自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
去年9月份，谷歌为Hadoop和Spark推出了Cloud Dataproc服务的beta版本，如今半年过去了，Cloud Dataproc服务已完成测试，现在可以被广泛使用。 谷歌在旧金山的一次活
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
Google在今年Next大会中发布了一系列支援机器学习生命周期各阶段的工具，其中包括了AI平台笔记本，这是一个代管服务，供使用者以最新的资料科学与机器学习开发框架，创建JupyterLab执行个体服务，现在Google宣布在AI平台笔记本支援R语言。
Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
平时写的一些示例代码 基本框架，封装，自定义控件等，以后都整理好上传到码云。算是自己的总结，也给需要的朋友提供一个参考。目前是这么多代码，有时间整理了继续传。
讲者：Aniket Mokashi，工程经理 @谷歌；Dagang Wei，软件工程师 @谷歌
大数据文摘作品 作者：Gabriel Moreira 编译：朝夕、Katherine Hou、党晓芊、Niki、元元、钱天培 作为全世界最知名的数据挖掘、机器学习竞赛平台，Kaggle早已成为数据玩家在学习了基础机器学习之后一试身手的练兵场。 那么，参加Kaggle比赛到底是怎样一种体验呢？Kaggle比赛的爱好者们不计其数，很显然这些比赛不会是简单枯燥的模型调参。 更进一步地问，Kaggle比赛的优胜者们又是如何取得优异的成绩的呢？优质的算法对大多数Kaggle竞赛来说显然不是制胜法宝——SVM、随机森林
Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变。
文 | Jeff Meyerson Kubernetes 已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像 Linux Kernel 一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 本文金句： 通过 Kubernetes，分布式系统工具将拥有网络效应。每当人们为 Kubernetes 制作出的新的工具，都会让所有其他工具更完善。因此，这进一步巩固了 Kubernetes 的标准地位。 云提供商并非可替换的商品。不同的云提
普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”的风格，所以在翻译标题的时候我们恶搞了一下。 本文金句： 通过Kubernetes，分布式系统工具将拥有
Apache Spark是一个流行的执行框架，用于执行数据工程和机器学习方面的工作负载。他提供 Databricks 平台的支持，可用于内部部署的或者公有云的 Hadoop 服务，例如 Azure HDInsight、Amazon EMR、以及 Google Cloud Dataproc，也可以在 Mesos 集群上运行。
转载声明：本文转载自「EAWorld」，搜索「eaworld」即可关注。 原文标题：The Gravity of Kubernetes 原文作者：Jeff Meyerson 普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更
我们将为搜索工程师介绍在Kubernetes（k8s）上运行Solr的基础知识。 具体来说，我们涵盖以下主题：
原文标题：The Gravity of Kubernetes 原文作者：Jeff Meyerson 普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”
1. DeepMind发布2017年的回顾blog，总结今年在多个方面取得的进展，比如AlphaGo Zero，Parallel WaveNet（比最早的WaveNet快了100倍，用来产生Google Assistant的语音），基于进化算法的增强学习和神经网络架构搜索，基于概率分布的增强学习（那篇paper很值得一读），已经基于imagination的model-based增强学习（跟Yann LeCun说的predictive learning有点像）等等 blog链接：https://deepmin
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
近日，Hadoop 领域发生几件不太美好的事情，先是 MapR 宣布如果无法获得新的投资，就必须要裁员百余人，并关闭硅谷总部，再是 Cloudera 股价暴跌 43%，估值缩水。
最近，优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章，阐述了将批数据分析和机器学习（ML）训练的技术栈迁移到 谷歌云平台（GCP） 的战略。优步运行着世界上最大的 Hadoop 装置之一，在两个区域的数万台服务器上管理着超过上艾字节（exabyte）的数据。开源数据生态系统，尤其是 Hadoop，一直是数据平台的基石。
目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势，我们在本文中来分析下，Apache Hadoop 在 2019 年是否还是一个可选方案。
推测执行 (speculative execution) 是当今主流处理器（包括 AMD、ARM 和 Intel）中广泛采用的一项优化技术。其基本思路是利用处理器的空闲时间提前执行一些将来 “可能用得上，但也可能被放弃” 的计算（包括分支预测、预读内存和文件数据），从而极大提升系统的整体运行速度。然而我们发现这项优化技术可能存在漏洞，进而威胁用户数据安全。本文将为大家介绍事件脉络，并阐述我们至今为保护大家的数据安全所做的努力和成果。 背景 去年，我们的 Project Zero 团队发现了由 “推测执行”
时隔半年不到，PyTorch 已经从之前的 1.0 升级到 1.1 版本了。刚刚，Facebook 在年度开发者大会 F8 上宣布正式发布 PyTorch 1.1 版本，这是对 PyTorch 1.0 的一次大的功能升级。
近年来，“云服务”越来越受到企业的欢迎，在提供商公司业务上的比重也越来越大。当今云服务市场竞争者主要有四大巨头，分别为亚马逊、微软、IBM和谷歌。 就在昨天，谷歌宣布已经收购了云市场平台创业公司Orb
本文将深入探讨ZooKeeper的分布式协调服务原理、应用场景，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出坚实的ZooKeeper技术功底。
使用Zookeeper服务注册与发现与使用Eureka基本上是一致的，其技术架构如图
OPEN_ACL_UNSAFE ：这是⼀个完全开放的ACL(常⽤)-->world:anyone
代码地址为https://github.com/zhendiao/deme-code/tree/main/zk
Apache ZooKeeper是Apache软件基金会的一个软件项目，他为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。ZooKeeper曾经是Hadoop的一个子项目，但现在是一个独立的顶级项目。 ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此，如果第一次无应答，客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间，非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。客户端可以在节点读写，从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。--维基百科
ZooKeeper 是分布式应用程序的分布式开源协调服务。它公开了一组简单的原语，分布式应用程序可以基于这些原语实现更高级别的同步、配置维护、组和命名服务。它被设计为易于编程，并使用一种数据模型，该模型以熟悉的文件系统目录树结构为风格。它在 Java 中运行，并具有 Java 和 C 的绑定。
wget https://mirrors.estointernet.in/apache/zookeeper/zookeeper-3.6.2/apache-zookeeper-3.6.2-bin.tar.gz ```
Zookeeper目前是Apache下的开源项目，作为最流行的分布式协调系统之一，我们平时开发中熟知的Dubbo、Kafka、Elastic-Job、Hadoop、HBase等顶级开源项目中的分布式协调功能都是通过借助Zookeeper来实现的，可以看到想要在生产中保障Zookeeper服务的稳定、快速排查系统问题，深入探究Zookeeper系统的原理是有必要的，那Zookeeper是什么呢？
前面几篇博文，我们简单的介绍了一下zookeeper，如何安装zookeeper集群，以及如何使用命令行等。这篇博文我们重点来看下Zookeeper的java客户端API使用方式。
与ZooKeeper集合进行交互的应用程序称为 ZooKeeper客户端或简称客户端。 Znode是ZooKeeper集合的核心组件，ZooKeeper API提供了一小组方法使用ZooKeeper集合来操纵znode的所有细节。
它是一个分布式服务框架，是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
Kafka 单机部署区分集成Zookeeper 部署和Zookeeper + Kafka 部署俩总方式，如果是单机部署Kafka，集成Zookeeper 最简单，也可以选择Zookeeper + Kafka 这种模式，但是如果为Kafka集群的话，则必须需要部署 Zookeeper 集群。
我们在Flink重点难点：状态(Checkpoint和Savepoint)容错与两阶段提交一文中对Flink的Checkpoint做过详细的介绍。
•Zookeeper 是 Apache Hadoop 项目下的一个子项目，是一个树形目录服务。
1．创建一个Maven工程 2．添加pom文件 <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.
在分布式系统中，ZooKeeper是一个常用的协调服务，用于维护配置信息、命名服务、分布式锁等。在Java应用程序中，我们经常需要通过ZooKeeper获取节点下的数据。本文将介绍如何使用Java编写代码来获取ZooKeeper节点下所有数据。
1、创建 /usr/local/services/zookeeper 文件夹： mkdir -p /usr/local/services/zookeeper 2、进入到 /usr/local/services/zookeeper 目录中： cd /usr/local/services/zookeeper 3、下载 zookeeper-3.4.9.tar.gz： wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.tar.gz 4、解压缩 zookeeper-3.4.9.tar.gz： tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz 5、进入到 /usr/local/services/zookeeper/zookeeper-3.4.9/conf 目录中： cd zookeeper-3.4.9/conf/ 6、复制 zoo_sample.cfg 文件的并命名为为 zoo.cfg： cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 7、用 vim 打开 zoo.cfg 文件并修改其内容为如下： # The number of milliseconds of each tick # zookeeper 定义的基准时间间隔，单位：毫秒 tickTime=2000 # The number of ticks that the initial # synchronization phase can take initLimit=10 # The number of ticks that can pass between # sending a request and getting an acknowledgement syncLimit=5 # the directory where the snapshot is stored. # do not use /tmp for storage, /tmp here is just # example sakes. # dataDir=/tmp/zookeeper # 数据文件夹 dataDir=/usr/local/services/zookeeper/zookeeper-3.4.9/data # 日志文件夹 dataLogDir=/usr/local/services/zookeeper/zookeeper-3.4.9/logs # the port at which the clients will connect # 客户端访问 zookeeper 的端口号 clientPort=2181 # the maximum number of client connections. # increase this if you need to handle more clients #maxClientCnxns=60 # # Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge. # # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance # # The number of snapshots to retain in dataDir #autopurge.snapRetainCount=3 # Purge task interval in hours # Set to "0" to disable auto purge feature #autopurge.purgeInterval=1 8、保存并关闭 zoo.cfg 文件: 9、进入到 /usr/local/services/zookeeper/zookeeper-3.4.9/bin 目录中： cd ../bin/ 10、用 vim 打开 /etc/ 目录下的配置文件 profile： vim /etc/profile 并在其尾部追加如下内
5、进入到 /usr/local/services/zookeeper/zookeeper-3.4.9/conf 目录中：
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
ZooKeeper作为顶级分布式开源项目，应用非常广泛，Dubbo和Kafka这些知名的开源项目都在使用。之前只是听说过它，并没有仔细研究过。
Zookeeper（业界简称zk）是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务，这些提供的 功能都是分布式系统中非常底层且必不可少的基本功能，但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性，实际上非常困难。因此zookeeper提供了这些功能，开发者在zookeeper之上构建自己的各种分布式系统。
我们先来创建一个普通的maven工程，然后在pom.xml文件中配置zookeeper依赖：
Zookeeper目前是Apache下的开源项目，作为最流行的分布式协调系统之一，我们平时开发中熟知的Dubbo、Kafka、Elastic-Job、Hadoop、HBase等顶级开源项目中的分布式协调功能都是通过借助Zookeeper来实现的，可以看到在生产中保障Zookeeper服务的稳定、快速排查系统问题，深入探究Zookeeper系统的原理是有必要的，那Zookeeper是什么呢？
Zookeeper是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务，为分布式应用提供一致性服务、配置维护、域名服务等。其作用主要包括管理和维护各个节点之间的协作关系，保证分布式集群的数据一致性和可靠性，并提供高效的数据读写能力和可扩展性。 它还可以用于共享配置信息、分布式锁服务等功能，是分布式计算的重要组件。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
