看标题就知道,这个又是个在面试中被问到的问题。这个问题其实是在我上次换工作的时候面试被问到过几次,之前也没在意过,觉得这个东西可能比较深奥,我直接说不理解吧。但是随着Java开发这个行业越来越卷,这次换工作一定要做好充足的准备。把之前落下的坑都填好,再出去受虐(面试)。
对于一个大企业,不同部门可能都有一个或者多个上面的物理存在。如何能够完整的关联这些数据进行分析,是迫切的需求。 再看第二点,众多的分析引擎,诸如Kylin, Presto, Spark, Doris, ClickHouse同时存在,从用户视角,用户可能为了解决不同的问题,看不同的数据,需要使用不同的引擎,难以有统一的使用入口,这对于企业而言,也是迫切需要解决的。 最后,企业希望不仅仅能处理散落在各个地方的数据,还能够在一个系统中看到这些数据的完整库表形态,并且能够通过虚拟视图方式构建更多的易于使用的数据集。这种虚拟视图需要能够支持底层是多类型数据源的。
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第11天,点击查看活动详情
分布式事务,一直是实现分布式系统过程中最大的挑战。在只有单个数据源的单服务系统当中,只要这个数据源支持事务,例如大部分关系型数据库,和一些MQ服务,如activeMQ等,我们就可以很容易的实现事务。
MLSQL大部分数据源集成的是第三方实现。比如excel的支持得益于spark-excel项目。同样,Kafka的配置参数和Spark 对Kafka的需求配置是一样的,JDBC则也是标准的Spark文档中描述的那样。不过大部分人使用时,不会使用所有参数, MLSQL也提供了两种方式展示可选参数:
有时用条码打印软件制作标签或者条码二维码的时候,需要在一个条形码或者文本对象连接两个数据源甚至多个数据源的数据,实现这种功能在条码打印软件中也是非常简单的,接下来我们简单了解下。小编做了三个Excel表测试数据。
在企业级应用程序中,往往需要处理多个数据库的数据。Spring Boot提供了强大的功能,使得集成多数据源变得相对容易。本文将揭示Spring Boot集成MyBatis实现对多数据源的访问的“秘密”,并通过实例代码来演示整个过程。
本书大部分内容都在讨论单个kafka集群的配置、维护和使用。但是,在一些场景中,可能需要多集群架构。 在某些情况下,集群是完全分离的,他们属于不同部门的不同实例,没有理由将数据从一个集群复制到另外一个集群。有时,不同的SLA或者工作负载使得单个集群提供多个用例服务的集群很难调优。在某些时候,还有不同的安全需求。这些场景非常容易管理多个不同的集群,就像多次允许单个集群一样。 在其他场景中,不同的集群是互相依赖的,管理有要不断地在集群之间复制数据。在大多数数据库中,在数据库服务之间持续复制数据称为复制。由于我们使用复制来描述属于同一集群的kafka节点之间的数据移动,因此我们将把kafak集群之间的数据复制称之为镜像。Apache kafka内置的跨集群 的复制器称为mirrormaker。 在本章中,我们将讨论所有或者部分数据的跨集群镜像。我们将首先讨论跨集群的镜像的一些常用用例。然后我们将展示一些用于实现这些用例的架构,并讨论每种架构的优缺点。然后我们将讨论MirrorMaker本书以及如何使用它。我们将分享一些操作技巧,包括部署的性能调优。最后我们将讨论mirrorMaker的一些替代方案。
大家好,我大概简单的介绍一下,我叫饶军,我是硅谷的初创公司Confluent的联合创始人之一,我们公司的三个创始人都是在最开始在领这个公司做kafka开发出身的。我们公司是2014年成立的,成立的宗旨想把公司做成一个帮助各种各样企业做基于kafka之上的数据流的事情。
本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性,再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义: 事务(Transaction)是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元(Unit),狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用: 当多个应用程序并发访问数据库时,事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网(http://docs.grafana.org/),虽然是英文,但是看多了就会啦。
链接:https://www.jianshu.com/p/7e7e0d06709b
导语 本文介绍了 Kafka 跨数据中心的两种部署方式,简要分析两种方式下的不同架构以及优缺点,对这些架构可能碰到的问题也提供了一些解决思路;同时也说明了 Kafka 跨数据中心部署的社区解决方案和商业化解决方案。 背景 Kafka 作为世界上最流行的消息中间件之一,一般是客户数据链路中的核心组件,高可用性是客户很关注的因素。近期在对接云上客户时发现,客户对 Kafka 的高可用也有需求,行业架构师也想了解 Kafka 高可用的方案细节;有些客户是需要云上 Kafka 的高可用能力,有些客户需要 IDC
在我们以前所学习的单体架构当中的这个服务直接访问一个数据库,业务比较简单。基于数据库本身的特性,就已经能够实现ACID了。
最近在项目开发中,需要为一个使用 MySQL 数据库的 SpringBoot 项目,新添加一个 PLSQL 数据库数据源,那么就需要进行 SpringBoot 的多数据源开发。代码很简单,下面是实现的过程。 环境准备
【CSDN现场报道】2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据 技术大会首日全体会议中,星环科技创始人兼CTO孙元浩带来了名为“现代数据仓库的技术演变和关键特性”的主题演讲。
在上一篇中简单介绍了Linq的入门级用法,这一篇尝试讲解一些更加深入的使用方法,与前一篇的结构不一样的地方是,这一篇我会先介绍Linq里的支持方法,然后以实际需求为引导,分别以方法链的形式和类SQL的形式写出来。
该回调函数会在副作用下一次重新执行前调用,可以用来清除无效的副作用,例如等待中的异步请求。
单元测试是软件开发中必不可少的一环,但是在平常开发中往往因为项目周期紧,工作量大而被选择忽略,这样往往导致软件问题层出不穷。线上出现的不少问题其实在有单元测试的情况下就可以及时发现和处理,因此培养自己在日常开发中写单元测试的能力是很有必要的。无论是对自己的编码能力的提高,还是项目质量的提升,都是大有好处,本文将介绍 Java 单元测试框架 JUnit 5 的基础认识和使用来编写单元测试,希望同样对你有所帮助。
就职于逸仙电商交易中心;Seata Committer,加入 Seata 社区已有一年半,见证了从 Fescar 到 Seata 的变更,GA 等。
摘要:随着数据智能时代的到来,多云多源架构下的数据管理是企业必备的基础设施,我们认为数据存取、数据集成与分发、数据安全与数据质量是基础,也是走向多云多源架构的起点。本议题介绍云原生的多云多源数据管理NineData,重点介绍MySQL、ClickHouse相关的数据管理和复制技术。
多活成本比较高的,双活是两倍,三活可能成本会低一些,但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活,只能对主线做多活。
大数据的应用场景一般分为离线处理场景和实时处理场景。这个放在传统开发这里也成立,都是一样的。
第二部分:数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思,还有为什么我觉得它很重要,之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来,使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”(data integration)这个短语应该不止这么简单,但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集(译注:ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据提取、转换和加载)——相对于关系型数据仓库。但
DMP的数据源是大家关心的问题,经常有朋友问,宋老师,这个数据是否能拿到呀,那个数据源为什么不开放呀之类的。这个系列的第二节,讲这个话题。
排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件,您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。
Spring Boot 作为一个高效、灵活的框架,提供了优雅的支持多数据源的解决方案。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 项目中配置和使用多个数据源,以及使用 MySQL 作为示例数据库的相关配置。
输入 DStreams 表示从 source 中获取输入数据流的 DStreams。在入门示例中,lines 表示输入DStream,它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入DStream(除 file stream)都与一个 Receiver (接收器)相关联,接收器从 source 中获取数据,并将数据存入 Spark 内存中来进行处理。 输入 DStreams 表示从数据源获取的原始数据流。Spark Streaming 提供了两类内置的流源(streaming sources):
这次主要来介绍下 Nebula 在 Akulaku 智能风控的实践。分为以下 6 个部分内容:
在大型应用程序中,配置主从数据库并使用读写分离是常见的设计模式。在Spring应用程序中,要实现读写分离,最好不要对现有代码进行改动,而是在底层透明地支持。
Druid是专用于基于大数据集的实时探索分析的开源数据存储。该系统包括列式存储,分布式的无共享架构,高级索引结构,可用于任意探索具有次秒级延迟的十亿行级的数据表。这篇文章我们主要描述Druid的架构,并且详细说明它如何支持快速聚合、灵活筛选以及低延迟数据的加载。
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据,但许多应用于其他领域,包括工业传感器,家庭自动化,天气和过程控制。
第二部分:数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思,还有为什么我觉得它很重要,之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来,使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”(data integration)这个短语应该不止这么简单,但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集(译注:ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据提取、转换和加载)——相对于关系型数据仓库。但我描述的
首先,DG(Data Guard,数据卫士)不是一个备份恢复的工具,然而,DG却拥有备份的功能,在物理DG下它可以和主库一模一样,但是它存在的目的并不仅仅是为了备份恢复数据,应该说它的存在是为了确保企业数据的高可用性,数据保护以及灾难恢复。DBA可以通过将一些操作(例如查询报表)转移到备库执行的方式来减小主库的压力,构建高可用的企业数据库应用环境。
人工智能和金融,法律、医学等传统领域密切联系,金融科技正以前所未有的速度改变大众认知,这不仅驱动了传统金融业转型升级,也催生了诸多新金融业态。本次清华大数据“技术·前沿”系列讲座,我们荣幸地邀请到了香侬科技CEO李纪为博士,他从金融数据的获取、金融数据非结构到结构化、金融实体的用户画像等方面为大家分享了AI如何赋能金融。
人工智能和金融,法律、医学等传统领域密切联系,金融科技正以前所未有的速度改变大众认知,这不仅驱动了传统金融业转型升级,也催生了诸多新金融业态。
缓存是高并发场景下提高热点数据访问性能的一个有效手段,在开发项目时会经常使用到。缓存的类型分为:本地缓存、分布式缓存和多级缓存。
在上一节咱们已经完成了对应的准备工作,在这一节中,咱们只需要对其进行调用即可,调用前还需要处理这些数据:
OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时序数据库,支持高达每秒百万级的写入能力,支持毫秒级精度的数据存储,不需要降精度也可以永久保存数据。其优越的写性能和存储能力,得益于其底层依赖的HBase,HBase采用LSM树结构存储引擎加上分布式的架构,提供了优越的写入能力,底层依赖的完全水平扩展的HDFS提供了优越的存储能力。
在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景。
随着订单数量的增多,以及大促时需要扛住比平时多N倍的流量,单库单表的瓶颈日益显现。
伴随着网络带宽的提升和移动终端的普及,现代的web应用平台几乎时时刻刻都在处理着来自用户成千上万的访问请求。在某些特定的场景下(如电商抢购、春运抢火车票等),这些web平台要承受瞬间暴涨的用户访问量。如何在高并发请求的情况下做到服务不瘫痪并且给与用户良好的使用体验,是所有web平台都要面临的挑战。构筑具备高可靠的web平台,是企业避免用户流失的重要手段,是增强自身竞争力的必要环节,具有十分重要的意义。
导读 JTA,即Java Transaction API,JTA允许应用程序执行分布式事务处理——在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序的JTA支持极大地增强了数据访问能力。 JTA是基于XA标准制定的,采用两阶段提交的方式来管理分布式事务。即是一个事务管理器和多个资源管理器协作完成,第一阶段各个资源管理器提交,第二个阶段事务管理器需要查看资源管理器是否全部提交成功再提交。 Java实现JTA强一致性的事务有很多种实现,笔者只是选择了atomikos的实现 SpringBoot整
本节主要讲解 RTSP 协议,通过 wireshark 抓包的方式对协议进行分析。
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid:一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结,对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节,请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库,可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的,后来被 Snap 收购,现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
Sherlock.IO是eBay现有的监控平台,每天要处理上百亿条日志、事件和指标。Flink Streaming job实时处理系统用于处理其中的日志和事件。本文将结合监控系统Flink的现状,具体讲述Flink在监控系统上的实践和应用,希望给同业人员一些借鉴和启发。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云