软件架构的数据流风格是一种组织软件组件的方法，其关注点在于数据的流动方式及处理过程。在数据流风格中，数据从一个组件流向另一个组件，每个组件对数据进行处理后，再将其传递给下一个组件。这种风格强调的是数据处理的顺序和方式，适合于数据处理和数据转换密集型的应用程序。
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
1. NSH-SFC概述 当前SFC的实现方案主要分为两种:一种基于NSH(network service header)。数据封装时，在L2或者L3数据后添加NSH头，然后进行L3或L4的封装。转发时,根据nshheader去转发SFC中的数据，整个过程都是依据同一个SPI（service path id）和递减的SI（service index）；另一种无NSH头，在转发过程中，SFF需要不停对新来的数据包进行判断,确定是否属于某个SFC。ODL的子项目SFC就是第一种的实现。 1.1 NSH-SFC组
Netty作为高性能的网络通信框架，它是IO模型演变过程中的产物。Netty以Java NIO为基础，是一种基于异步事件驱动的网络通信应用框架，Netty用以快速开发高性能、高可靠的网络服务器和客户端程序，很多开源框架都选择Netty作为其网络通信模块。本文主要通过分析IO模型的优化演进之路，比较不同IO模型的异同，让大家对于Java IO模型有着更加深刻的理解，我想这也是Netty如何实现高性能网络通信理解的重要基础。话不多说，我们赶紧发车了。
数据来源于互联网 技术站点 Hacker News：非常棒的针对编程的链接聚合网站 Programming reddit：同上 MSDN：微软相关的官方技术集中地，主要是文档类 infoq：企业级应用，关注软件开发领域 OSChina：开源技术社区，开源方面做的不错哦 cnblogs，51cto，csdn：常见的技术社区，各有专长 stackoverflow：IT技术问答网站 GitHub：全球最大的源代码管理平台，很多知名开源项目都在上面，如Linux内核 Gitee: 中国的源代码管理平台，很多半成品项
学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：
在Linux的世界里，设备是构成系统的基础，它们使得计算机能够与外界互动。Linux设备可以大致分为几种类型，每种类型都有其独特的特性和用途。🌌让我们一起探索这些设备类型及其特性。
本文将对Kafka做一个入门简介，并展示如何使用Kafka构建一个文本数据流管道。通过本文，读者可以了解一个流处理数据管道（Pipeline）的大致结构：数据生产者源源不断地生成数据流，数据流通过消息队列投递，数据消费者异步地对数据流进行处理。
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最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
UI框架：Foundation，Boostrap，Pure，EasyUI，Polymer
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
有人说，世间问题再多，无非就是时间和空间的问题。每每看到这类说法，都不禁会让我想起小时候看的《天龙八部》中的一处情节：彼时彼刻，少林寺正在被江湖歹人围攻，方丈情急之下问虚竹外面有多少人，虚竹傻不啦叽的说好多人呢，作为装逼界的老把式，方丈故作高深的说：错，只有两个人，名和利。原本这一教科书式的逼，我可以给90分，无奈后面分分钟打脸的情节破坏了逼格的美感——虚竹听信了方丈的“教诲”，正若有所思时，方丈也在为这个逼装得恰如其分而沾沾自喜，但突然意识到刀已经架到自己脖子上了，于是立马回到现实中，让虚竹再去看看外面有多少人，虚竹记下了方丈的教诲，当然说只有两个人。这可把方丈开心死了，高喊这下少林寺有救了，谁料自己推门一看，这啪啪啪的立即就被打了脸。
说实话，在下第一次接触这个概念也是「懵逼」的。然后我个人进行了一番总结和归纳，下面我用最通俗的语言来教教大家什么才是「边缘计划」。
在Linux操作系统中，I/O（输入/输出）模型是一套定义如何处理数据读写的机制，它对系统性能有着重要影响。为了适应不同的应用场景和性能需求，Linux抽象出了多种I/O模型。每种模型都有其独特的特点、底层原理、优劣势以及适用场景。🤓
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】Science合作期刊Intelligent Computing发表新论文，中国科学院计算所徐志伟教授牵头组织的“低熵云计算”专辑正式出版，收入了来自中国科学院计算所、中国科学院深圳先进技术研究院、香港中文大学、鹏城实验室、天津大学等单位的五篇投稿，得到了孙凝晖院士、陈云霁研究员、包云岗研究员等知名学者的支持，系统的介绍了“低熵云计算”的技术内涵。此外，西安电子科技大学韩根全教授及其合作者发表用于智能计算的铁电器件相关综述，郝跃院士作为共同作者参与了
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
的确，实时这个名词在现代这个科技社会越来越重要，仅以此篇文章记录我的Apache Flink实践学习过程~
数据处理逻辑多，脚本相互依赖强，运维管理监测难，怎么办？！为了解决这些问题，最近比较深入研究Airflow的使用方法，重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow，特此笔记，跟大家分享共勉。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
Hydra（九头蛇），分布式任务处理系统，由社交标签服务提供商AddThis六年前开发，现在已得到Apache的开源许可，就像hadoop一样，只是还没有Hadoop那样的知名度和声势。Hydra的创造者称，该“多头”平台非常擅长处理一些大的数据任务——对非常大的数据集进行实时处理，这样的任务恐怕会让那只大象（Hadoop）很头疼。 Hadoop仍然是一个储存大量数据的优秀平台，但很多公司面临着另一个问题，我们将数据存储到Hadoop之后如何去分析数据，无论是Hive还是Pig都需要方便地访问Hadoop中
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
近日，经 LF Edge 委员会投票决议，EMQ 旗下的开源项目 EMQ X Kuiper（以下简称 Kuiper）作为「Stage 1 - At Large」正式加入 LF Edge 基金会。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
数据在计算机科学中起着至关重要的作用，而其处理方式也不断演进。Java Stream流就是一种新的处理数据的思维方式，它引入了流式思想，使数据的处理变得更加优雅和高效。本文将深入讨论Java Stream流，包括流的基本概念、使用步骤、获取流的方式、中间操作方法以及终结操作方法。通过本文的学习，读者将能够更好地理解和利用Stream流进行数据处理。
对kafka来说，这是一个激动人心的时刻。kafka被成千上万个组织使用，包含了三分之一的世界500强公司。它是增长最快的开源项目之一，围绕它产生了一个巨大的生态系统。它是管理和处理流式数据的核心。那么kafka从何而来？我们为什么要建造它？它到底是什么？ Kafka最初是我们在Linkedin开发的一个内部基础性系统。我们的初衷很简单：有很多数据库和系统能够存储数据，但是缺少对连续不断的流式数据的处理。在创建kafka之前，我们对各种现有的技术进行选择，从消息传递系统到日志聚合和ETL工具等，但是没有一个能很好的满足我们的需求。 我们最终决定从头开始。我们的想法是，与其像关系数据库、key-value数据库、搜索引擎、缓存数据库等专注保存大量的数据，我们将专注于数据的流式处理-建立一个数据系统-实际上是基于这个想法的数据架构。 这个想法被证明比我们预期的更加广泛适用。虽然kafka一开始只是在社交网络场景下支撑实时应用和数据流式处理，你现在可以看到它是每个行业的架构核心，大型的零售商正在重新围绕流式数据设计他们的基础业务、汽车制造企业正在收集和处理物联网汽车实时数据流、银行也正在重新考虑建立围绕kafka的基础业务处理和系统。 那么kafka究竟是怎么回事呢，它与你已经知道和使用的系统相比如何？ 我们认为kafka是一个流式处理平台：允许对流式数据进行发布订阅、存储和处理，这正是apache kafka的设计初衷。这种数据的处理方式可能与你习惯的方式有点不同，但是对抽象应用程序的体系结构收到了难以置信的效果。kafka经常被拿来与现有的三个技术领域做比较：企业消息系统、大数据系统hadoop以及其数据集成和etl工具。这些比较虽然能说明一部分问题，但是存在着诸多的局限性。 Kafka像传统的消息队列一样，支持对消息的发布和订阅。在这方面类似于activeMQ、RabbitMQ、IBM的MQSeries以及其他的消息队列产品。但是即便有这些相似之处，kafka还是与传统的消息队列存在跟不上的区别，使得kafka完全是另外一种系统。kafka与传统的消息系统相比有三个最大的区别：首先,kafka是一个作为完全分布式系统的集群系统。即便在规模最大的公司也能将分布式扩展到所有的应用之上。而不是像传统的消息队列，需要运行几十个单独的消息broker,手动指定不同的应用。这使得你有了一个中心平台可以灵活应对公司内部的各种数据流。其次，kafka是一个真正的存储系统，可以持久化存储你想要的任何数据。这是一个巨大的优势，它实现了真正的传输保证，其数据复制了多个副本、支持持久化，并且可以随时保存。最后，流式处理的概念大大提高了数据处理的抽象水平，传统的消息队列中，消息队列只是分发消息。而kafka的流式处理能力让你用更少的代码就可以实现对数据的动态流式计算。这些差异让kafka自成体系，简单的只是认为kafka是另外一种消息队列是没有任何意义的。 另外一个关于kafka的观点，也是我们设计和开发kafka的初衷之一，我们可以把kafka看成一个实时版本的hadoop。hadoop允许周期性的存储和处理大规模的文件和数据，kafka让你可以对大规模持续的数据流进行存储和处理。在技术层面上，二者肯定存在相似之处。许多人将新兴的流式处理当作是hadoop批处理的超集。这种比较忽略了数据的连续性，低延迟的处理与自然的批处理的存储很大的不同。而hadoop的大数据分析能力，通常应用在数仓之上，不具有实时性，而kafka的低延迟特性，则让实时数据处理分析直接应用到业务的核心应用成为了可能。这使得当业务在进行的时候，可以有能力对业务的各种情况进行反应，当业务的各种情况出现时，就可以构建直接支持操作的服务，对业务进行反馈或者反馈客户体验等等。 与kafka进行比较的最后一个领域是ETL或者数据抽取工具。毕竟，这些工具移动数据，而kafka也可以移动数据。这是有一定到理的，但是我认为，核心区别在于kafka反转了这个问题，kafka是一个面向数据实时处理的平台，而不是从一个系统抽取数据插入另外一个系统的工具。这意味着kafka不仅可以连接现成的应用程序和系统，还可以支持自定义应用程序来触发这些相同的数据流。我们认为围绕事件流的架构设计是非常重要的。在某些方面，这些流动的数据流是现代数据是公司最核心的内容，与你在财报上看到的现金流同等重要。 结合这三个领域的能力，在所有的用例中将所有的数据流聚集到一起，这就是为什么流平台如此引人入胜的原因。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统的重要组成部分之一，它是一个高度可靠、高度可扩展的分布式文件系统，专门为海量数据存储而设计。
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 📷 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
首先hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。 HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。 HDFS放宽了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce
随着全球数字化进程的加速推进，以及 5G、人工智能等技术的快速发展，全球数据量飞速增长。根据国际权威机构 Statista 的预测¹，2025年全球数据产生量预计达到 175ZB（ZB 为字节计量单位，1ZB = 1012GB），而到2035年，这一数据将达到 2142ZB。
大家好，我打算每日花1小时来写一篇文章，这一小时包括文章主题思考和实现，今天是日更的第6天，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据处理和分发系统，在大数据生态中的定位是成为一个统一的，与数据源无关的大数据集成平台。Apache NiFi 是为数据流设计，它支持高度可配置的指示图，来指示数据路由、转换和系统中流转关系，支持从多种数据源动态拉取数据。简单地说，NiFi是为自动化系统之间的数据流而生。 这里的数据流表示系统之间的自动化和受管理的信息流。 基于WEB图形界面，通过拖拽、连接、配置完成基于流程的编程，实现数据采集、处理等功能。未来NiFi有可能替换Flume、Sqoop等大数据导数据的工具。
在科技如此兴盛的时代，人类社会实践产生了海量的全样数据、虚拟化、分布式集群、人工智能和深度学习算法等大数据和云计算技术，这些技术的出现意味着能更好地解决传统数据挖掘和机器学习中的大部分难题。借助于国家对大数据产业的助力以及各地方政府的扶持，大数据的落地从传统聚焦于互联网，正逐步向社会的各个领域渗透。
Linux Bridge 和物理网络一样，虚拟网络要通信，必须借助一些交换设备来转发数据。因此，对于网络虚拟化来说，交换设备的虚拟化是很关键的一环。 上文「网络虚拟化」已经大致介绍了 Linux 内核为了满足网络虚拟化的要求，实现了一套虚拟交换设备——Bridge。本文重点介绍下 Bridge 的加强版——Open vSwitch（OVS），并从 Bridge 过渡到 OVS 的缘由讲起，让大家有个全面的认识。 借助 Linux Bridge 功能，同主机或跨主机的虚拟机之间能够轻松实现通信，也能够让虚拟机
awk、grep、sed 是 linux 操作文本的三大利器，也是必须掌握的 linux 命令之一。三者的功能都是处理文本，但侧重点各不相同，其中属 awk 功能最强大，但也最复杂。grep 更适合单纯的查找或匹配文本，sed 更适合编辑匹配到的文本，awk 更适合格式化文本，对文本进行较复杂格式处理。
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最新消息，由腾讯捐献的一站式大数据集成框架Apache InLong，已从Apache孵化器毕业成为社区顶级项目。 这一消息由全球最大开源软件基金会Apache软件基金会宣布。Apache InLong也成为Apache社区首个一站式大数据集成顶级项目。 该项目可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。 腾讯副总裁蒋杰表示： 我们很高兴看到InLong践行Apache Way，并以顶级项目的身份从Apache孵化器
1. 技术站点 Hacker News：非常棒的针对编程的链接聚合网站 MSDN：微软相关的官方技术集中地，主要是文档类 infoQ：企业级应用，关注软件开发领域 OSChina：开源技术社区，开源方面做的不错哦 博客园、51CTO、CSDN：常见的技术社区，各有专长 stackoverflow：IT技术问答网站 GitHub：全球最大的源代码管理平台，很多知名开源项目都在上面，如Linux内核， OpenStack等免费的it电子书：http://it-ebooks.info/ 2. 不错的书籍 人月
Alluxio（见文末链接1）是源自UC Berkeley AMPLab的研究项目Tachyon。作为一个开源的数据编排系统，Alluxio以内存速度统一数据访问。在大数据生态系统中，Alluxio 位于数据驱动框架或应用（如 Apache Spark、Presto等）和各种持久化存储系统（如 Amazon S3、HDFS等）之间。Alluxio 统一了存储在这些不同存储系统中的数据，为其上层数据驱动应用提供统一的客户端 API 和全局文件系统命名空间。
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