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Apache Kylin原理与架构

Kylin的介绍 Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。 Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目,是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。 Apache Kylin作为OLAP引擎包含了从数据源(Hive/Kafka等)获取源数据,基于MapReduce构建多维立方体(Cube),并充分利用HBase的列式特性来分布式的存储立方体数据,提供标准 Kylin的工作原理 Kylin的核心思想是预计算,即对多维度可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存到Cube并写入到HBase中,这样在查询的时候直接查询HBase即可。 我们的目标是让用户能够更为顺畅地采用这套Kylin平台 jdbc驱动程序:kylin提供了jdbc的驱动,驱动的classname为org.apache.kylin.jdbc.Driver,使用 的url

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    Apache Nifi的工作原理

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    Apache Pulsar事务机制原理解析|Apache Pulsar 技术系列

    导读 Apache Pulsar 在 2.8.0 正式支持了事务相关的功能,Pulsar 这里提供的事务区别于 RocketMQ 中 2PC 那种事务的实现方式,没有本地事务回查的机制,更类似于 Kafka Apache Pulsar 中的事务主要用来保证类似 Pulsar Functions 这种流计算场景中 Exactly Once 语义的实现,这也符合 Apache Pulsar 本身 Event Streaming 作者简介   冉小龙-腾讯云中间件团队研发工程师  Apache Pulsar committer RoP 作者及 Maintainer Apache BookKeeper contributor Apache Pulsar Go client 作者 Apache Pulsar Go Functions作者 Stremnative/pulsarctl 作者 ? 基本概念 为了更好的理解和实现事务相关的逻辑,Apache Pulsar 在这里抽象了如下几个核心概念: 1.

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    基于Apache组件,分析对象池原理

    池塘里养:Object; 一、设计与原理 1、基础案例 首先看一个基于common-pool2对象池组件的应用案例,主要有工厂类、对象池、对象三个核心角色,以及池化对象的使用流程: import org.apache.commons.pool2 .BasePooledObjectFactory; import org.apache.commons.pool2.PooledObject; import org.apache.commons.pool2 .impl.DefaultPooledObject; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool; import org.apache.commons.pool2 案例中对象是完全自定义的;对象工厂中则重写两个核心方法:创建和包装,以此创建池化对象;对象池的构建依赖定义的对象工厂,配置采用组件提供的常规配置类;可以通过调整对象实例化的时间以及创建对象的个数,初步理解对象池的原理 接口 池化对象,基于包装类被维护在对象池中,并且维护一些附加信息用来跟踪,例如时间、状态; 案例中采用DefaultPooledObject包装类,实现该接口并且线程安全,注意工厂类中的重写; 3、运行原理

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    从Nginx、Apache工作原理看为什么Nginx比Apache高效!

    为什么Nginx在处理高并发方面要优于httpd,我们先从两种web服务器的工作原理以及工作模式说起。 一、Apache三种工作模式 我们都知道Apache有三种工作模块,分别为:prefork、worker、event。 1、prefork的工作原理 如果不用“–with-mpm”显式指定某种MPM,prefork就是Unix平台上缺省的MPM。它所采用的预派生子进程方式也是 Apache1.3中采用的模式。 2、worker的工作原理 相对于prefork,worker是2.0版中全新的支持多线程和多进程混合模型的MPM。 四、Nginx 工作原理 Nginx会按需同时运行多个进程:一个主进程(master)和几个工作进程(worker),配置了缓存时还会有缓存加载器进程(cache loader)和缓存管理器进程(cache

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    Apache Beam 架构原理及应用实践

    导读:大家好,很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想,从进入 IT 行业以来,不停的搬运数据,不管职务为前端,还是后台服务器端开发。 Apache Beam 的优势 Apache Beam 的架构设计 Apache Beam 的核心组件刨析 AloT PB 级实时数据,怎么构建自己的“AI 微服务”? ▌Apache Beam 是什么? 1. Apache Beam 的前世今生 ? 例如: 使用 Apache Beam 进行大规模流分析 使用 Apache Beam 运行定量分析 使用 Apache Beam 构建大数据管道 从迁移到 Apache Beam 进行地理数据可视化 使用 ▌关于持续问题咨询: Apache Beam 官方网站 https://beam.apache.org/ Apache Beam 开源地址 https://github.com/apache/beam

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    调度系统Apache DolphinScheduler介绍和设计原理

    Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 1.3 的架构分层详细图如下: 1.3 整个系统运作过程的活动图如下: 更多详细信息参见 issue:https://github.com/apache/incubator-dolphinscheduler DolphinScheduler 的 Docker 官方镜像,更方便大家部署 DolphinScheduler,这块的详细文档请参考:[ K8s Readme ](https://github.com/apache /releases/tag/1.3.2 Apache DolphinScheduler 社区介绍 Apache DolphinScheduler 是一个非常多样化的社区,至今贡献者已100多名, 他们分别来自 集群去中心化 支持对Master/Worker cpu load,memory,cpu在线查看 支持工作流运行历史树形/甘特图展示、支持任务状态统计、流程状态统计 支持补数 支持多租户 支持国际化 加入 Apache

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