自一年多前发布 Cloudera 数据工程 (CDE) 以来,我们的首要目标是使用旨在简化自动化和可观察性的顶级工具来大规模操作 Spark 管道。在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时,我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。我们希望在真正的企业混合数据服务平台之上开发为数据工程从业者量身定制的服务。
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
解决:统一使用BashOperator或者PythonOperator,将对应程序封装在脚本中
http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/dag-run.html
在本指南中,我们将深入探讨构建强大的数据管道,用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储,Python 作为主要脚本语言。
我们的任务流调度是采用 Airflow,画出 DAG 之后再按序执行,其中 Etcd 是我们很重要的组件,所以封装出一个 Airflow 的 Etcd Operator,然后将任务写到 Etcd,而在集群里有个 Watcher 的程序会监听 Etcd 任务的 key,一旦发现就会通过 Spark Operator 的 Spark Application Client 把任务提交到 api-server。
在你向一些大神请教的时候,他可能也会推荐你学习这两个高级编程语言,然后顺便在推荐你了解一下SQL以及Math。如果讲究点的,可能还会传授你一些Spark、AWS/云计算的经验。
Spark 3.3.1是一个包含稳定性修复的维护版本。该版本基于Spark的branch-3.3维护分支。强烈建议所有3.3用户升级到这个稳定版本。
Airflow 作为一款开源分布式任务调度框架,已经在业内广泛应用。本文总结了 Freewheel Transformer 团队近两年使用 Airflow 作为调度器,编排各种批处理场景下 ETL Data Pipelines 的经验,希望能为正在探索 Airflow 的技术团队提供一些参考价值。
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 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案,它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近,eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时,它也给 eBay 提供了一个机会,建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
大家好,我是一哥,在这个五一假期,又一个Apache项目迎来了重大版本更新——Apache Airflow 2.3.0 在五一重磅发布!
本篇博客将深入剖析Airflow的核心架构与使用方法,分享面试必备知识点,并通过代码示例进一步加深理解,助您在求职过程中得心应手地应对与Airflow相关的技术考察。
在Spark越来越受到主流市场青睐的大背景下,Hive作为Hadoop生态当中的数仓组件工具,在于Spark生态的配合当中,开始有了Hive on Spark的思路,那么具体是怎么实现的呢?今天的大数据开发分享,我们来讲讲Hive on Spark设计原则及架构。
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
Airflow 于 2014 年 10 月由 Airbnb 的 Maxime Beauchemin 开始。它是第一次提交的开源,并在 2015 年 6 月宣布正式加入 Airbnb Github。
Apache Flink就是其中的翘楚,它采用了基于操作符(operator)的连续流模型,可以做到微秒的延迟。Flink最核心的数据结构是Stream,它代表一个运行在多个分区上的并行流,它没有边界,随着时间的增长而不断变化,而且它是逐条进行操作的,每当有新数据进行就会被执行,这也是Flink低延迟的根本。
这是一篇由 Siddharth Anand撰写的文章,他是Agari公司的数据架构师。本文是Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践,Airbnb的开源项目Airflow是一种用于数据管道的工作流调度。 工作流调度程序是一个负责让工作流在可靠并可扩展方法中周期性执行的系统。工作流调度程序是无处不在的,例如,任何有数据仓库的公司都有一个通常用于报告的专门的数据库,该数据库使用工作流调度程序夜以继日地加载到数据库。比如像Agari这样的公司更感兴趣的是可以使用工作流调度程序更可靠地执行
随着近几年业务快速发展与迭代,大数据的成本也水涨船高,如何优化成本,建设低成本高效率的底层服务成为了有赞数据基础平台2020年的主旋律。本文主要介绍了随着云原生时代的到来,经历7年发展的有赞离线计算平台如何拥抱云原生,通过容器化改造、弹性伸缩、大数据组件的错峰混部,做到业务成倍增长的情况下成本负增长。
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL,PingCAP的TiDB,阿里的OceanBase,华为云DWS,都是HTAP的业内常用数仓,可以一站式解决需求。
当提及大数据时,我们无法忽视流式计算的重要性,它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算,我们也无法忽视最强大的数据处理引擎:Spark和Flink。
本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点,然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制,最后介绍Spark和Flink的最新发展。
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产,将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。详细介绍我们遇到的技术挑战和应对方案,以供社区分享。 项目背景 SmartNews 在过去 9 年的时间,基于 Airflow, Hive, S3, EMR 等技术栈构建了大量的数据集。随着数据量的增长,这些离线表的处理时间在逐渐拉长。另外,随着业务方迭代节奏的加快,对表的实时性也提出了更高的要求。因此,SmartNews 内部发起了 Speed
年前,个人换了大数据岗位,目前主要从事大数据分析和大数据算法相关工作。在前期数据分析师岗位的基础上,虽然只是增加了一个"大"字作为前缀,但所涉及的技术栈和工作理念其实还是有很大变化的,其中打交道最为频繁的当从一个关键词说起:Apache。
当涉及到大数据时,流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。此外,当涉及到流计算时,无法避免该领域最强大的两种数据处理引擎:Spark和Flink。
作者|Sam Wheating Megan Parker 译者|Sambodhi 策划|罗燕珊 Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify,我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow,用于各种工作流,包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时,我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflo
本文介绍了Spark编程的一些基础概念和常用操作,包括RDD、DataFrame、DataSet、Transformations、Actions、Spark Streaming、GraphX和Machine Learning。同时,文章还探讨了Spark在不同领域的应用,包括互联网广告、推荐系统、数据挖掘和自然语言处理等。文章还介绍了Spark的生态系统,包括Spark SQL、MLlib、GraphX和Structured Streaming。
最近工作中用到了 Claude2.0 的频率比较高,想着可以把这些问题记录沉淀下来,但是标题开始没想好叫什么,后来觉得也直接问 Claude 就好,就有了上面的标题。上面图片也是由 AI 生成的但是由讯飞星火大模型生成的。
8月,一场盛夏的技术盛宴将要来啦!这就是ApacheCon Asia。作为开源界备受关注的会议之一,今年大会将持续3天,开设14+分论坛,内容覆盖从大数据到搜索再到消息队列等数十个不同类别。 作为多个Apache项目的活跃贡献者,以及国内首家Apache白金会员,腾讯与Apache社区进行了深入的合作,并推动Apache基金会在开源领域的创新。目前,除了在Hadoop、Spark等众多项目中担任Committer外,腾讯的内部团队还基于Apache中的如InLong、Ozone、Pulsar等项目实
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing
分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的,一个资源密集型的任务(搬砖或计算),需要 一组资源(小伙伴或计算节点),并行地完成:
Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
之前的很多研究其实跟工程化是比较脱节的,模型在小环境中工作得很好,并不意味着它在任何地方都可以工作得很好。 各类开源项目其实很大程度上满足了我这样的调包工程师的需求,那么工程化就非常有必要了。 之前《DataOps、MLOps 和 AIOps,你要的是哪个Ops?》文章提到:DataOps、MLOps 和 AIOps的一些异同:
随着公司规模的增长,对大数据的离线应用开发的需求越来越多,这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上,Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件,比如 Airflow,Amundsen,Datahub,dbt,Egeria,Great Expectations,Iceberg,Marquez,Pandas,Parquet,Prefect,Spark 和 Superset 宣布开放血缘(Open Lineage)倡议。
作者|吴建阳 翁建清 策划|褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台,用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群,用于大规模数据处理、分析,使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源,一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商,查询其官网发行版本记录,能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日,当是时
Airflow Console: https://github.com/Ryan-Miao/airflow-console
Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow
0x01 简介Apache Airflow是美国阿帕奇(Apache)基金会的一套用于创建、管理和监控工作流程的开源平台。该平台具有可扩展和动态监控等特点。0x02 漏洞概述Apache Airflow 存在操作系统命令注入漏洞,该漏洞的存在是由于某些示例dag中不正确的输入验证。远程未经身份验证的攻击者可利用该漏洞可以传递专门制作的HTTP请求,并在目标
如果要将AI嵌入到企业计算系统中,企业必须重新调整其机器学习(ML)开发流程以使得数据工程师、数据科学家和ML工程师可以在管道中自动化开发,集成,测试和部署。本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成(CI),持续交付(CD)和持续培训(CT)的平台和方法,并详细介绍了如何通过特征存储(Feature Store)执行CI / CD机器学习操作(MLOps)。以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手,经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎,计算速度大大提升。
示例:http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
Apache Airflow是美国阿帕奇(Apache)基金会的一套用于创建、管理和监控工作流程的开源平台。该平台具有可扩展和动态监控等特点。
初始PB级数据分析利器Prestodb 什么是prestodb prestodb整体架构 物理执行计划 什么是prestodb prestodb,是facebook开源的一款sql on hadoop系统,是facebook的工程师对hive的查询速度忍无可忍后,下决心开发的一款高性能查询引擎,基于java8编写,其基于page的pipeline技术,使其具有高效的交互式查询性能,并可以高效的控制GC;而其和底层数据源解耦的特性,使其能够对接各类数据源,并具有跨源查询的特性。目前在国内,有京东、美团、同城以
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
这是一个新的尝试,分享这一周遇到的好文章和简要的评论。 Prometheus 和 Flink 搭配使用 https://flink.apache.org/features/2019/03/11/pr
数据处理逻辑多,脚本相互依赖强,运维管理监测难,怎么办?!为了解决这些问题,最近比较深入研究Airflow的使用方法,重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow,特此笔记,跟大家分享共勉。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云