在谷歌云上，我们使用流数据流作业，对重复数据进行处理，然后进行实时聚合并将数据汇入 BigTable。...事件处理器处理向 Pubsub 事件表示法的转换，并生成由 UUID 和其他与处理背景相关的元信息组成的事件背景。UUID 被下游的数据流工作器用来进行重复数据删除。...在新的 Pubsub 代表事件被创建后，事件处理器会将事件发送到谷歌 Pubsub 主题。 在谷歌云上，我们使用一个建立在谷歌 Dataflow 上的 Twitter 内部框架进行实时聚合。...我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。最后，向 Bigtable 中写入包含查询键的聚合计数。...第一步，我们创建了一个单独的数据流管道，将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后，我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。
Reco 服务(UDP -> PubSub) 当用户向Evernote添加附件或者参考资料的时候，如果是PDF 或者图片的话，GCP会尝试读取器中的文本信息。...因此，我们将应用程序重新设计为具有不同的通信体系结构。 我们重新构建了应用程序，并删除了跟踪作业的必要性，并通过附件来广播NoteStores的状态以识别。...每个Reco服务器通过简单地订阅特定的PubSub队列并确认他们何时完成资源上的识别作业的方式处理新添加到队列上的内容。...考虑到我们需要复制的数据量很大，我们立即在后台启动这个海量的数据复制工作。 该服务目前（2月14日）仍在读取和写入现有的WebDav服务器场，而我们在后台将资源复制到他们的新家。...将应用升级并迁移至GCS 最后，我们需要考虑如何更新我们的应用程序代码，以使用GCS读取和写入资源，而不是WebDav。 我们决定添加多个开关，允许打开和关闭特定的GCS读/写功能。
问题 & 痛点 作业帮离线数仓基于 Hive 提供从 ODS 层到 ADS 层的数据构建能力，当 ADS 表生成后，会通过数据集成写入 OLAP 系统面向管理人员提供 BI 服务；此外，DWD、DWS...当 Spark 读取某一个 batch 数据后，根据上述表元数据使用数据中的 event time 生成对应的 dt 值，如数据流中 event time 的值均属于 T+1，则会触发生成数据版本 T...即写入 Delta Lake 的 spark 从某个 topic 读取到逻辑表的数据是 partition 粒度有序的。...通过上述方案，我们将 binlog 数据流式的写入 Delta Lake 中，且表分区就绪时间延迟<10mins。...查询速度提升：我们重点提升的分析师的即席查询效率，通过将分析师常用的数仓表迁移到 Delta Lake 之后，利用 Zorder 实现了查询加速，查询速度从过去的数十分钟降低到~3mins。
由于GCS Bucket不提供排队机制，因此NiFi负责使数据集群友好。为此，我们仅在单个节点（主节点）上执行列表。然后，我们将该列表分布在整个集群中，并允许集群中的所有节点同时从GCS中提取。...因此，我们将单个1 TB的卷用于内容存储库，以确保最佳性能（写入速度为400 MB /秒，读取速度为1,200 MB /秒）。...在这里，我们看到随着读取的记录数减少，写入的记录数增加，反之亦然。因此，我们确保在观察统计信息时，仅考虑同时处理小消息和大消息的时间段。为此，我们选择时间窗口，其中“记录读取数”达到最高点和最低点。...内容存储库是1 TB持久性SSD（写入400 MB /秒，读取1200 MB /秒）。 可扩展性 尽管了解系统的性能特征很重要，但是在某个点上，数据速率太高，单个节点无法跟上。...这是关于您改变行为以抓住新机会的速度。这就是为什么我们努力提供如此丰富的用户体验来构建这些数据流的原因。实际上，该数据流仅花费了大约15分钟即可构建，并且可以随时动态更改。
摄取元存储具有所有元数据，包括摄取管道作业中所需的标记信息。当作业从上游摄取数据集时，相关元数据会从摄取元存储中提取到作业中。 数据集被写入文件存储系统。...实际上，还有其他几个变量： 文件读取或写入时间并不是影响用户查询或 ETL 作业持续时间的唯一因素，因此就每个用户查询或 ETL 作业的开销而言，博客中的数字与真实用户场景相差甚远。...开销被评估为“增加的时间”与 Spark 作业的总持续时间，我们认为这是更接近真实用户场景的评估。 基准测试工作的一个挑战是读取或写入文件的存储延迟不固定。...读取和写入的平均开销计算如下： 写入开销： image.png 读取开销 image.png 在我们的评估中，我们选择了 Java 8 和 CTR 模式并加密了 60% 的列。...需要指出两点：1) 60% 的加密列通常超过实际需要加密的列的百分比，2) 真实用户的查询或 ETL 除了读取或写入文件之外还有很多其他任务 （例如，表连接、数据混洗）更耗时。
文件压缩带来两大好处：它减少了存储文件所需的空间，并加速了数据在网络或者磁盘上的传输速度。在处理大量数据时，这两项节省可能非常重要，因此需要仔细考虑如何在 Hadoop 中使用压缩。 1....1.1 压缩输入文件 如果输入文件是压缩的，那么从HDFS读入的字节就会减少，这意味着读取数据的时间会减少。对于提升作业执行的性能是有帮助的。...1.3 压缩Map输出 即使你的 MapReduce 应用程序读取和写入未压缩的数据，它也可能从压缩 Map 阶段的中间输出中受益。...由于 Map 输出被写入磁盘并通过网络传输到 Reducer 节点，所以通过使用 LZO 或 Snappy 等快速压缩器，由于减少了传输的数据量从而获得性能提升。 2. 常见压缩格式 ?...然而，无法为每个块创建 InputSplit，因为不能从 gzip 数据流中的任意位置开始读取，因此 Map 任务不可能独立于其他 Map 任务而只读取一个 InputSplit 中的数据。
Alluxio和Spark缓存 用户使用Alluxio存储Spark DataFrame非常简单：通过Spark DataFrame write API将DataFrame作为一个文件写入Alluxio...然而，随着DataFrame数据规模的增长，从Alluxio中读取DataFrame性能更好，因为从Alluxio中读取DataFrame的耗时几乎始终随着数据规模线性增长。...由于使用Alluxio存储DataFrame的读写性能具有较好的线性可扩展性，上层应用可以稳定地以内存速度处理更大规模的数据。...当一个DataFrame文件被写入Alluxio后，它可以被不同的作业、SparkContext、甚至不同的计算框架共享。...由于共有云存储系统的网络访问性能不可预测性，最慢的Spark作业执行时间超过1700秒, 比平均慢2倍。然而，当使用Alluxio时，最慢的Spark作业执行时间大约比平均时间只慢6秒。
Development-Slow.png 如果不加约束，大家都从原始数据源来读取数据并分析，一方面对原始数据源的压力非常大（同时承担着各类业务的写请求、读请求），另一方面分析链路难以复用，最终会形成重复开发...第三个因素是数据源繁杂，组件和格式众多，接入起来耗时长： [数据源多样 接入慢] 例如一个业务可能用 Kafka 来承接从 SDK 中上报的各类点击流数据，又使用 HBase 等 KV 系统来存储维表信息...如果宽表字段设计合理，内容足够丰富的话，可以大大缓解开发慢的问题。此外，还可以导出数据接口，以供其他业务部门对接。 汇总层的数据是从明细层和维度层关联而来的。...= '' GROUP BY Phone, Model ORDER BY u DESC LIMIT 10; 下图是 1 亿条数据量级下，ClickHouse 与多种常见数据处理系统的查询速度对比图（数字越小代表耗时越短...对于实时链路而言，它可以在一定程度上代替 Kafka 等传统流式数据管道；对于需要读取中间层的数据等特殊需求，又可以使用常见的批处理分析工具来直接分析 Iceberg 数据文件，非常便捷。
引言Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。...Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。...从监控数据上来看，这段时间完全没有任何数据输出，但是 Flink 作业运行一切正常，让用户非常困惑。...既然瓶颈在这里，我们也对其算法做了优化，通过利用局部有序性的原理，采用二分的方式查找边界，将时间复杂度从 O(N) 优化到 O(logN)，后续观察到，该阶段耗时减少了 80%.增量数据同步性能优化问题背景当...MySQL CDC Source 进入纯增量阶段后，仍然可能会遇到性能瓶颈：由于 Binlog 读取是单线程的，如果遇到大表消费慢的场景，并不能简单通过扩容并行度来解决。
场景多 开发慢 如果不加约束，大家都从原始数据源来读取数据并分析，一方面对原始数据源的压力非常大（同时承担着各类业务的写请求、读请求），另一方面分析链路难以复用，最终会形成重复开发、各自为政的 “烟囱模式...第三个因素是数据源繁杂，组件和格式众多，接入起来耗时长： 数据源多样 接入慢 例如一个业务可能用 Kafka 来承接从 SDK 中上报的各类点击流数据，又使用 HBase 等 KV 系统来存储维表信息...如果宽表字段设计合理，内容足够丰富的话，可以大大缓解开发慢的问题。此外，还可以导出数据接口，以供其他业务部门对接。 汇总层的数据是从明细层和维度层关联而来的。...= '' GROUP BY Phone, Model ORDER BY u DESC LIMIT 10; 下图是 1 亿条数据量级下，ClickHouse 与多种常见数据处理系统的查询速度对比图（数字越小代表耗时越短...对于实时链路而言，它可以在一定程度上代替 Kafka 等传统流式数据管道；对于需要读取中间层的数据等特殊需求，又可以使用常见的批处理分析工具来直接分析 Iceberg 数据文件，非常便捷。
场景多 开发慢 如果不加约束，大家都从原始数据源来读取数据并分析，一方面对原始数据源的压力非常大（同时承担着各类业务的写请求、读请求），另一方面分析链路难以复用，最终会形成重复开发、各自为政的“烟囱模式...第三个因素是数据源繁杂，组件和格式众多，接入起来耗时长： 数据源多样 接入慢 例如一个业务可能用Kafka来承接从SDK中上报的各类点击流数据，又使用HBase等KV系统来存储维表信息，还使用传统的MySQL...如果宽表字段设计合理，内容足够丰富的话，可以大大缓解开发慢的问题。此外，还可以导出数据接口，以供其他业务部门对接。 汇总层的数据是从明细层和维度层关联而来的。...= ''GROUP BY Phone, ModelORDER BY u DESCLIMIT 10; 下图是1亿条数据量级下，ClickHouse与多种常见数据处理系统的查询速度对比图（数字越小代表耗时越短...对于实时链路而言，它可以在一定程度上代替Kafka等传统流式数据管道；对于需要读取中间层的数据等特殊需求，又可以使用常见的批处理分析工具来直接分析Iceberg数据文件，非常便捷。
Shuffle失败导致的任务陷入重试，严重拖慢作业。...量）的作业，非常难以顺利跑过，这里面的问题有： shuffle数据非常容易将磁盘写满。...百度内部的MR作业已经改造接入DCE shuffle并使用多年，现在Spark批处理作业也已经改造使用DCE shuffle做为其shuffle引擎。...PartitionId)获取存储路径，将Shuffle数据写入Index文件和Data文件中 Task写入完成后，告知Shuffle Server任务已完成并获取当前所有任务完成数，假如任务完成数小于预期值...，耗时非常长，甚至达到了2分钟，而Remote Shuffle Service由于读取时降低了网络开销，且读取的是整块Shuffle数据，所以耗时短且较为稳定。
引言：Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。...Connector 起到承上启下的作用：Source 负责与上游的 MQ、数据库等源表对接，Sink 则写入各类数据库、数仓、数据湖等目的表。...从监控数据上来看，这段时间完全没有任何数据输出，但是 Flink 作业运行一切正常，让用户非常困惑。...既然瓶颈在这里，我们也对其算法做了优化，通过利用局部有序性的原理，采用二分的方式查找边界，将时间复杂度从 O(N) 优化到 O(logN)，后续观察到，该阶段耗时减少了 80%....增量数据同步性能优化 问题背景 当 MySQL CDC Source 进入纯增量阶段后，仍然可能会遇到性能瓶颈：由于 Binlog 读取是单线程的，如果遇到大表消费慢的场景，并不能简单通过扩容并行度来解决
如果可以通过类似Hive sql构建准实时数据，业务可以更容易获得高新鲜度的数据进行分析。 业务查数速度慢，分析效率低。...： 数据流转批：数据湖仓共存，以减少对上层业务使用的影响。...Iceberg表格式迁移工具不支持分区目录的子目录结构，导致在生成manifest元数据时会丢失大量的数据文件记录。 作业帮的Hive表存量数据非常大，甚至有PB级别。...社区版迁移工具的文件处理能力有限，针对这种超大规模表迁移耗时会非常长。 针对这些云上特定场景，腾讯云EMR对Iceberg迁移工具进行了兼容适配和优化： 兼容归档存储类型。...、可靠性不易实现、开发维护成本高，离线数据增量计算支持弱、查询速度慢、数据时效性低，离线实时对数难等问题。
在 Shopify 中，我们利用谷歌云存储（Google Cloud Storage，GCS）来存储 DAG。...然而，由于我们允许用户从自己的项目中部署工作负载（甚至在部署时动态生成作业），这就变得更加困难。...为了创建一些基本的“护栏”，我们采用了一个 DAG 策略，它从之前提到的 Airflow 清单中读取配置，并通过引发 AirflowClusterPolicyViolation 来拒绝那些不符合其命名空间约束的...下面是一个简化的例子，演示如何创建一个 DAG 策略，该策略读取先前共享的清单文件，并实现上述前三项控制： airflow_local_settings.py：...一个集中的元数据存储库可以用来跟踪 DAG 的来源和所有权。 DAG 策略对于执行作业的标准和限制是非常好的。 标准化的计划生成可以减少或消除流量的激增。
结果非常令人鼓舞。单独的基准测试显示，S3 读取吞吐量提高了 12 倍（从 21MB/s 提高到 269MB/s）。吞吐量提高可以缩短生产作业的运行时间。...这样的速度要比 aws s3 cp 这类命令的吞吐量慢几个数量级，后者的速度达到 200+MB/s 都很常见（在 EC2 c5.4xlarge 实例上的观测结果）。...如果我们可以提高作业读取数据的速度，那么作业就可以更快的完成，为我们节省相当多的处理时间和金钱。鉴于处理成本很高，节省的时间和金钱可以迅速增加到一个可观的数量。...单独的基准测试 图 2：S3A 和 S3E 的吞吐量对比 * 在每种情况下，我们都是顺序读取一个 3.5GB 的 S3 文件，并将其写入本地的一个临时文件。...后半部分是为了模拟 mapper 操作期间发生的 IO 重叠。基准测试是在 EC2 c5.9xlarge 实例上进行的。我们测量了读取文件的总时间，并计算每种方法的有效吞吐量。
每时每刻都在收集大量的数据。这意味着数据的速度在增加。一个系统如何处理这个速度?当必须实时分析大量流入的数据时，问题就变得复杂了。许多系统正在开发，以处理这种巨大的数据流入。...在每个Hadoop作业结束时，MapReduce将数据保存到HDFS并为下一个作业再次读取数据。我们知道，将数据读入和写入文件是代价高昂的活动。...除了执行HiveQL查询，您还可以直接从Hive读取数据到PySpark SQL并将结果写入Hive 相关链接： https://cwiki.apache.org/confluence/display...Kafka Broker不会将消息推送给Consumer;相反，Consumer从Kafka Broker中提取数据。Consumer订阅Kafka Broker上的一个或多个主题，并读取消息。...使用PySpark SQL，我们可以从MongoDB读取数据并执行分析。我们也可以写出结果。
先想一下原始需求，读取原始文件 -> 上传数据。但是直接上传原始文件，文件比较大，网络传输慢，而且存储费用也比较高，怎么办呢？...如果我们压缩文件数据流，在 读取原始文件 -> 上传数据 流程中对上传的数据流进行实时压缩，把压缩的内容给上传了，实现边读边压缩，对数据流进行处理，像是一个中间件，这样就不用写 lzo 文件了，那么 w_await...优化后 根据之前的分析看一下优化之后备份文件需要哪些过程： 读取原始日志 在内存中压缩数据流 http 发送压缩后的内容 这个流程节省了两个步骤，写入 lzo 文件和 读取 lzo 文件，不仅没有 w_await...发现这个库实现了 io.Reader 和 io.Writer 接口，io.Reader 读取压缩文件流，输出解压缩数据，io.Writer 实现输入原始数据，并写入到输入的 io.Writer。...实现原理当 http 从输入的 io.Reader (实际就是我们上面封装的 lzo 库)， 读取数据时，这个库检查压缩缓冲是否为空，为空的情况会从文件读取 256k 数据并压缩输入到压缩缓冲中，然后从压缩缓冲读取数据给
由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？...，如果作业太大，则需要非常关注 Checkpointing，它有可能会在一些常规的指标上无法体现出潜在问题。...比如 Checkpointing 长时间没有工作，数据流看起来没有延迟，此时可能会出现作业一切正常的假象。...读取以及写入为例，添加rps、dirtyData等相关指标信息。...�kafka读取和写入重点是先拿到RuntimeContex初始化指标，并传递给要使用的序列类，通过重写序列化和反序列化方法，来更新指标信息。 不加指标的kafka数据读取、写入Demo。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
