LinkedIn成立于 2003 年，其目标是连接到您的网络以获得更好的工作机会。第一周只有 2,700 名会员。时间快进了很多年，LinkedIn 的产品组合、会员基础和服务器负载都取得了巨大的增长。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
首先，阿里云也有一款名为DataHub的产品，是一个流式处理平台，本文所述DataHub与其无关。
Dr. Elephant是一个Hadoop和Spark的性能监控和调优工具。它能自动采集作业的度量指标并分析他，然后以简单明了的方式展现出来。Dr. Elephant的设计思想是通过作业分析结果来指导开发者进行作业调优，从而提升开发者效率和集群资源的利用率。Dr. Elephant使用了一组可配置的插件式启发算法来分析hadoop和spark作业并提供优化建议。然后针对结果数据来建议如何调整作业。这个算法还计算了作业的许多其他度量标准，用来为集群作业优化提供了有价值的参考信息。
通过之前一系列的文章叙述，想必大家都对dr.elephant有了一个较为清晰的了解。通过自己线上经验的积累，以及和一些读者的交流，我汇总了一些大家在实战中遇到的问题和解决方案。
2003年是LinkedIn元年，公司成立的目标是连接你的个人人脉以获得更好的的工作机会。上线第一周才有2700个会员注册，时光飞梭，LinkedIn的产品、会员数量、服务器负载都极大的增长了。
翻译自 LinkedIn Unifies Stream and Batch Processing with Apache Beam 。
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
这是一个新概念：The Modern Metadata Platform，直译就是现代元数据平台。这个概念是伴随着 Modern Data Stack 概念而生，是其中的一部分。
数据科学家的工作艰巨，这已不是什么秘密。感觉就像很久以前，每个人都在谈论数据科学是21 世纪最性感的工作。哎呀，这么久了，人们还亲自见面呢！今天，性感开始失去光泽。人们认识到，几乎不可能找到 2012 年每个 CEO 眼中的独角兽数据科学家。你知道那个，数学家 / 统计学家 / 计算机科学家 / 数据工程师 / 行业专家。事实证明，很难在一个大脑中找到所有这些令人敬畏的东西。
笔者也是在互联网软件行业里面摸爬滚打十年多了，回头想想青葱岁月，很多时间都花在各种技术热潮的追逐上，有些是有价值的，也有些因为没人指导走过弯路，下面我就把我自己接触到这么多优秀的开源软件给大家做个梳理。也许比较枯燥无聊，供大家以后查阅。
Lambda 架构已经成为一种流行的架构风格，它通过使用批处理和流式处理的混合方法来保证数据处理的速度和准确性。但它也有一些缺点，比如额外的复杂性和开发 / 运维开销。LinkedIn 高级会员有一个功能，就是可以查看谁浏览过你的个人资料 (Who Viewed Your Profile，WVYP)，这个功能曾在一段时间内采用了 Lambda 架构。支持这一功能的后端系统在过去的几年中经历了几次架构迭代：从 Kafka 客户端处理单个 Kafka 主题开始，最终演变为具有更复杂处理逻辑的 Lambda 架构。然而，为了追求更快的产品迭代和更低的运维开销，我们最近把它变成无 Lambda 的。在这篇文章中，我们将分享一些在采用 Lambda 架构时的经验教训、过渡到无 Lambda 时所做的决定，以及经历这个过渡所必需的转换工作。
相信大家都注册过 LinkedIn, 一个基于 professional 的社交网络，通过 LinkedIn 联系 recruiter 是找工作的重要渠道。 在 LinkedIn 工作是怎样的体验？它有什么前景？为什么能位列 FLAG？小编在去年初加入 LinkedIn, 就用这篇文章来和大家聊一聊自己眼里的 LinkedIn. Founder 和 CEO 是何方神圣？ 各位读者以后多半来硅谷或者在 IT 圈混，一定要知道一个叫 Reid Hoffman 的胖子，他早年在 Apple 做过 UI Desi
谈到数据治理，自然离不开元数据。元数据(Metadata)，用一句话定义就是：描述数据的数据。元数据打通了数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。因此，数据治理的核心就是元数据管理。
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台，Datahub在近一年的时间里发展迅猛，大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少，大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台，但可参考的资料太少。
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
大家好，我是独孤风。元数据管理平台层出不穷，但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家，那么我们该如何选择呢？
1）spring-boot-starter 这是Spring Boot的核心启动器，包含了自动配置、日志和YAML。
领英采用协议缓冲区（Protocol Buffers），以实现其各类平台中更为高效的微服务间数据传递，并将其与开源框架 Rest.li 相集成。在全公司范围的推广完成后，领英将延迟降低了 60% 的同时，也提高了资源的利用率。
大数据测试学习笔记之监控工具Dr.Elephant 随着大数据测试方面的学习扩展得越来越多，开始找了些关于大数据技术方面的监控工具，本文主要介绍linkedin开源的Dr.Elephant监控工具。 介绍 一句话介绍： Dr.Elephant是Apache Hadoop和Apache Spark的job级和工作流级性能监视和调优工具。 由Linkedin开源贡献，github地址为： https://github.com/linkedin/dr-elephant 定位： 成一个对Hadoop和Spark任务
这个项目是一个 LinkedIn 技能评估答案的存储库。它提供了各种领域和主题的问题和答案，以帮助用户更好地学习新概念并准备相关考试。该项目具有以下核心优势：
作者 | Tanmay Deshpande 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，LinkedIn 透露了他们如何为 LinkedIn Marketing API 构建 API 版本化框架，允许外部合作伙伴按照自己的节奏迁移到新版本的 API。 在这个新框架中，每个 API 产品都通过一个为外部合作伙伴提供 API 的中间层公开其版本化的模型和 API。中间层 API 和模型通过特定的版本向外部公开，用户可以按照自己的节奏迁移到新版本。 遗留的架构由各种业务线构建的后端 API 组成，并通过
为了在本地部署Dr.Elephant测试，你需要安装Hadoop(version 2.x)或者Spark(Yarn mode, version > 1.4.0)，以及资源管理服务和历史作业服务（可以用伪分布式）。关于伪分布式模式在 YARN 上运行 MapReduce 作业相关说明可以在这里(https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html)[1]找到。
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
最近在熟悉公司内部的埋点采集，发现数据架构最后是存放到apache pinot库的，因为之前从来没见过，所以有了本文的学习文档。
基于 Lyft 的 Flyte Kubernetes 调度器，FlyteInteractive 连接到 Kubernetes pod 内的 VSCode Server，以访问集群上的资源和大规模数据。
Flink具有监控 API，可用于查询正在运行的作业以及最近完成的作业的状态和统计信息。Flink 自己的仪表板也使用了这些监控 API，但监控 API 主要是为了自定义监视工具设计的。监控 API 是 REST-ful API，接受 HTTP 请求并返回 JSON 数据响应。
Flink有一个History Server，可以用来在相应的Flink集群关闭后查询已完成作业的统计信息。例如有个批处理作业是凌晨才运行的，并且我们都知道只有当作业处于运行中的状态，才能够查看到相关的日志信息和统计信息。所以如果作业由于异常退出或者处理结果有问题，我们又无法及时查看（凌晨运行的）作业的相关日志信息。那么History Server就显得十分重要了，因为通过History Server我们才能查询这些已完成作业的统计信息，无论是正常退出还是异常退出。
要知道，一个月是一段很长的时间。如果每天坚持用 6-7 小时来做一件事，你会有意想不到的收获。
Flink REST API 是 JobManager 提供的 HTTP 接口，用户可以通过 GET、POST 等 REST 定义的方法，请求获取作业、JobManager、TaskManager 的运行状态、监控信息、各项配置等等。
导读：毫无疑问，Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域「小白」来说，深入地掌握 Python 看似是一件十分困难的事。其实，只要掌握了科学的学习方法并制定了合理的学习计划，Python 从入门到精通只需要一个月就够了！
我们很高兴地宣布发布用于 CDP 私有云基础的 Cloudera 流分析 (CSA) 1.6。在此版本中，我们在 1.4 和 1.5 的基础上进行构建，其中包含许多修复、增强和功能。从这个版本开始，我们现在有一个协调一致的 CSA 社区版 (CE) 发布周期。您现在可以期待同时发布 CE 和 CDP 私有云基础版本的 CSA。这将确保您首先获得最新功能，我们希望您能够尽早并经常向我们提供反馈。
LinkedIn是一个社交网络，为专业人士。它是建立使用开源产品。他们赞助了很多开源的项目。这里是LinkedIn所使用的开源产品的列表。
对于数据工程师而言，元数据知识可能是最需要掌握的，却常常又被忽略的一部分。毕竟在平时做需求时，大家都是用 SQL 完成任务，而和领导汇报时，又常常凸显出数据产生的效益，元数据基本上就被忽视了。如果团队里没有人想去整理元数据的话，随着公司的发展，数据源和数据量的不断增多，就会逐渐发现我怎么找不到数据了？这个数据口径到底是怎么回事，哪一个才是对的？等等问题。
作者：Jesus Rodriguez 翻译：王闯（Chuck）校对：欧阳锦本文约1700字，建议阅读5分钟本文介绍了全球知名职业社交平台领英（LinkedIn）背后的大规模机器学习基础设施，从中我们得以一窥硅谷互联网大厂的机器学习架构和工程技术实践前沿。 标签：机器学习、架构、TensorFlow、领英、LinkedIn 图片来源： https://solutionsreview.com/business-intelligence/machine-learning-linkedin-groups/ 构建大
有朋友问我还有哪些稳定的 Gravatar 镜像地址，下面这些都是我收集的相对比较稳定的镜像：
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
原文链接：https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying
然后这个图案是可以自定义的，在src/main/resource下新建一个banner.txt文件，然后去http://patorjk.com/software/taag/下自定义自己所要显示的文字，然后点击下面的select & copy把复制的内容复制到banner.txt文件中，重启一下Springboot，图标就会发生变化。
Apache kylin 能提供低延迟（sub-second latency）的秘诀就是预计算，即针对一个星型拓扑结构的数据立方体，预计算多个维度组合的度量，然后将结果保存在hbase中，对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口，即可实现实时查询。
Apache Spark提供的两种基于命令行的处理交互方式虽然足够灵活，但在企业应用中面临诸如部署、安全等问题。为此本文引入Livy这样一个基于Apache Spark的REST服务，它不仅以REST的方式代替了Spark传统的处理交互方式，同时也提供企业应用中不可忽视的多用户，安全，以及容错的支持。 背景 Apache Spark作为当前最为流行的开源大数据计算框架，广泛应用于数据处理和分析应用，它提供了两种方式来处理数据：一是交互式处理，比如用户使用spark-shell或是pyspark脚本启动Sp
Dr.Elephant这个项目希望构建一个可以自动优化hadoop mapreduce相关函数的调优框架。在这种情况下，是为了函数消耗最少的资源来完成作业。我们还希望在未来的版本将作业时间也作为函数资源消耗的参考指标。我们使用迭代算法和粒子群优化算法进行自动调优。这些迭代通过分析作业的多次运行结果来完成，我们已经在15-20次的作业中优化了20-30%的资源。
什么是数据血缘？数据血缘是数据产生、加工、转化，数据之间产生的关系。随着公司业务发展，通过数据血缘，能知道数据的流向，以便我们更好地进行数据治理。
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