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Apache NIFI 架构

流量控制器是操作的大脑。它为运行扩展提供线程,并管理扩展何时接收要执行的资源的时间表。

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Apache Kudu 架构

请参阅分区表:https://kudu.apache.org/docs/kudu_impala_integration.html#partitioning_tables id为简单起见,上面的表创建示例通过散列列分布到 有关分区的指导,请参阅 分区规则:https://kudu.apache.org/docs/kudu_impala_integration.html#partitioning_rules_of_thumb 在Impala中查询现有的Kudu表:Impala中创建映射Kudu表的外部映射表通过Kudu API或其他集成(如Apache Spark)创建的表在Impal中不会自动显示。 这一架构能满足既需要随机读写,又可以支持 OLAP 分析的场景。 但他有如下缺点: 第一:架构复杂。 5 Kudu 的基础架构 Kudu特点 特点一:主从架构 主为master,从为tserver,通常为三主多从 特点二:高可用性(High availability) Tablet

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    Apache Seatunnel - 架构解析

    概述 Seatunnel 是一个非常易用,高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品,架构Apache Spark 和 Apache Flink之上,开源项目地址:https://github.com /apache/incubator-seatunnel 版本演变 Seatunnel原名为Waterdrop,在更名之后正式孵化为Apache项目,同时对于两个名字也对应了不同的版本,Waterdrop 可以实现快速的异构数据源同步和接入 高度抽象业务处理逻辑,减少代码的冗余和重复开发 Seatunnel优势与缺点 优势 简单易用,灵活配置,无需开发 模块化和插件化 支持利用SQL做数据处理和聚合 由于其高度封装的计算引擎架构 SQL进行处理 整个Seatunnel通过配置文件生成的是一个spark job或者flink job 技术栈包括以下: Java Scala Flink Spark Java spi Spark插件体系架构设计 Flink插件体系架构设计 程序执行流程 最上层插件抽象实现细节 public interface Plugin<T> extends Serializable { // 配置文件的key

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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。 可插拔的灵活架构,允许支持更多的数据源接入Kylin,也支持采用其它技术作为存储引擎。 Cube构建引擎:这个模块是所有模块的基础,它负责预计算创建cube,创建的过程是通过hive读取原始数据然后通过一些mapreduce计算生成Htable然后load到hbase中 kylin架构体系 kylin模块架构图: 1 ):数据源Hadoop /Hive 上面也说到,kylin通常从hive中读取数据,使用mr进行预计算,kylin获取的表时星型结构的,也就是包括一张事实表和多张唯独表,如果遇到业务场景比较复杂

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    Apache CloudStack系统VM架构选择

    如果您想从dev@cloudstack.apache.org邮件列表中查看围绕此主题的原始讨论,请看这里: http://markmail.org/message/i5kolazi5so52eon

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    Apache CloudStack系统VM架构选择

    如果您想从dev@cloudstack.apache.org邮件列表中查看围绕此主题的原始讨论,请看这里: http://markmail.org/message/i5kolazi5so52eon

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    带有Apache Spark的Lambda架构

    这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构Apache Hadoop:简史 Apache Hadoop的丰富历史始于2002年。 Lambda架构 Nathan Marz针对通用的,可扩展的和容错的数据处理架构提出了术语Lambda Architecture。 示例应用程序 让我们用一些捷径创建一个示例应用程序来演示Lambda架构。 所以他们创建了Kappa架构 - 简化了Lambda架构。Kappa架构系统是删除了批处理系统的架构

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    Apache 架构师总结的 30 条架构原则

    本文作者叫 Srinath,是一位科学家,软件架构师,也是一名在分布式系统上工作的程序员。他是 Apache Axis2 项目的联合创始人,也是 Apache Software 基金会的成员。 Srinath 通过不懈的努力最终总结出了 30 条架构原则,他主张架构师的角色应该由开发团队本身去扮演,而不是专门有个架构师团队或部门。而不是专门有个架构师团队或部门。 Srinath 认为架构师应该扮演的角色是一个引导者,讨论发起者,花草修建者,而不是定义者和构建者。 Srinath 为了解决团队内部的架构纷争和抉择,制定了以下 30 条原则,这些原则被成员们广泛认可,也成为了新手架构师的学习途径。 如果你稍不留神,就很容易让架构成为一个空洞的词汇。比如设计者会说他的架构是错误的,但不知道为什么是错误的。

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    大数据架构系列:Apache Kylin 4.0

    架构图片上图源自官网,我们可以看到几个核心的模块:构建引擎(Build Engine)、查询引擎(Query Engine)、Cube数据(OLAP Cubes)、元数据(Metadata)、Web服务 结语通过上述的分析,我们发现Kylin4的新架构在设计和实现上确实比较优秀,可以在大量的场景下帮助用户进行透明加速查询,整体逻辑还是比较符合维度建模的理论。 另外Kylin是有商业化产品的,4.0的新架构也是从商业产品转化过来,功能差别并不大,在产品化上会做的更好,例如Schema change的自动更新方式、给用户自动推荐模型/Cube等。 同时也存在许多不足之处,例如数据一致性需要用户自己保证,复杂查询场景无法支持,预计算成本较高等问题;但是没有一个架构是完美的,我们要做的是在前人的基础之上去改进,做出更优秀的产品。 lang=zhhttps://archive.apache.org/dist/kylin/apache-kylin-4.0.1/http://09itblog.site/?

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    Apache Hudi 架构原理与最佳实践

    实际使用的格式是可插入的,但要求具有以下特征–读优化的列存储格式(ROFormat),默认值为Apache Parquet;写优化的基于行的存储格式(WOFormat),默认值为Apache Avro。 如何使用Apache Spark将Hudi用于数据管道? Hadoop Hive Spark 构建命令 Apache Hadoop-2.8.4 Apache Hive-2.3.3 spark-2.[1-3].x mvn clean install -DskipTests Apache Hudi与Apache Kudu的比较 Apache Kudu与Hudi非常相似;Apache Kudu用于对PB级数据进行实时分析,也支持插入更新。 Apache Kudu不支持增量拉取,但Hudi支持增量拉取。

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    Apache Doris 架构及代码目录解读

    一、系统架构 Doris是一个MPP的OLAP系统,主要整合了Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式 主要有如下功能职责: 数据存储与管理 查询计划的执行 二、Apache Doris 代码目录结构说明 ├── be // BE 代码目录 ├── bin 前端代码目录 └── webroot // 一些静态网页相关代码 主要介绍 fe/ be/ gensrc/ extension/ 四个目录 2.1 FE ├── checkstyle-apache-header.txt 词法定义文件 │ └── resources └── test // 单元测试 ├── java └── resources 在 main/java/org/apache 仓库及源码目录并进入镜像 $ docker run -it -v /data/dev:/root/.m2 -v /root/code/incubator-doris/:/root/incubator-doris/ apache

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    Apache RocketMQ 基础概念及架构解析

    Apache RocketMQ 基础概念及架构解析 Apache RocketMQ 系列: Apache RocketMQ之JMS基本概念及使用:https://www.jianshu.com/p/d2e3fd77c4f4 Apache RocketMQ 基础概念及架构解析:https://www.jianshu.com/p/95ab928960b3 Apache RocketMQ 的基础特性介绍:https://www.jianshu.com /p/570680b32590 Apache RocketMQ 集群搭建(两主两从):https://www.jianshu.com/p/b090138cf52c Apache RocketMQ 刷盘策略与复制策略 1.png 分解后,就出现了上图中的分布式架构,这类架构最大的特点就是解耦,而RocketMQ的异步解耦意味着底层的重构不会影响到上层应用的功能。 在2012年,阿里巴巴对于MetaQ进行了架构重组升级,开发出了MetaQ 2.0,这时就发现MetaQ原本基于Kafka的架构在阿里巴巴如此庞大的体系下很难进行水平扩展,所以在2012年的时候就开发了

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    「集成架构」我们得谈谈 Apache Camel

    通过提交,最活跃的项目是Apache Camel——一个旨在让企业开发人员集成大量应用程序的工具。 Apache camel缺乏其他ASF项目Hadoop、Kafka或Spark的品牌认知度;这些项目都被知名企业广泛使用,其中许多企业已经在此类开源软件上构建了其架构的关键组件。 但随着企业寻求集成更多的应用程序(例如,综合使用它们生成的数据),Apache Camel变得越来越重要。 Apache camel:欧盟委员会的开发者喜欢它… 在使用apache camel的人中,有欧洲委员会(EC)的开发人员。 Camel K基本上采用了Camel的工具箱,并在Kubernetes上以原生方式运行,这个版本是专门为无服务器和微服务架构设计的。

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    Apache Hive 3架构概述

    了解Apache Hive 3的主要设计功能(例如默认的ACID事务处理)可以帮助您使用Hive来满足企业数据仓库系统不断增长的需求。 ? Apache Tez Apache Tez是Hive on Tez服务的Hive执行引擎,该服务包括Cloudera Manager中的HiveServer(HS2)。Tez不支持MapReduce。 数据存储和访问控制 支持Hive 3设计的主要架构更改之一使Hive对元数据内存资源和文件系统或对象存储有了更多的控制。 Apache Hive Metastore共享 Hive、Impala和其他组件可以共享远程的Hive元存储。在CDP公共云中,HMS使用预安装的MySQL数据库。 原文链接:https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud/latest/upgrade/topics/hive-apache-hive-3-architectural-overview.html

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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 的架构设计 我们接下来看一下 Beam 架构是怎样的: 1. Apache Beam 的总体架构 ? Apache Beam 的总体架构是这样的,上面有各种语言,编写了不同的 SDKs,Beam 通过连接这些 SDK 的数据源进行管道的逻辑操作,最后发布到大数据引擎上去执行。 Beam SQL 和 Apache Calcite 函数的支持度。里面有一些现在不支持的,需要大家做的时候多多关注,特别是架构师设计时候。 ?

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    「事件驱动架构Apache Kafka中的事务

    在之前的一篇博客文章中,我们介绍了Apache Kafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义,介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。 现在,我们将继续上一节的内容,深入探讨Apache Kafka中的事务。该文档的目标是让读者熟悉有效使用Apache Kafka中的事务API所需的主要概念。 进一步的阅读 我们刚刚触及了Apache Kafka中事务的皮毛。幸运的是,几乎所有的设计细节都记录在网上。 结论 在这篇文章中,我们了解了Apache Kafka中事务API的关键设计目标,理解了事务API的语义,并对API的实际工作方式有了更深入的了解。

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    【无服务器架构Apache Openwhisk 概览

    Apache OpenWhisk是什么? Apache OpenWhisk是一个开放源代码的分布式无服务器平台,该平台可以执行功能(fx)以响应各种规模的事件。 OpenWhisk使用Docker容器管理基础架构,服务器和扩展,因此您可以专注于构建出色而高效的应用程序。 部署到任何地方 由于Apache OpenWhisk使用容器构建其组件,因此可以轻松地支持本地和Cloud基础架构中的许多部署选项。 编写函数后,请使用wsk CLI定位到Apache OpenWhisk实例,并在几秒钟内运行您的第一个操作。 ? 原文:http://openwhisk.apache.org/ 本文:http://jiagoushi.pro/node/900

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    Apache架构师的30条设计原则!

    | 作者:Srinath | 编辑:Corrie | 来源:ImportSource Srinath 通过不懈的努力最终总结出了30条架构原则,他主张架构师的角色应该由开发团队本身去扮演,而不是专门有个架构师团队或部门 Srinath 认为架构师应该扮演的角色是一个引导者,讨论发起者,花草修建者,而不是定义者和构建者。 Srinath 为了解决团队内部的架构纷争和抉择,制定了以下30条原则,这些原则被成员们广泛认可,也成为了新手架构师的学习途径。 如果你稍不留神,就很容易让架构成为一个空洞的词汇。比如设计者会说他的架构是错误的,但不知道为什么是错误的。 他是 Apache Axis2 目的联合创始人,也是 Apache Software 基金会的成员。他是WSO2流处理器(wso2.com/analytics)的联席架构师。

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    Apache Hudi 架构设计和基本概念

    Apache Hudi是一个Data Lakes的开源方案,Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写,它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。 基本架构 与Kudu相比,Kudu是一个支持OLTP workload的数据存储系统,而Hudi的设计目标是基于Hadoop兼容的文件系统(如HDFS、S3等),重度依赖Spark的数据处理能力来实现增量处理和丰富的查询能力 Apache Hudi在大数据应用场景中,所处的位置,如下图所示: ? 从上图中可见,Hudi能够与Hive、Spark、Presto这类处理引擎一起工作。 下面,先从Apache Hudi中提出的几个概念开始,来了解Hudi的设计: Timeline Hudi内部对每个表都维护了一个Timeline,这个Timeline是由一组作用在某个表上的Instant

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