如何做备份、如何被检索、是否使用索。不同的存储写入检索方面做平衡,以满足不同业务需求。 特性支持主键索和日期索可以提供实时的更新MergeTree是ClickHouse库提供的最理想的MergeTree类型的表必须有一个Date类型列,因为默认情况下是按时间进行区存放的

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    通过扩展 Spark SQL ,打造自己的

    Spark SQL 的 Catalyst ,这部真的很有意思,值得去仔细研究一番,今天先来说说Spark的一些扩展机制吧,上一次写Spark,对其SQL的解进行了一定的魔改,今天我们按套路来,使用砖厂为我们提供的机制 ,来扩展Spark...首先我们先来了解一下 Spark SQL 的整体执行流程,输入的查询先被解成未关联元的逻辑计划,然后根和解规则,生成逻辑计划,再经过优化规则,形成优化过的逻辑计划 扩展解器这个例子,我们扩展解,我们对输入的SQL,禁止泛查询即不许使用select *来做查询,以下是解的代。 好了,扩展部就先介绍到这,接下来我计划可能会简单说说RBO和CBO,结合之前做过的一个小功能,一条SQL的查询时间预估。

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    查询Impala

    一、Impala概述准实时系统Impala,提供SQL语义,能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级提供快速、交互式的SQL查询。 传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的查询,而Impala是基于MPP的查询系统,最特点就是快速。二、Impala组件构成? 2、Hive是基于MapReduce进行并行计算,而Impala把整个查询成一个执行计划树,而不是一连串的MapReduce任务,他使用与商用并行关系库MPP中类似的查询机制。 4、Impala适合用来处理输出适中或比较小的且对响应时间有要求的查询,而对于量的批处理任务,MapReduce依然是更好的选择。 5、Impala可以与Hive配合使用,比如先使用Hive对进行转换处理,然后使用Impala对处理后的进行快速

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    Spark入门,概述,部署,以及学习(Spark是一种快速、通用、可扩展的

    Spark基于内存计算,提高了在环境下处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在量廉价硬件之上,形成集群。 3:Spark是一种通用的计算框架,一种通用的快速处理,正如传统技术,hadoop的mapreduce,hive,以及Storm流式实时计算等等。 5:Spark主要用户的计算,而Hadoop以后主要用于的存储(比如,hdfs,hive,hbase),以及资源调度(yarn)。 Spark只是替代Hadoop的一部,也就是Hadoop的计算框架Mapreduce,Hive查询。但是Spark本身是不提供的存储的。 Spark实现了高效的DAG执行,可以通过基于内存来高效处理流。

    1.1K40

    Sentry 监控 - Discover 查询

    * 计算自定义 Apdex * 查找最平均非库时间* 通过 Discover 发现趋势 * 通过 Issues Discover * 通过 Errors Discover * URL 错误 * 未处理的错误 * 错误最多的文件 * 每个 Release 的错误 * 按小时或按天计算的错误 * 其他用例Discover 查询Discover 通过构建和丰富您的错误,提供跨环境的可见性。 这取代了事件功能,使用户能够添加其他列和更改组以实现所需的细。Errors by Title:用户可以通过原始错误总以及受影响的用户总来查看最常发生的错误。 每个表格单元格都有一个动态上下文菜单,允许您根您的选择通过自动更新搜索栏或表格列来继续探索您的。 从上方输入关键字段(key field)或自定义标记(custom tag)后,您可以使用任何用的语法。例如,count() 为您提供事件发生的次

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    腾讯实时Hermes揭秘

    作为一个公共的平台,面对的业务场景非常复杂,包括在线高并发、即席交互、海量日志、实时接入和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发到底是怎么实现的?研发过程中遇到哪些难点? 在2021年4月22-24日举办的 QCon全球软件开发会(北京站)“实时计算与“专题上,腾讯高级后台开发工程师邓启斌老师将享《腾讯万亿实时 Hermes 的实现与应用》,在会前 邓启斌: 我是邓启斌 (kewndeng),腾讯专家工程师。Hermes 实时平台的研发负责人,主导并负责了海量日志存储平台、智慧零售搜索、Hermes 实时平台。 而在面向海量的 OLAP 实时,业界没有通用高效的解决方案,为解决公司广告系统复杂场景,我们在 2019 年开始把重心放在型列存和计算的研发,并推出了针对实时型业务的 Hermes 而索和列存是实时性能的基石,根我们多年运营经验的总结,的业务之间的场景是有共性的,从而对它们的查询模式和资源消耗进行抽象设计,实现了多种类型的索和列存,包括低基列存、压缩型列存

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    【学习】开源查询现状

    在Google的第 二波技术浪潮中,基于Hive和Dremel,新兴的公司Cloudera开源了查询Impala,Hortonworks开源了 Stinger,Fackbook开源了 类似Pregel,UC Berkeley AMPLAB实验室开发了Spark图计算框架,并以Spark为核心开源了查询Shark。 由于某电信运营商项目中查询选型需 求,本文将会对Hive、Impala、Shark、Stinger和Presto这五类主流的开源查询进行简要介绍以及性能比较,最后进 行总结与展望 总体来 说,Impala、Shark、Stinger和Presto四个系统都是类SQL实时查询,但是它们的技术侧重点完全不同。 5) Presto:FaceBook于2013年11月份开源了Presto,一个布式SQL查询,它被设计为用来专门进行高速、实时的

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    开发:OLAPClickHouse入门

    ClickHouse技术背景ClickHouse是基于MPP架构的布式ROLAP(Relational OLAP)。采用C++编写,自成一套体系,对第三方工具依赖少。 ClickHouse各节点职责对等,各自负责一部的处理(shared nothing),开发了向量化执行,利用日志合并树、稀疏索与CPU的SIMD(单指令多,Single Instruction 当量持续增,ClickHouse,会针对区目录的进行合并,提高扫描的效率。同时ClickHouse针对每个块,提供稀疏索。 特殊中最常用的是SummingMergetree和AggregateMergetree,这两种结构是从Mergetree中派生而来,本质是通过预计算将需要查询的提前算出来,保存在ClickHouse 关于开发,OLAPClickHouse架构解,以上就为家做了简单的介绍了。ClickHouse作为一款比较新的OLAP,根基不算深厚,但是性能强劲还是没话说的。

    22030

    开发:OLAPApache Kylin入门

    在OLAP领域,Apache Kylin可以说是一个重要的成员,相比于规模并行处理指导思想下的Hive、Presto等组件,Apache Kylin采取了新的计算模式,提供不同的解决方案。 今天的开发享,我们就主要来讲讲OLAPApache Kylin入门。 ②OLAPOLAP(Online Analytical Process),联机处理,以多维度的方式,一般带有主观的查询需求,多应用在仓库。 ④Cube、Cuboid和Cube SegmentCube,即立方体,它可以对原始建立多维度索加快的查询效率。 关于开发,OLAPApache Kylin入门,以上就为家做了简单的介绍了。在OLAP领域,Apache Kylin值得一学,有时间可以多多去深入一下。

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    DeepMind亲解ICLR杰出论文:博弈论作为规模

    2 作为纳什均衡点的 PCA主成(PCA)在20世纪初期首次被提出,是一种通过最化每个维度的方差来将较高维度空间中的投影到较低维度空间中的方法。 主成通常被表述为一个最优化问题(或单主体问题) ,最初主成是手工记录在纸质稿页上,随后储存在仓库的计算中心。但随着集的增,这种常见的计算方法已成为计算瓶颈。 研究人员已入随机算法以及其他方式,来改进集上 PCA 算法的性能。然而,研究者发现这些方法很难扩展到规模集,无法利用为深度学习准备的硬件资源,例如规模并行的GPU和TPU。 设计此类游戏博弈的方式有很多种,但是,重要思路来自主成本身: 最佳解决方案由特征向量组成,特征向量捕获中的最方差,并且彼此垂直正交。 另外一端上,是由神经科学发的纯联结主义方法——例如赫布式的连接更新法则,但是对整个系统的可能会更加困难,通常会调用复杂的动力学系统。

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    开发:OLAP开源简介

    针对于不断新增的海量资源,企业需要通过及时地处理,才能从中挖掘出价值线索,反哺业务,实现驱动业务发展。而企业级的场景,多是采用OLAP。 今天的开发享,我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源。 PrestoPresto是FaceBook开源的布式SQL查询,客户端发出查询请求时,先有语法解器进行解,解之后再给到对应的节点执行任务。 Presto通过自己系统内部的查询和执行来完成处理,所有的操作都在内存中完成,所以速度会快很多。Presto的优点是速度快、支持多源接入,缺点是容易内存溢出。 Kylin的优点就是简单、快速,缺点就是可选维度太多。关于开发,OLAP开源,以上就对主流的一些产品做了基本的介绍了。

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    查询Presto

    Presto设计精巧,可以处理海量,最化地利用硬件性能,计算全部在内存中完成,很好的利用高速网络来进行调度。性能基本上是Hive的10倍。 Presto集群中的传输、节点通信、心跳感应、计算监控、计算调度和计算布全部都是基于RESTful服务实现的,因此Presto中的RESTful服务就是Presto所有服务的基石。 3、Cli 会不停地循环批读取查询结果并在屏幕进行动态显示,直到查询结果完全显示完毕。 Hive Connector 使用Hive的元,Coordinator节点通过Hive Metastore加载元,Presto的计算节点读取Hive表对应的HDFS。 Kafka Connector 支持Apache Kafka 0.8及以上版本,将Apache Kafka 中的topics 当作表进行处理,topics中每条消息在Presto中被解为表中的一行

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    PRESTO-布式SQL查询

    Presto是一个开源的布式SQL查询,适用于交互式查询,量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业仓库的交互式和处理速度的问题。它可以做什么? Presto支持在线查询,包括Hive, Cassandra, 关系库以及专有存储。 一条Presto查询可以将多个源的进行合并,可以跨越整个组织进行。 Presto以师的需求作为目标,他们期望响应时间小于1秒到几钟。 Presto终结了的两难选择,要么使用速度快的昂贵的商业方案,要么使用消耗量硬件的慢速的“免费”方案。谁在使用它? 在情况下它比Hive快几个量级。 与Redshift不同,它直接从HDFS读取,在使用前不需要量的ETL操作,就可以工作。

    1.1K50

    JavaScript

    当JavaScript到该段代码的时候,根本不知道a和b是什么类型,唯一的办法就是运行的时候根实际传过来的对象再来计算,这显然会导致严重的性能问题; ? ; 解释器:主要是接受字节码,解释执行这个字节码; JIT工具:将字节码或抽象语法树转换成本地代码; 垃圾回收期和工具(Profiler):负责垃圾回收和收集中的信息,帮助改善的性能; 三. 四.V8所做优化 1. 优化回滚:Crankshaft编译器主要针对热点函进行优化,它是基于JS源码的,而不是本地代码。 表示 在V8中,的表示成两个部,第一个部的实际内容,他们是变长的,第二部的句柄,句柄的小是固定的,句柄中包含指向的指针。为什么要这样设计呢? 一个Handler的小是4字节(32位机器),整直接从value_中获取值,而无需从堆中配,然后配一个指针指向它,这可以减少内存的使用并增加的访问速度。

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    JavaScript

    JavaScript 一. 当JavaScript到该段代码的时候,根本不知道a和b是什么类型,唯一的办法就是运行的时候根实际传过来的对象再来计算,这显然会导致严重的性能问题;? ; 解释器:主要是接受字节码,解释执行这个字节码; JIT工具:将字节码或抽象语法树转换成本地代码; 垃圾回收期和工具(Profiler):负责垃圾回收和收集中的信息,帮助改善的性能;三. V8所做优化 1. 优化回滚:Crankshaft编译器主要针对热点函进行优化,它是基于JS源码的,而不是本地代码。 表示 在V8中,的表示成两个部,第一个部的实际内容,他们是变长的,第二部的句柄,句柄的小是固定的,句柄中包含指向的指针。为什么要这样设计呢?

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    Hadoop平台实战——250JSSDK收集编写离线平台实战——250JSSDK收集编写

    离线平台实战——250JSSDK收集编写JsSDK设计规则在js sdk中我们需要收集launch、pageview、chargeRequest和eventDuration四种, 所以我们需要在 js中写入四个方法来别收集这些, 另外我们还需要提供一些操作cookie和发送的的公用方法。? Paste_Image.pngSDK测试启动集群上的hdfs+nginx+flume进程, 通过模拟的发送然后将发送到nginx服务器中, 查看最终是否在hdfs中有的写入。 集成方式主要为以下两种: 1) 第一种方式 `将analytics.js集成到所有页面的的头部,然后通过提供的方法调用进行收集。 __AE__.setMemberId(123456); 2) 第二种方式 `使用javascript代码,异步入analytics.js文件,在入之前可以通过_aelog_设置会员id var _aelog

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    Hadoop平台实战——240JavaSDK收集编写离线平台实战——240JavaSDK收集编写

    离线平台实战——240JavaSDK收集编写JavaSDK设计规则JavaSDK提供两个事件触发方法,别为onChargeSuccess和onChargeRefund。 我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程,这样可以减少对业务系统的延时性。 SDK测试启动集群上的hdfs+nginx+flume进程, 通过模拟的发送然后将发送到nginx服务器中, 查看最终是否在hdfs中有的写入。

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    的搜索——Elasticsearch

    01前言家先看两个故障,带着问题去思考:【故障诊断 - 案例 A】首先致看一下片未配原因:? 意味着 Elasticsearch 找到了这个片在磁盘的,但是由于不是最新的,无法将其配为主片。【故障诊断 - 案例 B】配失败,查看日志有如下报错:? 磁盘中存在,而集群状态中不存在的索称为 dangling index,例如从别的集群拷贝了一个索目录到当前集群,Elasticsearch 会将这个索加载到集群中,因此会涉及到为 dangling 03解决方式对于不同原因导致的未配要采取对应的处理措施,因此需要具体问题具体。 ,或磁盘剩余空间限制等,需要调整相应的规则;配主片时,由于找不到最新的,导致主片未配,这种要观察是否有节点离线,极端情况下只能手工片陈旧的片为主片,这会导致丢失一些新入库的

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