Protocol Buffers 是一种与语言无关,平台无关的可扩展机制,用于序列化结构化数据。使用Protocol Buffers 可以一次定义结构化的数据,然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据。现在有许多框架等在使用Protocol Buffers。gRPC也是基于Protocol Buffers。 Protocol Buffers 目前有2和3两个版本号。在gRPC中推荐使用proto3版本。
摘要:大数据基本概念考点:大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
随着微服务与云的发展,分布式架构的需求变得越来越普遍,传统的 SQL 结构化存储方案已经跟不上脚步,于是 NoSQL 出现了。DCache 作为基于 TARS 的分布式 NoSQL 缓存系统,完美支持 TARS 服务。前一篇文章中,我们介绍了怎么创建并使用 KV 模块,本文将继续介绍如何创建和使用 DCache 中的 K-K-Row 缓存模块。
日志作为线上定位问题排障的重要手段,在可观测领域有着不可替代的作用。稳定性、成本、易用性、可扩展性都是日志系统需要追求的关键点。
Protocol Buffers 为结构化数据的序列化向前兼容,向后兼容,提供了语言中立、平台无关、可扩展机制的途径。类似JSON,但比JSON更小、更快。
std::map<K, V>的insert方法返回std::pair<iterator, bool>,两个元素分别是指向所插入键值对的迭代器与指示是否新插入元素的布尔值,而std::map<K, V>::iterator解引用又得到键值对std::pair<const K, V>。在一个涉及std::map的算法中,有可能出现大量的first和second,让人不知所措。
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java,可以适用于任何Java涉及的应用场景,除了常见的信息管理系统,还能用于WebServer、Android项目、游戏开发,通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言,实践中主要用于后端大数据处理,其他类型的项目中很少出现,通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言,实践与初衷一致,前后端的数据处理、大小数据处理都很适合,应用场景相对聚焦,通用性不如Kotlin。
本文介绍了Spark在数据读取与保存方面的功能,包括对文本文件、JSON文件以及Spark SQL中结构化数据的读取和保存操作。同时,还介绍了如何使用Spark进行数据的转换和处理,以完成数据的读取和保存。
上面代码中的sorted是集合函数,可方便地进行排序。"(参数)->函数体"的写法即Lambda表达式,可以简化匿名函数的定义。两个sorted函数连在一起用属于链式编程风格,可以使多步骤计算变得直观。
导读:微软近期推出了一款全新的编程语言 Bosque,该语言参考了 TypeScript 的语法与类型,还有 ML 和 Node/JavaScript 的语义。
Hadoop与Google一样,都是小孩命名的,是一个虚构的名字,没有特别的含义。从计算机专业的角度看,Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景,假如您需要grep一个100TB的大数据文件,按照传统的方式,会花费很长时间,而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。
安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中,我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式 修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径 修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>
我们都知道pig和hive的作用是一致的都是为了简化mapReduce的编程而开发的,但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin.
导语:Atlas 是一个可扩展的核心基础治理服务集 - 使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统的集成。该项目用于管理共享元数据、数据分级、审计、安全性以及数据保护等各个方面,是数据治理的重要组成部分。本文介绍Atlas的存储子系统,分析Atlas的存储模型和各个元数据要素的存储结构。 Atlas简介 Atlas 是一个可扩展和可扩展的核心基础治理服务集 - 使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统的集成。
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的,由c++实现的,介于关系数据库和非关系数据库之间,基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
很多同学应该像我一样,第一次打开 Github 上面 kubernetes 项目源码的时候就被各种仓库搞晕了,kuberentes 组织下有很多个仓库,包括 kubernetes、client-go、api、apimachinery 等,该从哪儿仓库看起?kubernetes 仓库应该是 kubernetes 项目的核心仓库,它包含 kubernetes 控制平面核心组件的源码;client-go 从名字也不难看出是操作 kubernetes API 的 go 语言客户端;api 与 apimachinery 应该是与 kubernetes API 相关的仓库,但它们俩为啥要分成两个不同的仓库?这些代码仓库之间如何交互?apimachinery 仓库中还有 api、apis 两个包,里面定义了各种复杂的接口与实现,清楚这些复杂接口对于扩展 kubernetes API 大有裨益。所以,这篇文章就重点关注 api 与 apimachinery 这两个仓库。
Hi,大家好。随着各个国家使用大数据应用程序或应用大数据技术场景的数量呈指数增长,相应的,对于测试大数据应用时所需的知识与大数据测试工程师的需求也在同步增加。医疗、能源、通信、零售业、金融、体育等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值,马爸爸认为,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,即Data Technology数据科技。大数据测试或将成为未来的一个热门的职业方向,以下就给大家揭开大数据测试的神秘面纱。
Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后,可以在写入数据时将相似的行分组,在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。
对同一表中多个字段的查询,在thinkPHP中使用数组条件进行查询,有三个好处,第一可以批量设置多个查询字段,第二可以设置多个查询条件,第三结构化你的代码,让代码更具可读性。数组条件查询有简单数组查询、数组表达式查询,一般使用$map保存数组条件。
据估计,每天会创建2.5百万兆字节的数据,我们需要将这些前所未有的大量数据妥善储存以便日后访问以及对其进行分析。这些数据量大到需要使用鲜为人知的单位来衡量,如ZB,PB和EB。随着公司搜集到的数据越来越多,并希望能方便的访问这些数据,这对技术和基础设施的要求更高了。21世纪初,行业分析师Doug Laney提出了一个大数据的构成定义,这个“三V”定义现在已经得到了广泛认可。“三V”定义使用三个标记来描述什么是大数据 – 不仅是对数据量的描述。
问题: 在内存里存放的任何数据,它最基础的存储单元也是二进制比特,也就是说,我们应用程序操作的对象,它在内存中也是使用二进制存储的,既然都是二进制,为什么不能直接把内存中,对象对应的二进制数据直接通过网络发送出去,或者保存在文件中呢?为什么还需要序列化和反序列化呢?
NoSQL 数据库是非关系数据库,不使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据操作。相反,他们使用其他数据模型进行访问和数据存储。SQL 数据库通常用于处理结构化数据,但它们可能不是处理非结构化或半结构化数据的最佳选择。
DCW(或DCWU)伪操作用于分配一片连续的半字存储单元并用伪操作中指定的表达式初始化。其中,表达式可以为程序标号或数值表达式。用DCW分配的字存储单元是半字对齐的,而用DCWU分配的字存储单元并不严格按照半字对齐。
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理。
《ScalableMap:Scalable Map Learning for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction》
在Web Worker与主线程之间进行通信时,使用postMessage是一种常见的方式。然而,在某些业务场景中,postMessage可能会显得不够简洁,因为它涉及到手动序列化和反序列化数据,以及通过事件监听器处理消息。以下是一些常见问题和解决方案,以简化在Web Worker与主线程之间的通信场景中使用postMessage的问题。
携程度假搜索引擎(以下简称为引擎):携程度假搜索引擎是一个专注在旅游行业的垂直搜索引擎,用来查找符合从出发地到目的地的相关旅游产品(跟团、自由行、邮轮、游学、主题游等),是一个典型的O2O搜索引擎(Online To Offline)。
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称,它采用非关系的数据模型,弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制,可能无法支持,或不能完整的支持SQL语句。
MongoDB 是由 C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
95道MongoDB面试题(含答案),1万字详细解析!
GC、Lambda、 Java8的流(Stream)概念其实都来自函数式编程。 他因何有如此魔力呢?
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的,继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离,以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性,比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现,而不是像传统应用架构中放在数据库中。
导读:无论是关系型数据库还是非关系型数据库,都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型,让我们来追本溯源,窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。
开发人员一直非常喜欢Apache Spark,它提供简单但功能强大的API,这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据(例如数据库表,JSON文件)的高级API,这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。
JS 普通对象 {key: 'value'} 用于存放结构化数据。但有一件事我觉得很烦:对象键必须是字符串(或很少使用的 symbol)。
protobuf 即 Protocol Buffers,是一种轻便高效的结构化数据存储格式,与语言、平台无关,可扩展可序列化。protobuf 性能和效率大幅度优于 JSON、XML 等其他的结构化数据格式。protobuf 是以二进制方式存储的,占用空间小,但也带来了可读性差的缺点。protobuf 在通信协议和数据存储等领域应用广泛。例如著名的分布式缓存工具 Memcached 的 Go 语言版本groupcache 就使用了 protobuf 作为其 RPC 数据格式。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 系列文章链接 client-go实战之一:准备工作 client-go实战之二:RESTClient client-go实战之三:Clientset client-go实战之四:dynamicClient client-go实战之五:DiscoveryClient 本篇概览 本文是《client-go实战》系列的第四篇,前文咱们学习了Clientset客户端
在Redis中,数据以键值对的形式存储。Redis支持五种主要的数据类型,每种类型都有不同的用途和特性。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统,通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输,需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性,使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
Hive 提供标准的 SQL 功能,Hive 的 SQL 也可以通过用户定义的函数(UDF),用户定义的集合(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)扩展为用户代码。
String Templates 是 Java 15 中引入的一个新特性,它允许我们在字符串中使用占位符来动态替换变量的值。它提供了一种更简洁、更直观的方式来构建字符串,而不需要使用传统的字符串拼接或格式化方法。
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