Apache Hudi是一个基于数据库内核的流式数据湖平台,支持流式工作负载,事务,并发控制,Schema演进与约束;同时支持Spark/Presto/Trino/HIve等生态对接,在数据库内核侧支持可插拔索引的更新,删除,同时会自动管理文件大小,数据Clustering,Compaction,Cleanning等
戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的
据相关数据显示,截至2017年底,中国手机新闻客户端用户规模达到6.36亿人,移动App已经成为新闻和内容传播的最重要途径之一。而伴随着行业的竞争和发展,App中的 内容页 在提升App品质、提升使用时长及提升用户黏性等方面,扮演着更为重要的角色,同时也面临着更大的挑战。
Flink提供了三种时间模型,EventTime、IngestionTime、WindowProcessingTime如下图:
公司正在开发一个商城项目,因为项目需要,做了一个仿拼多多的地址选择器,但是与拼多多实现方法有些出入,大体效果是差不多的。废话不多说,先上一张效果动图:
Processing Time(处理时间)是指执行相应操作机器的系统时间(Processing time refers to the system time of the machine that is executing the respective operation.)。
火山引擎LAS 全称(Lakehouse Analysis Service)湖仓一体分析服务,融合了湖与仓的优势,既能够利用湖的优势将所有数据存储到廉价存储中,供机器学习、数据分析等场景使用,又能基于数据湖构建数仓供 BI 报表等业务使用。本文将从统一的元数据服务和表操作管理服务两大方面,揭秘如何基于Hudi如何构建数据湖存储内核。
Oracle数据库由物理和逻辑结构组成。物理结构由操作系统可见、可被操作的物理文件组成,好比存储数据的数据文件。逻辑结构主要由包含物理文件的表空间组成。
比特币的重新定向规则确保出块时间大致在10分钟,该规则不可改变。关于其它大大提高交易吞吐量的方法一直存在争议,因为这些方法没有证明它们自己是特别安全的共识层解决方案。
撒哈拉以南的非洲国家在抗击疾病和延长寿命方面的指标远远低于世界平均标准。医护人力资源的短缺和医疗信息系统的落后是导致人民无法获得医疗保障的两个重要原因。 对于发展中国家来说,一个良好的信息系统对计划实
安装Python 2.7 及 Python 3.5,Windows下可以安装至 c:python27 及 c:python35。注意环境变量PATH的设置,建议只在PATH中添加一个版本的Python路径。Python 安装完后需要使用pip命令安装virtualenv模块,该模块负责隔离不同项目开发之间的模块依赖。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/TimeCharacteristic.java
Flink 是一个流处理框架,支持流处理和批处理,特点是流处理有限,可容错,可扩展,高吞吐,低延迟。
防火墙: 工作在主机或者网络边缘,对于进出的数据报文按照事先定义好的规则进行检查,监控,一旦符合标准,我们就按照事先定义好的规则处理动作的一套机制组件叫做(网络)(主机)防火墙
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
topic相当于是一个队列,每条消息必须指定发送哪个队列。 为了使kafka的吞吐率能水平扩展,物理上把topic分成 一个或多个partition,每个partition对应一个文件夹,存储所有这个partition的消息和索引文件。
一般意义上,备份指的是数据备份或系统备份,容灾指的是不在同一机房的数据备份或应用系统备份。备份采用备份软件技术实现,而容灾通过复制或镜像软件实现,两者的根本区别在于:
1、ROS基础介绍 (1)ROS是什么 ROS系统起源于2007年,斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司Willow Garage针对其个人机器人项目(Personal Robots Program)开发了ROS的雏形。2008年后,由Willow Garage公司推动了ROS的进一步发展。2012年后,ROS团队从WillowGarage公司独立出来,成为非盈利组织the Open Source Robotics Foundation(OSRF),负责维护和更新ROS,并为机器人社区提供相应的支持和
▍有个小妹子问:非常渴望成长,虽然已经工作了,仍然不敢中断学习。但是,在工作中学吧,好像学不深;想学习工作之外的东西,又不知道如何入手。到底应该如何学?
今天我们将谈论最近的一个低延迟直播的作品。一个有趣的事实是,在 1969 年,一个来自月球表面的直播被数亿人观看,他们的延迟大约是 3 秒,50 年后,超级碗也有数百万的流媒体播放,但在这种情况下延迟超过 45 秒。然而,在过去几年中,低延迟在实施和标准化方面取得了很多进展,因此我们的处境要比几年前好得多。低延迟的主要驱动因素之一就是现场体育赛事。
为什么db file sequential read事件在full table scan操作中显现,为什么在多块读中为什么会有单块读存在 ?
场景描述:Kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上,实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作,而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言,它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息;而consumer,同一个消费组内的所有consumer线程都被指定topic的某一个分区进行消费。
一旦构建了hudi,就可以通过cd hudi-cli && ./hudi-cli.sh启动shell。一个hudi数据集位于DFS上的basePath位置,我们需要该位置才能连接到Hudi数据集。Hudi库使用.hoodie子文件夹跟踪所有元数据,从而有效地在内部管理该数据集。
在数据安全管理体系的背后,离不开对安全日志数据的存储与分析。以终端设备为例,中国联通每天会产生百亿级别的日志数据,对于保障网络安全、提高系统稳定性和可靠性具有至关重要的作用。目前,Apache Doris 在联通体系的落地已支持了 30 多条业务线和数百个实时作业,不仅帮助联通实现了万亿级安全日志的高效分析和低成本,也为其他运营商提供了成功的参考案例和学习经验,对推动运营商的数字化转型进程具有重要意义。
◆ 一、背景描述 我们知道数据数据库的恢复模型决定了可以执行哪些类型的备份。在本节中,我们将讨论每个备份选项以及如何使用 SSMS 和 T-SQL 执行这些备份。 在本文中我们讨论如下内容: 完整备份 差异备份 文件备份 文件组备份 部分备份 仅复制备份 镜像备份 事务日志备份 ◆ 二、SQLSERVER备份类型 ◆ 2.1 SQL Server 完整备份 最常见的 SQL Server 备份类型是完整备份,也称为数据库备份。这些备份会创建数据库的完整备份以及事务日志的一部分,因此可以恢复数据库。这是最
Apache Kafka是一个事件流平台,其结合了三个关键的功能,使你可以完成端到端的事件流解决方案。
今天跟大家分享的题目为《CKV+异地容灾探索和实践》。CKV+是一个兼容redis协议的内存数据库,现在大部分用户对内存数据库的要求越来越高,对一致性、异地容灾等方面也提出更高的要求。下面从过往经验教训、可用性&一致性、CKV+架构演进、CKV+单活多可用区和CKV+多活架构探索等方面跟分享一些关于容灾的实践和思考。
SourceFunction 是 Flink 中所有流数据 Source 的基本接口。SourceFunction 接口继承了 Function 接口,并在内部定义了数据读取使用的 run() 方法、取消运行的 cancel() 方法以及 SourceContext 内部接口:
作者王家彬,腾讯后台开发工程师,参与“LBS+AR”天降红包项目,其所在“2016春节红包联合项目团队”获得2016公司级业务突破奖。
摘要:本文整理自 OceanBase 技术专家王赫(川粉)在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划,优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的,而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。
原标题:The Algorithm Series: Video Player Performance
腾讯云Status Page(Tencent Cloud Health Dashborad ),作为腾讯云官方的产品可用信息对外窗口,需要保障在极端的故障情形下,还能及时且正确地对外呈现关键信息,这要求在架构设计和部署上做到多地域级别的容灾效果。为了达到目标,我们除实施针对性的架构设计和部署外,还对各类故障场景做了故障演练验证。
简单来说,Oracle的Sharding技术就是通过分区(Partioning)技术的扩展来实现的。以前一个表的分区可以存在于不同的表空间,现在可以存在于不同的数据库。不同分区存在于不同数据库,这就将
何为高影响天气?面对高影响天气有没有预报的策略?高影响天气下该如何开展气象服务?今天就聊聊这些内容,这也是今天上午参加培训后的一些思考。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
八月再见,九月你好,今天是九月一日,新学年开始,Cloudera正式发布CDP Base 7.1.8和Cloudera Manager 7.7.1。这个版本引入了诸多新功能,比如通过EC提升Ozone的存储效率,Cloudera Manager的HA,多NameNode支持,全面支持Impala4.0,Hive性能提升,HDFS/Schema Registry血缘功能的增强,改进Ranger RMS,以及实时平台的全面增强。 1.平台支持增强 1.新的操作系统支持 CDP Private Cloud Ba
(注:这是区块链技术专题系列文章中的第一篇。)
应用程序架构是企业解决方案架构(ESA)的一个子集(图1)。应用程序架构既是一个过程(架构和设计)又是一个东西(可交付成果——架构的内容)。应用程序架构帮助组织规划其在应用程序解决方案和其他系统中的投资。正在评估、设计和交付的应用程序解决方案必须能够与已建立的解决方案共存。其中包括新开发的应用程序、遗留应用程序扩展、应用程序现代化、购买的应用程序包及其升级。
在这一部分中,我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定,每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论,而是将其视为技术的入门,以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。
转载自融云 Android SDK 2.8.0+ Extension 开发文档 融云 SDK 2.8.0 后对 会话界面输入区域、+号扩展区域、语音消息、Emoji 等进行了优化和重构,重构后上列区域有个统一的名称: Extension。本篇文档将会对 Extension 的概念,用法,自定义进行逐一讲解。 概念 Screenshot (22).png 见上图 Extension 即是整个标识了红框的区域,默认包含如下: Text 文字输入区域 Voice 语音消息区域(按住说话) Plugin 功能插
二、文件格式 文件头(Tga File Header):由图像描述信息字段长度、颜色表类型、图像类型、颜色表说明和图像说明五个字段组成,总计18字节,描述了图像存储的基本信息,应用程序可依据该部分字段值读写图像数据。
Apache Hudi 最初由Uber于 2016 年开发,旨在实现一个交易型数据湖,该数据湖可以快速可靠地支持更新,以支持公司拼车平台的大规模增长。Apache Hudi 现在被业内许多人广泛用于构建一些非常大规模的数据湖。Apache Hudi 为快速变化的环境中管理数据提供了一个有前途的解决方案。
患者在癌症治疗开始方面的延误会导致临床结果恶化,引发痛苦。然而,近年来患者面临更频繁的延误问题。这种延误更常见于弱势群体,包括来自未充分服务的种族和民族群体、收入较低的人以及居住在资源匮乏、高度贫困社区的人。导致延误的因素是复杂多样的,涉及多个层面,通常不仅受到临床因素的影响,还受到社会健康决定因素(SDOH)的影响。鉴于及时的癌症治疗对患者健康至关重要,而且会加剧健康不平等问题,一些认证机构现在将其视为一项质量指标,研究人员也将其作为评估政策干预效果的一个指标。
掌握Flink中三种常用的Time处理方式,掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用,了解Flink中的watermark。
Grid R-CNN是商汤科技最新发表于arXiv的一篇目标检测的论文,对Faster R-CNN架构的目标坐标回归部分进行了替换,取得了更加精确的定位精度,是最近非常值得一读的论文。
小到某个功能的开发方案,大到整个业务的系统设计,都可以看到架构设计的影子,但是架构设计的目的到底是什么?『从0开始学架构』的作者给我们的解答是:架构设计的主要目的是为了解决软件系统复杂度带来的问题。
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