AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说,可以用一句话概括其实质:Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境,只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业,无需维护集群。
在万事达,内部云团队维护我们的 Kubernetes 平台。我们的工作包括维护 Kubernetes 集群,这是我们所依赖的核心部署,并为租户提供了日志、监控等服务,并为租户提供了良好的体验。
在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
作为类比,SPI 总线有 2 条单向传输通道:MISO, MOSI。SPI 输入和输出的数据,大路朝天,各走一条。
大数据技术的发展历程中,继数据仓库、数据湖之后,大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据?数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象?今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外,数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖。
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性,比如是否压缩、压缩格式等等);如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了具体的key/value消息
AXI 协议中定义了一组信号表示读写传输事务的类型,分别为 ARCACHE 以及 AWCACHE,合称为 AXCACHE。两者控制了
参考资料:https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
cache监听一致性主要是获得cache的总线访问权,比如core1和core2同时写入相同的地址,会交由总线进行仲裁,确定哪个核先写入,在获得写入权限后,会通过总线广播使地址失效。一般的smp架构cpu cache结构如下图:
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
String字符串虽然是不可变的字符串,但也同样可以进行拼接,只是会产生一个新的对象。String字符串拼接的时候可以使用“+”运算符或String的concat(String str)方法。其中“+”运算符的优势是可以连接任何类型的数据拼接成为字符串,而concat方法只能拼接String类型的字符串。
这么写TMD 的有大问题。 尤其这个overwrite(),上面的代码会直接在程序运行时候重写当前文件系统目录,覆盖代码,数据恢复软件都找不回来。我很不清楚为何能有这么厉害的权限
本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中,并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
对象存储不是什么新技术了,但是从来都没有被替代掉。为什么?在这个大数据发展迅速地时代,数据已经不单单是简单的文本数据了,每天有大量的图片,视频数据产生,在短视频火爆的今天,这个数量还在增加。有数据表明,当今世界产生的数据,有80%是非关系型的。那么,对于图片,视频等数据的分析可以说是大数据与人工智能的未来发展方向之一。
在构建本地数据中心的时候,出于Apache Kudu良好的性能和兼备OLTP和OLAP的特性,以及对Impala SQL和Spark的支持,很多用户会选择Impala / Spark + Kudu的技术栈。但是由于Kudu对本地存储的依赖,导致无法支持的数据高可用和弹性扩缩容,以及社区的逐渐不活跃,越来越多的用户,开始迁移到云上的Trino / Spark + Hudi 技术栈,本文通过一个实际的例子,来看一下迁移过程中发生的代码的重构和数据的迁移。
如果你是一个 EECS 专业的学生或领域内从业者,你一定经常听到别人谈论 DRAM 、内存和 DDR ——学数字电路和计算机组成的时候绕不过 DRAM ,讨论电脑性能的时候离不开内存,围观领域内公司发布新产品时,总是看到产品使用了所谓的 xx 通道 DDR4/DDR5 技术。
在做leetcode的时候,遇到hard题大家往往都觉得头疼,但其实,掌握方法,举一反三,hard题有时候我们也能想到好的思路,顺利攻破,今天我们就介绍一下动态规划在字符串匹配中的应用,相同类型的题目在前120道题中居然出现了4次!有必要好好总结一下! 这四道题分别是: 10. Regular Expression Matching:https://leetcode.com/problems/regular-expression-matching/description. 44.Wildcard Match
LockFreeList是UE提供的一系列LockFree容器,其实主要就是实现了多线程lockfree的栈和队列这两种容器,其他的几个容器都基于这两种扩展出来。这些容器的代码本身经过了高度优化和打磨,性能表现非常优秀,UE自己的TaskGraph中Task管理以及多线程调度都是基于这个容器来实现的。这篇文章主要就是来从细节触发,讲清楚这个LockFree容器到底是怎样实现的,代码里很多诡异的写法的用意是什么,UE引擎的多线程性能非常好,跑得这么快,到底快在了哪里?
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值,这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。
环球易购创建于 2007 年,致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态,2014 年通过与百圆裤业并购完成上市,上市公司「跨境通(SZ002640)」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力,在海外市场建立了广阔的销售网络,得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可,公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
Iceberg项目2017年由Netflix发起, 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司,发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务,数据突变,数据校正,流媒体支持,架构演进,因为酸性事务能力Apache提供了四种,用于满足和管理大数据。
犹记得,Spark在2013年才开始陆续传到国内,而再此之前,大数据领域可以说是Hadoop的天下。但是仅在一年多左右的时间,Spark就迅速成为了新一代的大数据框架的选择,光环甚至一度超过Hadoop,而关于Hadoop和Spark的争议,也一直没断过。比如说Spark是否依赖hadoop?
速度快的存储硬件成本高、容量小,速度慢的成本低、容量大。为了权衡成本和速度,计算机存储分了很多层次,扬长避短,有寄存器、L1 cache、L2 cache、L3 cache、主存(内存)和硬盘等。图1 展示了现代存储体系结构。
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景,基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战,如:
Alluxio是世界上第一个用于云分析和人工智能的开源数据编排技术。它弥合了数据驱动应用程序和存储系统之间的鸿沟,使存储层的数据更接近数据驱动应用程序,并使其易于访问,使应用程序能够通过一个通用接口连接到多个存储系统。Alluxio的内存第一层体系结构使数据访问速度比现有解决方案快几个数量级。
把ALU-IN(8芯的盒型插座)与右板上的二进制开关单元中J01插座相连(对应二进制开关H16~H23),把ALU-OUT(8芯的盒型插座)与数据总线上的DJ2相连。
上文:内存屏障是什么? 本文是继上文的解决内存不一致的另一种实现方式。根据上文我们了解到cpu加载执行计算的流程:
作者:所罗伯·斯里瓦斯塔瓦(Saurabh Shrivastava)、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫(Neelanjali Srivastav)
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战,因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外,即使专为大数据设计的系统,如 Hadoop,由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据,我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
Disruptor框架学习(2)--为啥这么快 在上一篇中,笔者阐述了Disruptor的代码实现和数据结构。在说到,Disruptor为什么性能那么高的时候,提及了几个概念:CAS、缓存行、伪共享。本篇,就对此进行一个详细的介绍。 1.1 CPU缓存 在现代计算机当中,CPU是大脑,最终都是由它来执行所有的运算。而内存(RAM)则是血液,存放着运行的数据;但是,由于CPU和内存之间的工作频率不同,CPU如果直接去访问内存的话,系统性能将会受到很大的影响,所以在CPU和内存之间加入了三级缓存,分别是L1、L
(译者补充:随着每个云提供商都提供了数十种数据服务,为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要,更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。)
说到大数据,就不得不说Hadoop和 Spark,Hadoop和 Spark作为大数据当前使用最广泛的两种框架,是如何发展的,今天我们就追根溯源,和大家一起了解一下Hadoop和 Spark的过去和未来;在Hadoop出现之前,人们采用的是典型的高性能 HPC workflow,它有专门负责计算的compute cluster,cluster memory很小,所以计算产生的任何数据会存储在storage中,最后在Tape里进行备份,这种workflow主要适用高速大规模复杂计算,像核物理模拟中会用到。
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决IO速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
在文件format(parquet/avro/orc)之上实现table语义 支持定义和变更schema 支持hidden partition 和partition变更 acid语义 历史版本回溯
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能分布式文件系统,在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性,可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用,亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景,包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据,并且提供了简单易用的API。同时,Spark还支持多种编程语言,包括Python、Java和Scala等,使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署,它为 Java、Scala、Python,和 R 编程语言提供了本地绑定,并且支持 SQL、流数据、机器学习,和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府,和所有如 Apple、Facebook、IBM,和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好,Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署,它为 Java、Scala、Python,和 R 编程语言提供了本地绑定,并且支持 SQL、流数据、机器学习,和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府,和所有如 Apple、Facebook、IBM,和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 📷 非常好,Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
spark Streaming的checkpoint是一个利器,帮助在driver端非代码逻辑错误导致的driver应用失败重启,比如网络,jvm等,当然也仅限于支持自动重启的集群管理器,比如yarn。由于checkpoint信息包含序列化的Scala / Java / Python对象,尝试使用新的修改类反序列化这些对象可能会导致错误。
Alluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的 数据编排技术 。 它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署,它为 Java、Scala、Python,和 R 编程语言提供了本地绑定,并且支持 SQL、流数据、机器学习,和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府,和所有如 Apple、Facebook、IBM,和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。
随着移动互联网,物联网技术的发展,数据的应用逐渐从 BI 报表可视化往机器学习、预测分析等方向发展,即 BI 到 AI 的转变。
在上一篇文章里,我们聊到了 CPU 的三级缓存结构,提到 CPU 缓存就一定会聊到 CPU 的缓存一致性问题。那么,什么是缓存一致性问题,CPU Cache 的读取和写入过程是如何执行的,MESI 缓存一致性协议又是什么?今天我们将围绕这些问题展开。
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。
事实上JAVA具有很多操作文件的方案(方法), 许多程序需要将一些事件记录到本地存储中,常见的如数据库,MQ等,首先文件是许多带数据的块组成的,传统IO操作文件具有一个寻址过程(事实上硬件上也会存在寻道,旋转延迟等因素),小文件尚可,大文件就比较消耗性能和时间,比如数据库分配的文件(本地),顺序IO具备指定位置的功能,但是任然需要我们维护一个偏移量(游标).
我们可以用vector存名字数组里面的数据,那下标就可以做它们的编号,那这样用编号找名字是很方便的,编号是几,就找下标为几的元素就行了。 但是名字找编号就有点麻烦,所以我们可以借助map给名字和编号建立一个映射关系。
摘要:Apache Flink 是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎,数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构,以 Iceberg、Hudi、Delta 为代表的解决方案应运而生,Iceberg 目前支持 Flink 通过 DataStream API /Table API 将数据写入 Iceberg 的表,并提供对 Apache Flink 1.11.x 的集成支持。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云