今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅。
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
MySQL依靠轻量级的复制功能立足于互联网行业的数据库市场,同时依靠binlog可二次开发的能力,也为大数据场景发挥其特有的作用。你对MySQL主从复制了解多少?在当今云市场的猛烈轰击下,作为开发的你是否还需要关心这些底层组件呢?下面我们来了解下MySQL复制的基础架构和原理吧。
没错,真如标题所示,我基于MVCC算法(这里我姑且叫它算法吧,毕竟在实际写代码时,确实是利用算法实现的),使用C++写了个简易版的MySQL,实现了简易版的CRUD操作。
HUE是一个开源的Apache Hadoop UI系统,早期由Cloudera开发,后来贡献给开源社区。该web应用的后台采用python编程语言编写的。通过使用Hue我们可以通过浏览器方式操纵Hadoop集群进行交互来分析处理数据。
Hadoop job 提交简图 或 YARN 架构 或 YARN 工作机制 或 job 提交流程 0、job 提交简图
链接:https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
随着云原生技术的发展,越来越多的业务场景需要使用容器来部署和管理应用程序,而Kubernetes作为容器编排平台的事实标准,自然也受到了越来越多的关注和使用。
在做业务架构的过程中,你是否遇到过类似的痛点? (1)数据量太大,容量复杂性上移到业务层; (2)并发量太大,性能复杂性上移到业务层; (3)前台与后台存储异构,满足不同查询需求; (4)线上与线下存储异构,满足大数据需求; (5)存储系统迁移成本高,不敢轻易做重构; (6)... 职业生涯十五年,基本都在使用MySQL做线上业务的存储。最近这几年,遇到的问题慢慢多起来,严重影响了研发效率。TiDB近年甚火,于是最近做了一些调研,与大家分享。 如一贯风格,更多的聊:TiDB究竟解决什么问题,以及为什么这
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后,不免产生一些疑问,应该怎样入门?应该学习哪些技术?学习路线又是什么?
最近我发现,Apache已经成了解决问题的解决我们日常问题的首选宝藏之地。这几天在调研数据质量监控的东西时,无意中发现了Apache Griffin。
其中DML锁是因为SQL执行异常,导致更新事务无法提交,如更新语句中的查询语句无索引,造成全表扫描而阻塞。
本文介绍了大数据计算引擎在数据平台中的重要性,重点讲解了Hadoop、Spark、Flink和ClickHouse这四种引擎的特点和适用场景。通过对比分析,总结了各引擎在性能、易用性、功能丰富度、适用业务场景等方面的差异。同时,分享了在金融、互联网、运营商、公共服务等行业中,各引擎在实时分析、离线批处理、海量数据存储等方面的实践案例。此外,还探讨了各引擎在数据开发、数据治理、数据服务等方面的挑战和机遇。
数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
在大数据的发展当中,大数据技术生态的组件,也在不断地拓展开来,而其中的Hive组件,作为Hadoop的数据仓库工具,可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享,就主要来讲讲,Hive应用场景。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能,通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。再通过对变量的管理完成变量的引用
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!
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等,似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究,那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢?科多大数据带你来进修一下。
ChunJun(原FlinkX)是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月,秉承着开源共享的理念,数栈技术团队在github上开源了FlinkX,承蒙各位开发者的合作共建,FlinkX得到了快速发展。
大数据这个话题热度一直高居不下,不仅是国家政策的扶持,也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据,我们该怎么做呢?大数据学习路线是什么?先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
公众号开了快一年了,名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章,如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征: 数据量大,TB->PB 数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等; 商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来; 处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今,正式为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强,先列举一些常见的: 文件存储:Had
经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你
我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是,细分下来,还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话,那肯定就包含了:用户行为日志埋点、采集、上报,大数据实时统计分析,用户画像,商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例,写些啥呢?想来想去,写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
博主96年,从事大数据开发工作4年。实时、离线、数仓、springcloud、爬虫、机器学习都略有接触及实际开发经验。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易,哪个前景好,哪个钱多。 导读: 第一章:初识Hadoop 第二章:更高
ChunJun(原 FlinkX)是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018 年 4 月,秉承着开源共享的理念,数栈技术团队在 github 上开源了 FlinkX,承蒙各位开发者的合作共建,FlinkX 得到了快速发展。
随着大数据的爆红,数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注,千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”,可是,你们真的准备好了吗? 1、最早的数据分析可能就报表
今天盯上了我的“MySQL”收藏夹,打开一看,总共有18篇。简单筛选了一下,有15篇将会在这篇做出选择。 来吧!!!
导读: 第一章:初识Hadoop 第二章:更高效的WordCount 第三章:把别处的数据搞到Hadoop上 第四章:把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章:快一点吧,我的SQL 第六章:一夫多妻制 第七章:越来越多的分析任务 第八章:我的数据要实时 第九章:我的数据要对外 第十章:牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
各位小伙伴们大家好,我们又见面啦~ 这里是《你问我答》栏目第四期 上周推送了一篇关于腾讯SuperSQL的文章 《「解耦」方能「专注」——腾讯天穹SuperSQL跨引擎计算揭秘》 很多同学对这个项目产生了浓厚的兴趣 本期,我们的专家老师将现身说法 进一步为大家介绍腾讯大数据SQL引擎天穹SuperSQL的性能表现 同时,也会解答小伙伴们关于 腾讯一站式实时计算平台Oceanus 以及分布式 HTAP 数据库管理系统Tbase 的部分疑问 对这些话题感兴趣的同学就快来看看吧! 01 @旧故里草木深:
本文介绍了大数据平台在机器学习方面的应用,包括数据存储、数据处理、数据建模、模型验证、模型部署、数据服务、数据治理等方面。同时,还介绍了机器学习框架和算法,以及如何在大数据平台上实现机器学习。
上篇文章给家讲解了实战练习附带了给大家又聊了下境像讲解的原理,本篇文章主要给家聊一聊关于commit的和容器数据卷相关内容附带一些练习,编写不易:对你有帮助【一键三连,收藏】。看完掌握以下内容:
作者:代来,腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下,数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展,无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下,迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例,经过了几次架构升级。其中,首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是 Lambda 架构,然后就是升级版的 Kappa 架构。 对于传统的 Lambda 架构,流与批是两条割裂的链路,维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新
在产品矩阵业务中,通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而,如何快速洞悉问题背后的原因,是一个高频且复杂的数据分析诉求。
内容来源:2017 年 7 月 29 日,青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候,常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发,探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
上周,袋鼠云数栈全新技术开源规划——DTMO(DTstack Meetup Online)的第一场直播圆满完成。袋鼠云数栈大数据开发专家、Taier项目主导人偷天为大家带来了《Taier入门介绍》的分享,我们将直播精华部分做了整理,带大家再次回顾内容,加深技术细节的了解。
摘要:本文介绍了打造 Flink + StarRocks + Dinky 的极速统一分析平台经验分享。内容包括:
大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
很多人都知道大数据很火,就业很好,薪资很高,想往大数据方向发展。但该学哪些技术,学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么大讲台老师就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发、编程、写代码感兴趣?还是数学、统计学专业,对数据和数字特别感兴趣。
日常学习和工作中,经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等,这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢,电脑风扇狂转真的很让人崩溃,其实有些小技巧是可以让导入更快速的,本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例,包括用户的业务数据,平台应用,从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称,使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游,供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。
答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。
过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
数据库存储引擎:是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。测试面试宝典
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件,可实现多种异构数据源高效的数据同步,其由袋鼠云于2016年初步研发完成,目前有稳定的研发团队持续维护,已在Github上开源(开源地址详见文章末尾),并维护该开源社区。目前已完成批流统一,离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
来源:blog.csdn.net/a18505947362/article/details/123667215 本文记录个人使用MySQL插入大数据总结较实用的方案,通过对常用插入大数据的4种方式进行测试,即for循环单条、拼接SQL、批量插入saveBatch()、循环 + 开启批处理模式,得出比较实用的方案心得。 一、前言 最近趁空闲之余,在对MySQL数据库进行插入数据测试,对于如何快速插入数据的操作无从下手,在仅1W数据量的情况下,竟花费接近47s,实在不忍直视!在不断摸索之后,整理出一些较实用的方
Python作为一门多用途的编程语言,拥有强大的数据库编程功能,适用于各种应用场景,从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程,包括连接到数据库、执行查询、操作数据,以及高级技巧和性能优化。
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