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关键词

之异构实践深度解读

经常做处理的伙伴们肯定会有这样一种体会:最近一周内的会被经常使用到,而比如最近几周的使用率会有下降,每周仅仅被访问几次;在比如3月以前的使用率会幅下滑,可能一个月才被访问几次 在被视为公司资产的时代,每个公司基本都会保最近年的,而这些尤其是冷的累积也给带来了甜蜜的负担。下面就来分享下如何解决这些“负担”。 那么对于历史来说,我们可以使用一批计算能力较弱,而硬盘较多、容量较的SATA盘,而实时分析的场景,需要高性能的计算力和硬盘吞吐能力,我们选用SSD硬盘来支撑,此外HDFS还提供了内类型,但我们的内还是有限 要使用策略,我们需要在在每个节点上hdfs-site.xml中参dfs.datanode.data.dir配置的由逗号分隔的位置使用的类型进行标记。 注:HDFS新加的ARCHIVE类型, 它是一种支持PB级的高容量但很少的 计算能力,用于归档使用,从上图可以看出冷适合使用archive类型。

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新一代反思

是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目,也给还在鼔吹Hadoop生态的可以说是当头一棒。 那么新一代的或是方面有什么改善呢? 说到新一代的,不得不提当前的明星产品Snowflake。Snowflake俨然进一步定义了现代仓库发展的方向。 最上层提供一个湖管理服务,一个完整的SaaS,可以用于管理、计算、机器学习等管理角色。 所有分层相对独立,按需扩展, 易于管理。 开箱即用,随时关闭不需要的计算资源。 可以说目前都在从shared nothing架构向Shared Data在进行过渡,由传统的OS Database模型向计算和分离过渡。 新一代的计算和分离已经成为趋势。 短时间个人自研的很难达到云厂家提供的S3类对象 ,S3类对象也将会成为新一代库,架构。

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    剖析

    作为一种资产,若少了,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。在小时代,受容量与CPU处理能力限制,在现在看来相当小的,在当时其实也可以认为是“”了。 层出不穷的源也使得量产生了井喷似的迅猛增长。 此时,分布式与NoSQL的诞生回应了这样的需求,解决了的根本难题。 工具如百花盛开,一时仿佛来到了的盛世。 这就引出了的一个重要特征: 相同的业务会以多种不同的表现形式,在不同类型的库中,形成polyglot-db这种产生冗余的生态环境。 就是工程师手中的工具百宝箱,你需要熟悉各种工具的利弊,他们擅长处理的场景,然后再将好钢用在刀刃上,以求最性的发挥工具的潜力。 记住,在中,不是驱动而是业务场景驱动你对的技术决策。

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    道云浅析:基于Hadoop分布式集群搭建政企计算服务

    今天,小编就目前互联网行业的发展,以及Hadoop分布式集群等等来讲解一下,政企如何搭建计算服务。 Hadoop分布式集群如何帮助政企构建适用、实用的计算服务? 1.计算服务,主要定位完成的采集、、计算 决定Hadoop框架的是,需求以及其应用的领域及场景,想要通过Hadoop接入哪些信息,并且进行如何的与计算。 计算服务的搭建,从源----分布式采集----分析---等等一体化流程。 简单化部署运维、安全高可用、易操作性、轻量集成、一体化应用,帮助政企快速搭建Hadoop分布式计算服务

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    10技巧

    迁移至云中时,选择一个适合组织需求的策略很重要。随着迁移至云,有一些因素需要考虑,如你是否迁移了归档,他们具有不同的宕机需求。 IoT最佳系统   由于对象的无限扩展架构和持久的性质,它非常适合处理通过IoT文件积累的PB级的非结构化。对于云的主要选择,对象可以用于私有、公有和混合云。 通过在每个文件中提供广泛的元,对象可以筛选量非结构化,却不会让你感到苦恼。   公有与私有云各自优缺点   当选择云时,你可能在公有云与私有云之间难以选择。 通过将被动迁移到较低的层,混合云可以清理急需的空间,否则可能会被很少访问的浪费。 根供应商的不同,他们可能不支持你使用的服务器和应用程序,因此要注意这一点。在灾难发生后保护,并确保重要可用并不是一件小事,但是使用云可使提供商做更多的工作。

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    下的新秀-PROTOBUF

    protobuf是什么 protobuf是google旗下的一款无关,语言无关,可扩展的序列化结构格式。 所以很适合用做和作为不同应用,不同语言之间相互通信的交换格式,只要实现相同的协议格式即同一proto文件被编译成不同的语言版本,加入到各自的工程中去。 这样不同语言就可以解析其他语言通过protobuf序列化的。目前官网提供了C++,Python,JAVA,GO等语言的支持。 我们定义一个比较多的article.proto文件来再次说明下proto语法的相关内容 syntax = "proto2"; message Article { required int32 article_id 这会引起一些问题在获取老版本的消息时,譬如冲突,隐藏的一些bug等。所以一定要用reserved标记这些编号标签以保证不会被使用上面proto文件,定义了enum枚举类型,嵌套的消息。

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    2019年计算机概述,采集、与分析

    技术:指的是各种快速增长海量无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业快速和有效处理的一种方法。 12.jpg 产生爆炸的原因:企业业务变革和转型导致增长 13.jpg 由于价值密度的高低与总量的小成反比,如何通过强的机器算法更迅速地完成的价值“提纯”成为目前背景下亟待解决的难题 ,所以需要技术。 14.jpg 应用一阶段:辅助产品 15.jpg 应用二阶段:创造价值 16.jpg 应用三阶段:塑造我们 17.jpg

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    从0到1搭建之计算系统

    前面已经给家讲了《从0到1搭建采集系统》、《从0到1搭建之调度系统》,今天给家讲一下计算系统。 计算目前主要都是围绕着hadoop生态发展的,运用HDFS作为,计算框架分为批处理、流处理。 一、传统的计算 我们都知道,没有之前,我们计算基本是依赖库,量的计算基本依赖Oracle库。Oracle很强,支撑了很多年银行、电信业务的计算。 可以看作为用户编程接口,本身不和处理 依赖HDFS作为 我们看到Hive支持类SQL语法,我们可以很容易的把传统关系型库建立的仓库任务迁移到Hadoop上。 六、搭建自己的计算 开源的计算引擎这么多、我们如何选择合适的计算引擎搭建呢? 下面分多个场景来和家探讨下: 1、小公司、无 真正的从无到有搭建,开发人员较少。

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    海量硬件解决思路

    网络部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务,为支撑腾讯公司业务持续发展,为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值! (三)硬件解决思路 为打造更好用的系统,更便宜的系统,更可靠的系统,腾讯开展了一系列解决系统问题的思路,希望起到抛砖引玉的作用,有以下几种思路,与家共同学习之: 1)采用单位容量便宜的介质 ; 2)增加有效比例; 3)提高单位密度和性能,减少运营费用, 4)减少量,例如压缩,去重等技术; 5)细化分层,冷热分离; 6)统一,提高资源利用率。 (四)腾讯应用架构 为了对的集中的统一管理维护,使需要的各种业务把对的工作解放出来,把精力放在应用开发上,腾讯构建了统一,上层是根腾讯业务模型构建云化的服务供业务调用, ,腾讯在软件上提供了对应的云化服务: 针对非结构化(文件类)提供了CBS(Cloud Block Service)服务它是SAN(Storage Area Network),CBS盘以普通块设备的方式挂载到服务器上

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    vivo库与的建设和探索

    那三年前的库和是什么样呢? 年启动了自研库与的计划,通过几年时间的建设,我们初步具备了一些能力,现在就这些能力给家做下简单的介绍。 二、库与能力建设 [3a1b91566d6741b88ad03c1f6b57ec10~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 首先来整体对库与产品做下介绍,主要分为 Database as a Service的缩写,该旨在提供高度自助化、高度智能化、高可用、低成本的使用和管理的,涵盖了库和产品从服务申请、部署、维护直至下线的全生命周期,主要从四个方面为公司和用户提供价值 前面简单介绍了vivo库与的一些产品能力,那么下面我们再来聊聊在建设过程中,我们对一些技术方向的探索和思考。

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    应用之双色球算奖总体设计历史

    应用之双色球算奖总体设计历史篇 作者:张子良 版权所有,转载请注明出处 1.1 引子:文件OR库   历史期次的双色球选注,采用什么样的格式比较好呢? 1.2 文件 1.2.1 三问题   根上一篇《应用之双色球算奖总体设计规模估算篇》分析,双色球单期次规模在7G左右,记录在2亿条左右。 针对问题二、如果考虑一主机就能个三年五载的,不妨搞个磁盘阵列,或者多加几块T级的硬盘。这么做的好处是空间问题得到解决了,缺点是仍然面临IO读取速度的问题。 1.3 1.3.1 核心问题   考虑到双色球投注的特点,每一个选注为一个独立的单元,一条记录。采用关系型库进行的好处很明显,就是结构清晰,访问方便。 但是由于规模的问题,单表2亿条记录,如果采用传统关系型库,面临的核心问题就是单表记录的问题。

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    # Hadoop离线分析实战——230项目结构设计Hadoop离线分析实战——230项目结构设计

    Hadoop离线分析实战——230项目结构设计 设计 在本次项目中设计到的有三个地方: 第一个就是将原始的日志按天保到hdfs文件系统中; 第二个就是将etl解析后的到 其中到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的结构。 MySql维度信息表设计 根我们最终统计的维度信息来看,我们分别需要创建以下八个维度表: 维度(platform),时间维度(date),浏览器维度(browser),地域维度(location 除了这个表以外,由于我们还需要统计分时段的信息,故还要求有一个分时统计的表,设计表名为:stats_hourly。 故对于的结构为:times(触发次)以及platform、date、event三个维度字段和created字段, 表名设计为:stats_event stats_event表结构 列名

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    _hdf5 简介

    概述 HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊学厄巴纳-香槟分校,是一种跨传输的文件格式,图像和 hdf5的优势 通用模型,可以通过无限多种类型表示非常复杂 在各种计算(从笔记本电脑到规模并行系统)和编程语言(包括C、c++、Fortran 90和Java)上运行的软件库 hdf5结构 hdf5结构分为两个部分,一个是group,一个是dataset 在上面的图片中,小为4 x 5 x 6的三维集,类型为整。 Properties Properties适用于描述hdf5文件的特征,通过修改这些性能,可以提高效率 比如默认情况下,是连续分布的,为了更好的效能,可以将分割成块并压缩 ? hdf5文件关联的文件,包含两个部分,名字和值,通俗点讲就是一个描述文件 语言支持 C语言 python的h5py模块(备用) R语言基于R6对象的hdf5r包(主要) 结束语 hdf5是一个非常专业的格式

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    HDFS详解

    二、序列化框架对比: 解析速度 时间由小到:protobuf、thrift、Avro 序列化小,由小到:avro、protobuf、thrift 三、文件格式: 常见格式包括行式( 文本格式Text File、Key/Value二进制格式Sequence File)和列式(ORC、Parquet、Carbon Data) 列式对比:ORC通常作为表的格式应用在hive 文件级别的分布式系统:不足之处是难以负载均衡、难以并行处理 块级别的分布式系统:将文件分为等块(eg:128M),并以块为单位到不同节点上,进而解决文件级别的分布式系统在的负载均衡和并行处理问题 HDFS默认介质,SSD:固态硬盘,RAM_DISK:被写入内中,同时会往改介质中异步一份)、集中式缓管理(HDFS允许用户将一部分目录或文件缓在off-heap内中) 六、HDFS 3、收集组件:Flume(提供的sink hdfs 能够直接将收集到的写入HDFS)、Sqoop(允许用户指定写入HDFS的目录,文件格式支持Text、SequenceFile两种格式,压缩方式支持

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    打造底层计算引擎 | Apache孵化器迎来Linkis!

    许多公司已经将Linkis 作为底层计算引擎的统一入口,和计算请求/任务的治理管控利器。 核心特点 丰富的底层计算引擎支持 目前支持的计算引擎:Spark、Hive、Python、Presto、ElasticSearch、MLSQL、TiSpark、JDBC和Shell等。 全栈计算引擎架构支持 能够接收、执行和管理针对各种计算引擎的任务和请求,包括离线批量任务、交互式查询任务、实时流式任务和型任务;资源管理能力。 计算治理服务,支持计算任务/请求处理流程的3个主要阶段:提交->准备->执行; 公共增强服务,包括上下文服务、物料管理服务及源服务等; 微服务治理服务,包括定制化的Spring Cloud Gateway 你可能知道我在说什么,Linkis的出现完全可以替代掉Zepplin,成为做/中的利器!

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    】2022 年的 4 个开源对象

    这是处理时的最佳选择,特别是因为它并不昂贵,并且可以更轻松地管理这些。 如果您不熟悉它,对象是一种架构,允许您将量非结构化在可扩展的对象结构中。 它将为具有元和唯一标识符的对象,从而更容易访问该。现在,有许多提供对象设施。 这就是为什么在本文中,我们将告诉您四个有用的开源对象,它们包含强的功能,使它们成为 2022年的重投资。 因此,选择具有您需要的所有功能的对象非常重要。 超级的点评: 超级比较看好Apache Ozone ,比较商业友好的许可证,兼容不同的协议,可做企业统一的,运维成本比较低,活跃的社区,对于文件性能比较好。

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    测试

    来源:http://www.uml.org.cn 一.测试简述 测试包括2部分:基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 的基本功能和的导入导出对SQL任务、NoSQL b).是否能够进行细粒度的权限管理 c).是否能够提供审计和加密功能 是否具备高可用的机制,防止机器的失效带来的任务失败以及丢失 是否能够支持机器快速滑地扩展和缩容时带来线性的计算能力 、分布式文件系统和分布式的能力 ? Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比性能 ? 三.测试工具 Ⅰ).单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低,但无法全面衡量性能 ? b).测试领域:零售商 c).负载类型:离线分析 d).类型:结构化、半结构化、非结构化 四.测试用例 Ⅰ).基准测试用例 主要是从性能的角度衡量,包括生成、负载选择和明确测试指标等内容

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    区块链 + :EOS

    目前的EOS的除了确认结构的链式以外,在状态方面有了很的进步,尤其是引入了MongoDB plugin以后,可以将功能有限的状态库搭上的班车。 EOS ,Merkle Tree,mongodb,chainbase,源码学习,context_free_actions EOS的链式结构 EOS的区块结构如下: field explanation 链式和StateDB的区别 链式的是固定结构的:Block=> Block Header/ transactions=>actions,一个action的结构例子: { " StateDB,的是一个最终要记录的状态,这个状态必须是有意义的,是有人关心的,无关紧要的请不要放在StateDB中去,所以StateDB是可以增删改查的,就像一个普通库那样,在合约中通过 其实不是这样的,链式的内容会将所有的动作action全部记录下来,是所有的过程,是流水帐,元,这些一旦上链是不可修改,不可删除的。

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