将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性,但由于它是离线的,延时很大。在一些对延时要求比较高的场景,需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓,将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗,甚至导致重复开发。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算,K12 直播课产品作业帮直播课,素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等,以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统,持续赋能更多素质教育产品,不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台,主要负责建设公司级数仓,向各个产品线提供面向业务主题的数据信息,如留存率、到课率、活跃人数等,提高运营决策效率和质量。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后,可以在写入数据时将相似的行分组,在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。
上图展示了当前B站实时数仓的一个简略架构,大致可以分为采集传输层、数据处理层,以及最终的AI和BI应用层。为保证稳定性,数据处理层是由以实时为主,以离线兜底的两条链路组成,即我们熟知的批流双链路。
l init[0123456]:在 etc/inittab中修改initdefault。
作业帮为提高孩子学习效率通过搜索、答题、咨询等各种行为数据以及辅导效果等结果数据,利用算法、规则等技术手段建立用户画像,用于差异化辅导提升学习效率。我们根据画像标签特点并结合 StarRocks 能力建设了一套相对适合全场景的画像圈人系统。本文主要介绍此画像服务、标签接入的系统设计及圈人性能优化方式。
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后,是每天万亿级新增音乐内容和行为数据,PB数据量级的数据计算服务。
Linux中的sar命令是系统运行状态的统计命令,他讲指定的操作系统状态显示到标准的输出设备中,它的全称是system activity reporter,它可以从多个方面对系统的活动进行报告,包括但不限于:系统磁盘的io状况,cpu当前的效率值,内存使用的情况,进程活动以及文件读写情况等。
数据湖计算 DLC 通过类 SaaS 化的服务设计,为客户提供云原生企业级敏捷智能数据湖解决方案,具备以下特点:
本文介绍eBay广告数据平台的基本情况,并对比分析了ClickHouse与Druid的使用特点。基于ClickHouse表现出的良好性能和扩展能力,本文介绍了如何将eBay广告系统从Druid迁移至ClickHouse,希望能为同业人员带来一定的启发。
1. 摘要: TDW很好的解决了海量数据离线处理问题,但是在如下场景下:实时报表,实时监控,实时推荐,实时分析,TDW无法满足需求。而storm是应对这些场景的利器,但是storm开发的门槛较高,对于大多数使用TDW的同学来说,若是能有一套支持storm的SQL,想必那是极好的。故此本宫,不,本团队开发了EasyCount以飧大众。 EasyCount使用SQL描述业务的实时计算的需求,并将SQL转化为基于storm的topology。相对于传统SQL,实时SQL面临诸多挑战,EasyCount通过不同的方
使用电影评分数据进行数据分析,分别使用DSL编程和SQL编程,熟悉数据处理函数及SQL使用,业务需求说明:
为什么使用消息队列? •解耦•异步•削峰 (1) 解耦 现有系统A, B, C, 系统B和C需要系统A的数据, 然后我们就修改系统A的代码, 给系统B, C发送数据. 这时系统D也需要系统A的数据,
年底啦~2022 年即将走到尾声,不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一,这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化,例如新增任务告警,进行了 Connector 相关功能优化,以及支持跨时间分区圈群等。
TRUNCATE [TABLE] tbl_name TRUNCATE TABLE用于完全清空一个表。从逻辑上说,该语句与用于删除所有行的DELETE语句等同,但是在有些情况下,两者在使用上有所不同。对于InnoDB表,如果有需要引用表的外键限制,则TRUNCATE TABLE被映射到DELETE上;否则使用快速删减(取消和重新创建表)。使用TRUNCATE TABLE重新设置AUTO_INCREMENT计数器,设置时不考虑是否有外键限制。 对于其它存储引擎,在MySQL 5.1中,TRUNCATE TAB
目前基于ELK架构的日志系统,通过filebeat收集上来的日志都会发送到同一个kafka topic中,然后再由Logstash消费处理写入Elasticsearch中,这种方式导致该topic包含所有业务日志,那么各个业务去做实时统计分析就会造成重复消费,使得流量成本的浪费;对于离线分析的日志来源是通过在应用服务端定时上传的方式,对于日志量比较大的业务,一方面上传时会对应用服务器造成比较大的压力,另一方面这种上传方式对于后续小时或者分钟级别分析造成一定延时。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
在大型数据库系统中,查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中,如果单表数据量过大,查询的性能通常会变得很低。
笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题,MySQL表,每天大概新增776万条记录,存储周期为7天,超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后,删除一天的数据大概需要3个半小时(环境:128G, 32核,4T硬盘),而这是不能接受的。当然如果要整个表删除,毋庸置疑用
告知MySQL5.7.18的使用者分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的讲解,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。
本月,HStreamDB 团队主要在进行 v0.9 的最后开发和发布准备工作,对 v0.9 即将带来的 stream 分区模型改进、新集群机制、HStream IO 等新特性进行了进一步的完善和测试,同时也将主要的客户端升级到适配 v0.9。
作者简介 姜宇祥,2012年加入携程,10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦,MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为特殊问题定位和处理提供技术支持。 前言:希望通过本文,使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的分享,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多。包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和
Oracle 中的日期类型是带有时分秒的,获取当前时间可以用sysdate,如果要获得更高的精度可以用 systimestamp。查出来的结果的格式受系统参数控制,相当于做了默认的to_char 操作。
11 月 3 日,2022 年云栖大会现场,OceanBase 社区版 4.0 正式上线(代号:小鱼),定位为 Beta 版本,兼容 MySQL 能力全面开放,与企业版同等性能。
MySQL 一直是互联网数据内核的主宰,但是在经历从互联网到企业级的转变中,却是困难重重。然而在 2019年,越来越多的企业级客户开始在业务核心中使用 MySQL 数据库,这是一个标志性的转变,代表 MySQL 打开了更广泛的企业市场,而MySQL的技术变革也正在以更快的步伐去满足更广泛的用户需求。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置,开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念,如行、列和模式。
TiDB 6.0 正式提供了数据放置框架(Placement Rules in SQL )功能,用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置,可以对数据进行直接的管理,满足不同的业务场景需要。如:
原文链接:Evolution of the Netflix Data Pipeline 作者:Real-Time Data Infrastructure Team 译者:刘旭坤 ( 责编/仲浩) 去年12月我们的Keystone数据管道正式投入使用,本文我们就来讲讲这些年Netflix数据管道的变化历程。 数据是Netflix的中心,很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix,数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理,几乎我们所有的应用都会用到数据管道。下面我们先来看看有关Net
自接触学习MySQL已有一段时间了,对于MySQL的基础知识还是有一定的了解的。在这一路学习过来,每次不管看书还是网上看的资料,对于MySQL数据类型中的时间日期类型总是一扫而过,不曾停下来认认真真的研究学习。最近在图书馆借了一本关于MysQL的书籍,打算全面的学习研究一遍。
CSDN授权转载 作者:Real-Time Data Infrastructure Team 译者:刘旭坤 去年12月我们的Keystone数据管道正式投入使用,本文我们就来讲讲这些年Netflix数据管道的变化历程。 数据是Netflix的中心,很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix,数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理,几乎我们所有的应用都会用到数据管道。下面我们先来看看有关Netflix数据管道的一些统计数据: 每天约5000亿个事件,1.3PB的数据 高峰
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式,选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
Hudi对各种数据的摄取都有很多的优点。能够帮助合并DFS上的最小文件。这有助于解决HDFS和云存储上的小文件问题,显著提高查询性能。Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力,使查询永远看不到部分写入,并帮助摄取从失败中优雅地恢复。
MySQL发展至今,在高可用性方面不断前进,从最初的异步复制、半同步复制、群组复制,演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sRu202yb-1644834575572)(/img/image-20210423150750606.png)]
微软子公司GitHub近日就上个月底持续时间超过8个小时的一连串故障发表了完整的事后分析报告,详细说明了数据库基础架构导致GitHub遭遇故障的确切原因,GitHub数据库出岔子不是第一次了。
本文是Aurimas Mikalauskas在参加Zabbix2014年大会之后根据演讲内容整理而成。
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富,有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验,内容包括以下五个部分:
目前我们使用 Lambda 架构来处理数据,Flink 处理实时数据,Spark 处理离线数据。Spark 离线任务在每天凌晨的 0-8 点调度执行,在这段时间内,用户是看不到昨日未产出的离线数据的,数据应用对这些未产出的指标进行了特殊处理,用户看到的未产出的指标数据为 0 或者 —。但在没有任何提示的情况下,用户不明白为什么会有这样的情况,给用户带来不好的使用体验。因此,我们需要一套离线数据兜底方案来解决昨日离线数据未产出,导致用户看数体验下降的问题。
MySQL发展至今,在高可用性方面不断前进,从最初的异步复制、半同步复制、群组复制,演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。本文将说明各种高可用架构以及适用场景。
一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。适合巨量数据环境下用户数据查询、数据分析等工作。ClickHouse 简称为 CH,是近几年日益火起来的一款类数据库分析工具。 2020年至今,ClickHouse就是一批黑马,成功脱颖而出,在各大互联网公司都受到青睐。 ◆ 一、表分区(Partition)概念 表中的数据可以按照指定的字段分区存储,每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在
随着互联网+的进一步发展,各行业对大数据技术的应用日趋成熟,企业的信息化范围正在高速扩展。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
该数据仓库用例与规模有关。用户是中国联通,全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群,以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。如此庞大的日志分析系统是网络安全管理的一部分。出于实时监控、威胁追踪和警报的需求,用户需要一个能够自动收集、存储、分析和可视化日志和事件记录的日志分析系统。
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