,可以通过以下步骤进行:
在之前的一篇文章中,我们引入了一种新的名为clustering的表服务,它可以重组数据,从而在不影响写入速度的情况下提高查询性能。 我们学习了如何设置inline clustering。 在这篇文章中,我们将讨论自那以后发生的变化,并看看如何使用HoodieClusteringJob和DeltaStreamer实用工具来设置异步clustering。
本文档将向您展示Apache Hudi如何克服可怕的小文件问题。Hudi的一个关键设计决策是避免在一开始就创建小文件,并始终编写大小适当的文件。在Hudi中有两种管理小文件的方法,下面将介绍每种方法的优点和优缺点。
TuGraph Analytics作业部署到K8S集群之后,通常会启动多个pod(一个master、一/多个driver、多个container)。用户很难判断作业当前运行的进度如何,也不能通过pod的状态来判断内部进程的状态。无论是查看进度、查看日志、性能分析,都需要到每一个pod中进行对应的操作,运维成本很大,需要一个白屏化的监控页面来监控所有进程的实时状态信息。
Hive作为大数据分析领域常用的仓库工具,即使是现在流式计算如火如荼背景下,Hive依然倍受各大厂商挚爱。使用Hive过程中,面对各种各样的查询需求,需要具有针对性的优化下面内容就给大家分别介绍下。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客,如对迁移感兴趣,请关注该系列博客。
本文章会描述如何用SpringBoot更好的集成Quartz定时器,从Quartz配置、如何持久化、如何设计等方面进行描述。
是否使用 direct io,测试过程不使用OS 自带的buffer,使测试磁盘的结果更真实。Linux读写的时候,内核维护了缓存,数据先写到缓存,后面在后台写到SSD。读的时候也优先读缓存里的数据。这样速度可以加快,但是一旦掉电,缓存里的数据就没有了。所以有一种模式叫做direct io,跳过缓存,直接读写SSD。
Apache Hudi(简称:Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据,同时提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。
robocopy,我主要是用来进行局域网数据库备份使用,不得不说这个小工具速度还是蛮快的,同时属于系统内置功能,用着还算方便。 这项功能就是RoboCopy,它是一个命令行的目录复制命令,自从Windows NT 4.0 开始就成为windows 资源工具包的一部分,然后在Windows Vista、Windows 7和 Windows Server 2008采用作为标准的功能。Windows 7的此项功能也得到升级——已经可以支持多线程了,这就意味着可以大大提升复制速度。而且该功能可以创建两个文件结构
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展,Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而,为了实现这一点,这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
在数据处理领域,数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口,可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率,选择合适的存储格式至关重要。
调优Hive on Tez查询没有一个通用的方法,查询的性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在做性能测试的时候,我们一般是通过调整配置参数或改写SQL来进行性能调优,建议在做测试的时候每次只进行一项更改,这样方便确认是哪个参数生效。
由于工作原因,很多人的u盘要在Mac系统和Windows系统之间共同使用,应该有很多用户遇到过u盘在Windows系统可以正常使用,但是u盘插入Mac电脑就遇到各种各样的问题,例如:插入没反应、无法写入等。遇到这种问题你是怎么解决的呢?本文就为大家讲解哪个u盘格式win和mac都能用,并为大家解释mac上插入u盘怎么没反应的内容。
于工作原因,很多人的u盘要在Mac系统和Windows系统之间共同使用,应该有很多用户遇到过u盘在Windows系统可以正常使用,但是u盘插入Mac电脑就遇到各种各样的问题,例如:插入没反应、无法写入等。遇到这种问题你是怎么解决的呢?本文就为大家讲解哪个u盘格式win和mac都能用,并为大家解释mac上插入u盘怎么没反应的内容。
在Tez上优化Hive查询无法采用一刀切的方法。查询性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试过程中,应评估和验证配置参数及任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试过程中一次只进行一项更改,并最好在开发环境中评估调优更改的影响,然后再在生产环境中使用。
检测系统瓶颈 性能调优 创建一项基线,用来评估系统的首次运行性能(即集群默认配置) 分析Hadoop计数器,修改,调整配置,并重新执行任务,与基线进行比较 重复执行第2步,直到最高效率 识别资源瓶颈 内存瓶颈 当发现节点频繁出现虚拟内存交换时表示出现了内存瓶颈 CPU瓶颈 通常情况下,处理器负载超过90%,在多处理器系统上整体负载超过50% 判断是否是单个特定线程独占了CPU IO瓶颈 磁盘持续活动率超过85%(也有可能是由CPU或内存导致) 网络带宽瓶颈 在输出结果或shuffle阶段从map拉取数据时
大家好,我是一哥,最近滴滴出的技术少了,给大家分享一下Uber的大数据平台是如何建设的?
设置 Docker 日志大小和自动删除旧日志:通过配置 Docker 使用 json-file 日志驱动,同时使用 logrotate 工具,可以设置日志的最大大小(例如100MB),并在达到该大小时自动删除旧日志。这可帮助管理 Docker 日志文件大小和保持存储空间整洁。
定义:平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之,要计算 CPU 负载的值,只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程(休眠状态),僵尸或停止的过程。
之前M2O流媒体平台的视频点播存储空间将近满了。为了避免硬盘满了,造成视频录制异常。进行了视频存储资源的迁移。 实际执行的时候,大概1分钟内完成新旧平台的切换。但是前期准备工作进行了很久。回想起来之前学校的媒资管理系统更换硬盘的情况,和这个有很多类似。之所以耗费时间,主要是原有存储设备向新的存储设备的数据拷贝、文件数量校对、文件大小校对上。 这个调整,从开始筹划,到最终完成,大概有下面几个阶段: 1)前期和开发公司运维人员讨论出来一种解决方案,利用硬盘挂载、网络共享的方法实现存储设备的调整 2)不同服务器之间硬盘的挂载 3)制定了迁移时候的方案 4)拷贝数据,前后持续了2周左右。当中涉及到了视频截图文件夹中存在500G左右的直播截图文件的确认和清理工作(最终证明视频截图和计划任务的配置有关,相关功能已停用,但原有截图没有自动清除) 5)核心部分,告诉所有后台编辑人员停止视频上传、挑选了没有视频录制、没有视频时移也没有转码进程的时间,进行了存储设备调整 6)调整完后,测试了自动收录和时移功能,发现转码设备获取视频路径存在异常,导致转码服务无法获取到原始视频。调整新的资源位置后,重新提交转码任务,顺利完成视频转码 7)配置了几台设备的开机硬盘自动挂载,这样就可以一定程度避免设备重启导致的无法获取资源问题 用到和加深理解的几个命令有 1)查看文件夹以及子文件件的文件数量 find . |wc -l 2)查看当前文件夹以及子文件夹的文件大小之和 du -s 3)非覆盖目标文件的拷贝(涵盖子目录所有文件、可视化) cp -nrv source/file dest/file 4)设置文件软链接(觉得很像快捷方式) ln -sf TARGET LINK_NAME -s, --symbolic make symbolic links instead of hard links -f, --force remove existing destination files 5)设置设备开启启动完成后,执行的命令(貌似像是开机启动项) 修改/etc/rc.local This script will be executed *after* all the other init scripts. You can put your own initialization stuff in here if you don't want to do the full Sys V style init stuff.
2021年初的时候,关于Hadoop要退休淘汰的PR文章甚嚣尘上。其中MapReduce思想最为人所诟病,因为其并不友好的写代码方式,高昂的维护成本以及较差的运行效率。
作者 | Uber Engineering 译者 | 王强 策划 | 钰莹 随着 Uber 业务的扩张,为公司业务提供支持的基础数据池也在飞速膨胀,其处理成本水涨船高。当大数据成为我们最大的运维支出项目之一后,我们启动了一项降低数据平台成本的计划。该计划将问题分解为三大分支:平台效率、供应和需求。在这篇文章中,我们将讨论 Uber 为提高数据平台效率和降低成本所做的一系列工作。 1大数据文件格式优化 我们的大部分 Apache®Hadoop®文件系统(HDFS)空间都被 Apache Hive 表占用了。
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
Hive是较早的SQL on Hadoop系统,对大数据SQL执行有广泛和深远的影响。它最初由Facebook开发,后来成为Apache软件基金会的一个开源项目。用户可以通过SQL来读取、写入和管理存储在分布式存储系统中的大规模数据集。
在使用Hadoop过程中,小文件是一种比较常见的挑战,如果不小心处理,可能会带来一系列的问题。HDFS是为了存储和处理大数据集(M以上)而开发的,大量小文件会导致Namenode内存利用率和RPC调用效率低下,block扫描吞吐量下降,应用层性能降低。通过本文,我们将定义小文件存储的问题,并探讨如何对小文件进行治理。
Windows 系统,单个文件夹下根目录文件有超过 200w,如何快速复制到另外一个电脑上?
让我们将这一原则应用到 Android App 开发中。我们将玩转一个称为“ApkGolf”的 APK,目的是创建一个尽可能具有最少字节数的 App,并可安装在运行 Oreo 的设备上。
logrotate是一个日志文件管理工具。用来把旧文件轮转、压缩、删除,并且创建新的日志文件。我们可以根据日志文件的大小、天数等来转储,便于对日志文件管理,一般都是通过cron计划任务来完成的
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
由核心基础设施团队的工程团队成员 Grzegorz Głąb 和 Nibir Bora 撰写。
简介 Matrix 是微信终端自研和正在使用的一套 APM(应用性能管理)系统。 Matrix-ApkChecker 作为 Matrix 系统的一部分,是针对 android 安装包的分析检测工具,根据一系列设定好的规则检测 apk 是否存在特定的问题,并输出较为详细的检测结果报告,用于分析排查问题以及版本追踪。 功能 Matrix-ApkChecker 当前主要包含以下功能 1. 读取 manifest 的信息 从 AndroidManifest.xml 文件中读取 apk 的全局信息,如 packag
数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中,方便查询使用。
鉴于很多企业对于 REDIS MONGODB 的不重视,所以才有了这样的文字,REDIS 很多企业都在用,但用的好不好,估计也只有自己知道,没有密码,监听地址乱写,或者没有持久化,或持久化了也不知道持久化了,这样的情况不少。
文件同步应用程序是一项服务或程序,它提供了一种便捷的方式来在多台计算机或移动设备上自动文件同步。在登录文件同步应用程序的任何地方,都可以使用相同的文件来打开,编辑,复制,流式传输等,就像在最初上传文件的设备上一样。
显示指定目录下的内容,缺省为当前目录,-a参数显示所有文件(包括隐藏文件),-l参数显示文件的详细信息
SQL Server 系统数据库在安装软件时自动创建,用于协助系统共同完成对数据库的操作;也是数据库运行的基础;
在前面的文章Fayson介绍了在CDSW用户无感知的情况下通过API接口以密码的方式为不同的业务用户绑定Kerberos账号,CDSW的Hadoop Authentication认证方式提供密码和Keytab两种方式。本篇文章Fayson主要介绍通过API接口以keytab的方式为用户绑定Kerberos账号。
为进程分配内存的百分比,默认是50,vm.overcommit_memory = 2 的情况下生效
Presto:2012年秋季Facebook内部开始研发,2013年正式对外开源。Presto是Facebook用于补充和替代Hive的产品,主要用于实时场景的交互式数据分析。相比于Hive的SQL on Hadoop,Presto不与Hadoop(MapReduce计算/HDFS存储)的框架模型绑定,其设计目标是SQL on Everything。
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,最后我们将比
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
1 支持的语言 Java/SHELL/Python/ruby等各种支持标准输入输出的语言。 2 能够处理的文件大小 它支持比NFS大得多的文件大小。 3 支持的运行平台 l Java 1.5.x 或更高版本(推荐使用 Sun 的实现版本)。 l 支持Linux与Windows操作系统。在 BSD、Mac OS/X 及 OpenSolaris 上也可工作(对于Windows,需要安装 Cygwin)。 4可扩展性描述 Hadoop的性能已经在多达 2000 个节点的机群上得以验证。排序程序的性能在 900 个
介绍 一开始,规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。并非所有这些都需要在第一天回答,有些可能通过反复试验来确定。构建数据湖没有明确的指南,每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。 在之前的博客中,我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性,但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导,涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖。 数据湖规划
2017年3月26日,谷歌默默的发布了下一代OS的第一个开发者预览版:Android O,毫无悬念这应该就是安卓8.0了!发布之后,用户纷纷表示:我7.0都没升呢,你就出8.0了?提到命名,谷歌从Andriod1.5开始就按字母顺序(C开始)以各种甜品名作为版本号。据猜测,正式版命名很有可能是Oreo(奥利奥),谷歌工程师真的是如此钟爱甜食。
作为Talend的客户成功架构师,我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景,但我注意到一个常见的模式是,没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题,但从长远来看,相同的性能问题会重新出现,因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么,它们是多么简单还是多么复杂,以及作为集成的一部分而移动的数据量。
小文件问题的影响 1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性,以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
你可以使用Dr. Elephant来分析你的作业(只需在搜索页贴入你的作业ID),就可以知道你的作业有哪些地方需要优化。
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