Pipeline大数据架构，面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种，增加了企业级服务，而并非只是大数据组件的对切，是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样，是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
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。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
开发环境： jdk：Jdk1.8 Scala：2.11.8 CDH6.2.1： zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1，hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop：sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql：5.7 Zeppelin：0.8.0
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代，Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外，我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意，都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验，旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
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！
最近在跟一位粉丝聊天，聊起来了做离线数仓时该用那些技术栈。于是根据我的经验和参考一些资料于就有本篇文章。在这里我会分享三个案例，仅供参考。
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。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
诺亚控股有限公司以“诺亚财富”为品牌，源起于中国，是首家在港美两地上市的中国独立财富管理机构，首家开创了财富管理和资产管理的双轮驱动业务模式，同时也是国内首家获得标准普尔“投资级”评级的财富管理公司，公司业务涵盖财富管理、资产管理和其他业务。诺亚数据智能部门负责公司大数据体系框架建设，主要工作是支撑日常的BI分析，数据看板，人群画像，自助分析等场景。
1016错误：文件无法打开，使用后台修复或者使用phpmyadmin进行修复。 1044错误：数据库用户权限不足，请联系空间商解决 1045错误：数据库服务器/数据库用户名/数据库名/数据库密码错误，请联系空间商检查帐户。 1054错误：程序文件跟数据库有冲突，请使用正确的程序文件上传上去覆盖。 1146错误：数据表缺失,请恢复备份数据. 2002错误：服务器端口不对，请咨询空间商正确的端口。 2003错误：mysql服务没有启动，请启动该服务 1005：创建表失败 1006：创建数据库失败 1007：数据
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。
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
导读：随着蜀海供应链业务的发展，供应链中各个环节角色的工作人员利用数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。在过去大数据分析平台架构1.0的实践中，存在数据生产链路太长，架构太复杂，开发运维成本都很高，之前的团队对这个架构的驾驭能力不足，数据冗余，对业务的适应能力较弱和不能快速的响应业务各种数据需求等诸多问题，基于这种问题，我们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现蜀海供应链大数据数仓的升级，在数据开发上跑通了一套完整的流程，使我们数据需求的日常迭代更加迅速和开发效率的提升，同时也解决了我们在1.0架构中存在的诸多问题。
最早接触Doris是在2020年初，当时是为了解决在海量数据上实时高并发查询的问题，当时调研了很多框架，在使用这Doris之前我的架构和其他公司的架构基本差不多，Hadoop，Hive，Spark，Presto， 但是这些都满足不了我的需求，在调研Clickhouse的时候，发现了Doris，看网上介绍从性能、并发性及易用性上都非常好。在深度做了测试之后给我的是更大的惊喜，我之后就将我的架构全部转向以Doris为核心去构建。同时也深度参与到社区，提了一些RP去改进Doris。
通过日志，我们可以获得很多有用的信息，最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志，本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台，也就是有赞的 data_platform，为该平台的一个功能。
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。
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…
数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期存储在计算机内，有组织的，可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织，描述和 存储在一起，具有尽可能小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 常用的数据库有mysql，oracle，sqlserver等。作用不一样，数据库是用来支撑业务（1）的，需要响应速度特别快，没 有延时，查询起来都是一条条查询，把相关的数据全部得到，适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题：公司的多个部门，对相同的数据描述会不一样，在汇总的时候会出问题。
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
MySQL数据库中，自定义存储过程查询表中的数据，带有分页功能。具体实例如下代码：
波克科技股份有限公司（以下简称“波克城市”）成立于 2010 年，立足于精品休闲游戏的全球化研发、发行，旗下拥有《爆炒江湖》《我是航天员》《猫咪公寓》等精品休闲游戏，连续五年入选中国互联网百强。目前，波克游戏积极探索和发展“游戏+”模式，努力构建以游戏产业为核心、多产业交融发展的互联网新生态。
Kettle作为用户规模最多的开源ETL工具，强大简洁的功能深受广大ETL从业者的欢迎。但kettle本身的调度监控功能却非常弱。Pentaho官方都建议采用crontab(Unix平台)和计划任务(Windows平台)来完成调度功能。所以大家在实施kettle作业调度功能的时候，通常采用以下几种方式：使用spoon程序来启动Job，使用crontab或计划任务，自主开发java程序来调用kettle的类库。
客如云成立于 2012 年，是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家， 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务，包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务，并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组，负责公司的大数据架构和建设工作，为公司提供大数据基础数据服务。
实际上算法这块我还是个菜狗 没办法机会难得，不知道下次能不能这么走运 只能硬着头皮上了……!
量化派是一家金融大数据公司，为金融机构提供数据服务和技术支持，也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况，撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性，但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家，个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据，目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1]，但其中有实际征信记录的只有3亿人左右，有5亿人在征信系统中只是一个身份证号码。此外，我国还有5亿人跟银行从来没有信贷交易关系，这5亿人对金融部门来说是陌生人。这样算下来
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
华智，携程高级研发经理，现负责数据仓库技术架构、性能优化、数仓规范制定、数据模型设计以及数据应用开发。
昨天下午的时候，收到一条报警信息，提示是一个异机房的从库出现了磁盘空间问题，这类问题看起来蛮好处理的，空间不够清理就是了，比如清理binlog,比如清理一些周期表等等。
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很完善，由于只有一个小时，很多只能稍微提及，但是还是有很多观点让我受益匪浅，分享一下。
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是，先建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 用到的技术架构包括：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。
随着信息产业的迅猛发展，大数据应用逐渐落地，行业人才需求量逐年扩大。大数据成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析工程师、大数据开发工程师等大数据人才也成为市场紧缺型人才，薪资一涨再涨。
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景，一种以在线事务处理为主，称为OLTP（On-Line Transaction Processing）；另一种以在线分析处理为主，称为OLAP（On-Line Analytical Processing）。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作，并且在大部分业务中，写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多，而且事务的响应时间要求比较高。此外，每个增删改语句通常只操作少数几行数据；每个查询语句通常也只
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
1、最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！
现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此，实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用，就变成了正常R数据集，并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中，我们将使用 MySQL 作为参考数据库，用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
作者：安华金和（企业账号） 转载自：FreeBuf黑客与极客（FreeBuf.COM） 关注“大数据文摘”，后台回复“安全”，即可下载此篇20页完整版报告及其相关报告 互联网就像空气，彻底的融入我们
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
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，是袋鼠云一站式大数据开发平台-数栈DTinsight的核心计算引擎，其技术架构基于实时计算框架Flink，打造出“具有袋鼠特色”的实时计算引擎。
$ mysql dbname < /tmp/dump.sql ERROR 1153 (08S01) at line 9424: Got a packet bigger than ‘max_allowed_packet’ bytes 这是我用来解决此问题的步骤。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
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