Apache Calcite是一个基础的软件框架，它提供了查询处理、查询优化以及查询语言支持的能力。很多流行的开源数据处理系统例如Apache Hive,Apache Storm,ApacheFlink,Druid等都采用了它。
*本文原创作者：RipZ，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 每天都会有大量的公网恶意扫描和攻击行为，在企业安全建设中，可以利用大数据来实时分析攻击，通过防火墙联动来自动封禁恶意IP，
Azure Monitor 包括 Log Analytics 和 Application Insights，其提供的高级工具适用于收集和分析遥测数据，以便最大程度地提高云和本地的资源和应用程序的性能和可用性。它可以帮助我们了解应用程序的性能，并主动识别影响应用程序及其所依赖资源的问题。
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid：一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结，对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节，请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库，可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的，后来被 Snap 收购，现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。
美国Splunk公司，成立于2004年，2012年纳斯达克上市，第一家大数据上市公司，荣获众多奖项和殊荣。总部位于美国旧金山，伦敦为国际总部，香港设有亚太支持中心，上海设有海外第一个研发中心。
hi，大家好，我是老羊，今天给大家带来一篇关于 Flink SQL 流式计算的核心思想设计文章。
去年，Rapid7 收购了 IntSights，这是一个巨大的里程碑。 IntSights 团队很高兴加入一家致力于为其客户简化和改善安全成果的公司。 Rapid7 的重点是对 IntSights 为所有人“普及威胁情报”的核心使命的重要补充。我们期待作为 Rapid7 家族的一部分继续履行这一使命，因为我们的外部威胁情报解决方案已整合到 Insight 平台中。
这里有一些技巧来处理日志文件提取。假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取。我们可以用Splunk来探索数据。或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据。 在Py
作者David Durant，2017/10/18（首次发布于：2014/11/26） 关于系列 本文属于进阶系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” SQL Server索引阶段1中的级别1通常引入了SQL Server索引，特别引入了非聚簇索引。作为我们的第一个案例研究，我们演示了
Apache Spark在2016年的时候启动了Structured Streaming项目，一个基于Spark SQL的全新流计算引擎Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。
尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询，就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比，物化视图缓存查询的结果，使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager View Maintenance是一种在更新基表后立即更新实例化视图的技术。
PG客户端-服务协议的基本目的是双重的：将SQL查询发送到服务，接收整个执行结果作为响应。服务接收到查询去执行要经过几个阶段。
随着公司业务的不断迅速增长，使得管理复杂的IT基础设施需求变得更为艰难。解决应对这一复杂变幻的挑战的最佳方法是让开发团队和运维团队紧密协作，实现灵活应对。拥有一个DevOps专家团队可以实现在最少时间服务中断的情况下实现IT基础设施的动态伸缩。
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年前最后几天，准备了一场面试。是PHP开发岗位。面试题都还算是蛮基础，也是常被问到的问题。这里总结出来几道蛮不错的问题。其他的问题，我也做了一些整理，有兴趣的可以看一看，都是一些经典的面试题。
自2000年代初大数据技术诞生以来，为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型，以及逐渐膨胀的数据规模，大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。
大家已经注意到，Docker Hub现在开始对镜像拉取进行限制，无论是免费的匿名用户，还是认证用户。在六个小时内，从一个IP地址镜像拉取的请求次数超过固定阈值（匿名用户100次，认证用户200次）后，Docker Hub就会限制其拉取带宽。虽然用户仍然可以拉取到Docker镜像，但是速度要慢得多。
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
在前几章中，我们解释了模式优化和索引，这对于高性能是必要的。但这还不够——您还需要设计良好的查询。如果您的查询不好，即使是设计最佳的模式和索引也不会表现良好。
原文地址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh205648.aspx 下载代码示例 生产线的产量下降后，将容易出现用户媒体流跳过这些流程，或者您的一个产品成为了“必需产品”的情况。 真正的窍门是在这些情况发生时进行识别，或根据以往趋势对其做出预测。 成功预测这些情况需要使用近乎实时的方法。 在对相关数据进行提取、转换并加载到 SQL Server Analysis Services (SSAS) 等传统商业智能 (BI) 解决方案中时，情况早已发生改变。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
1. Murena Fairphone 5 发布：搭载去谷歌化的 /e/OS 系统，murena是一家在欧洲的智能手机和云服务供应商，凭借其去谷歌化的产品，受到了越来越多的关注。他们和智能手机制造商合作，提供开箱即用的隐私关注体验 --Linux 中国
在本周于拉斯维加斯举行的.conf23活动中，Splunk在其安全性和可观测性解决方案组合中推出了一系列新的AI驱动的工具。
PHP 中的框架是什么？ 框架就是通过提供一个开发 Web 程序的基本架构，PHP 开发框架把 PHPWeb 程序开发摆到了流水线上。换句话说，PHP 开发框架有助于促进快速软件开发（RAD），这节约了开发时间，有助于创建更为稳定的程序，并减少开发者的重复编写代码的劳动。 框架专门用于为这些常用元素(数据库交互、表示层、应用程序逻辑)提供结构，以便可以花费更少的时间来编写数据库接口代码或者表示层接口，而花费更多的时间来编写应用程序本身。以这种方式分解应用程序，这种架构被称为模型-视图-控制器(Mod
简而言之，缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置，而不是每次都从源检索数据。
kafka 传统上被视为一个强大的消息总线，能够处理事件流，但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力，使其成为流处理系统的完美数据源，Apache Storm，Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的，而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称，所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线，后来做为一个数据集成系统，许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据，存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说，在数据库发明之前，数据处理明显更加困难，流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始，kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费，处理和生成事件，而不以来于外部处理框架。 在本章开始，我们将解释流处理的含义，因为这个术语经常被误解，然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库，它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子，并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理，不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架，这些主题值得写成整本书，或者几本书。
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
作者：David Durant，2014/11/05（首次发布：2011/02/17） 关于系列 本文属于进阶系列的：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库大量关于设计人员的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引通常被添加为事后的想法。最后这一系列简单的文章，应该能使任何数据库专业人员快速的“加快速度”。 ---- 此第一级引入SQL Server索引：数据库对象，使SQL Server能够在最短时间内查找和/或修改所请求的数据，使用最
Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。
简介 ELK并不是一款软件，是一整套解决方案，是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三个开源工具组成:通常是配合使用，而且先后归于Elastic.co公司名下,简称ELK协议栈. 日志的收集和处理 在日常运维工作中，对于系统和业务日志的处理尤为重要。日志主要包括系统日志，应用日志，应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息，检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日
最近 Google 发表了一篇《F1 Query: Declarative Querying at Scale》的论文来详细阐述了一个叫做 F1 Query 的大数据处理系统的设计。F1 Query 是Google内部进行异构查询的引擎，它支持对各种不同的文件格式、各种不同的存储系统( Bigtable, Spanner, Google Spreadsheets ) 的数据进行联合查询。听起来跟 Presto 很像对吧，这确实也是我看到这篇论文介绍的第一反应，但是随着你看得更深入一点你就会发现这篇论文的着重点完全不在于对多数据源的支持，它甚至完全没有描述是怎么做到支持多种不同异构数据源的。F1 Query 更引以为傲的是:
到目前为止，我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频，下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类：
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果（状态）进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中。
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
本地数据库链接：【.】或【127.0.0.1】 登陆方式1：【本地登陆】 登陆方式2：账号【sa】 pwd【admin】 测试数据库名称：【mytest】 排序规则：【Chinese_PRC_CI_AS】
今天给大侠带来基于 FPGA 的 USB 接口控制器设计（VHDL），由于篇幅较长，分三篇。今天带来第三篇，下篇，FPGA 固件开发、USB驱动和软件开发。话不多说，上货。
当您的应用程序运行缓慢时，反射操作是指责数据库查询。 毫无疑问，一些更为奢侈的拖延可能会因为缺失的指数或不必要的锁定而被指责，但还有其他潜在恶作剧，包括网络和应用本身。 Dan Turner指出，你可以节省大量的时间和金钱，通过努力确定问题所在的位置，然后潜入细节。 低应用程序首先影响终端用户，但是整个团队很快就会感受到影响，包括DBA，Dev团队，网络管理员以及照管硬件的系统管理员。 有这么多人参与，每个人都有自己的看法，可能的原因，可能很难确定瓶颈在哪里。 一般来说，SQL Server应用程序的性能问
MyBatis-Enhance 持久化框架已开源，只增强不修改，狂点查看详情！！！ 欢迎加群交流 Enhance 交流群 ①：782540319 SpringBoot 核心技术①：373229384 SpringBoot 核心技术②：588351309 Maven 仓库地址 MyBatis Enhance是什么？ Enhance是对于原生的MyBatis的增强编写，不影响任何原生的使用，使用后完全替代mybatis-core、mybatis-spring以及mybatis-spring-boot-st
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。
作者简介：周正强，北京邮电大学未来网络实验室在读研究生，个人邮箱:857538065@qq.com
此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径，两种方式设置Checkpoint Location位置：
上篇给大家介绍了去哪儿支付系统架构演进的服务化拆分（点击阅读原文可查看上篇内容），接下来介绍一下在服务化拆分过程中遇到的一些问题与挑战，拆分过程中的DB处理、异步化，监控&报警等内容。
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中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是始于足下的第一步。
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