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构建实时数仓 - 当 TiDB 偶遇 Pravega

TiDB 偶遇 Pravega Pravega 是一款 DellEMC 开源的流存储项目,并已经进入 CNCF 的 sandbox 阶段。 Pravega 重构了流式存储的架构。作为流式实时存储的解决方案,应用程序可以直接将数据持久化到 Pravega 中。 那么在 Pravega 造轮子的过程中,解决了那些问题呢? 这些特点令人更愿意对 Pravega 进行深一步的调研与适配。 当前,TiDB + Pravega 构建实时数仓方案面向社区招募体验官!数仓新方案抢先体验,还可额外获取 TiDB 社区及 Pravega 社区精美周边。

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流作为一种新的软件定义的存储原语|Pravega发布0.9.0

我们很高兴地宣布 Pravega 0.9.0,自Pravega成为 CNCF 的一部分以来的第一个版本。 这个版本继续扩展了 Pravega 特性集,并提高了关键任务用例的性能,当然,还带来了总体上的改进的稳定性。在 2020 年,Pravega 社区发布了几个重要的版本。 在 Pravega 0.9.0 中,我们继续快速发展,并在一些关键领域带来改进:分级存储和数据保留。分层存储是 Pravega 存储历史流数据的核心概念和关键。 存储历史数据是 Pravega 的一个关键概念,它提供了控制哪些数据要保留,以及保留多长时间的能力。Pravega 按时间和空间暴露了保留政策。 我们很乐意听到你的反馈,无论你是想了解更多关于 Pravega,或需要任何有关 Pravega 生态系统的帮助。

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    IoT前沿|纽约出租车数据交给Pravega分析,会怎么样?

    争分夺秒,在你的悉心研发之下,新的存储类型终于诞生了,你将它命名为“Pravega”,取梵语中“Good Speed”之意。 在前两期的内容里,我们介绍了未来大数据环境下需要新的存储类型,即原生的流存储,而Pravega正是为目的这一而生。并介绍了Pravega的关键特性,以及它能给开发人员和公司带来的优势。 今天这篇文章,我们将从Pravega的动态伸缩性来谈,并用一份纽约出租车数据写入Pravega,来看它的动态伸缩表现。 Pravega属于戴尔科技集团IoT战略下的一个子项目。 而使用Pravega,我们可以轻松、弹性并且独立地扩展数据的摄入、存储和处理,即协调数据管道中每个组件的扩展。 Pravega Stream的动态伸缩智慧Pravega对动态伸缩的支持源自于把Stream划分成Segment的想法。在之前的文章中有介绍过,一个Stream可以具有一个或多个Segment。

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    IoT前沿|潜入深海,探寻流数据存储Pravega的优势与特点

    于是今天我们把目光聚焦Pravega,来一次Deep Dive,潜入深海,重点介绍Pravega的特点与优势,看它是如何解决新数据环境下的流数据问题。 拥有了Pravega,Kappa架构得以凑齐了最后的拼图,形成了统一存储、统一计算的闭环。Pravega 逻辑架构?图 3. Pravega 架构为了实现上述的三种访问模式的性能需求,Pravega采用了如图3所示的分层存储架构。事件可以存储在低延迟高 IOPS的存储(第一层存储)和更高吞吐量的存储(第二层存储)中。 Pravega 产品定位和与 kafka 的对比让我们以当今业界应用最广的分布式消息系统Apache Kafka作为对比,看看Pravega如何实现了今天存储无法实现的方式。 这里我们把Pravega与Kafka做了对比,大体在功能上的差异如下表所示。

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    数据就像开着的水管,要怎么同步存储?!

    StateSynchronizer作为开源分布式流存储平台Pravega的核心组件,不仅是Pravega公共API的一部分,许多Pravega内部组件也大量依赖StateSynchronizer共享状态 Pravega从入门到精通,从这里开始~ 作者简介:蔡超前:华东理工大学计算机应用专业博士研究生,现就职于Dell EMC,6年搜索和分布式系统开发以及架构设计经验,现从事流相关的设计与研发工作。 Pravega属于戴尔科技集团IoT战略下的一个子项目。该项目是从0开始构建,用于存储和分析来自各种物联网终端的大量数据,旨在实现实时决策。 Pravega实现了各种不同的构建模块用以实现stream相关原语,StateSynchronizer就是其中之一,目的在于协调分布式的环境中的各个进程。 总结本文主要从状态共享和一致性的角度出发,详细描述了Pravega的状态同步组件StateSynchronizer的工作机制。

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    Flink Forward Asia 2020干货总结!

    Stream is the New File主议题的最后一场是由戴尔科技集团软件开发总监滕昱老师带来的流式存储议题:Pravega。 根据上述需求,Dell 科技集团设计了基于 Stream Abstraction 的流式存储系统 PravegaPravega 将流存储动态 scaling,动态 scaling 以后如何保证流数据逻辑上有序,流数据定位和寻址以及 checkpointing 等等一系列问题都封装在 Stream abstraction 目前 Pravega 已经是一个 CNCF 开源项目,在 Pravega 最新一期官方 blog(https:blog.pravega.io)中,Pravega 发布了基于 OpenMessaging 此外,Pravega 在分会场中有一场关于 Pravega Flink connector 的分享,《Pravega Flink connector 的过去,现在和未来》,感兴趣的同学可以看一下。

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    Flink Forward Asia 2019 会议所有 PPT 下载

    Storage Reimagined for a Streaming World第三个议题是由戴尔科技集团带来的流式存储议题: Pravega。 在后面的分会场议题开源大数据生态中,Pravega 还有一场更偏技术的分享,包括整体的设计架构,如何保证 exactly once 语义,Stream Segment 如何更方便的提供 scaling updown 等等,感兴趣的同学也可以看看,题目叫“Delivering stream data reliably with Pravega”。

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    干货:Flink+Kafka 0.11端到端精确一次处理语义实现

    举个例子,Pravega是DellEMC的一个开源流式存储系统,Flink搭配它也可以实现端到端的exactly-once semantics。?本例中的Flink应用包含以下组件,如上图所示:1. 不需要将计算的每个阶段写入到磁盘中Flink新的TwoPhaseCommitSinkFunction封装两阶段提交协议的公共逻辑使之搭配支持事务的外部系统来共同构建仅一次语义应用成为可能 自1.4版本起,Flink + Pravega

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    Flink如何实现端到端的Exactly-Once处理语义

    例如,来自DellEMC的开源流处理存储系统 Pravega 也可以通过 TwoPhaseCommitSinkFunction 提供 Flink 端到端 Exactly-Once 语义。? 从 Flink 1.4.0 开始,Pravega 和 Kafka 0.11 producer 都提供了 Exactly-Once 语义;在 Kafka 0.11 中首次引入了事务,这使得 Kafka 在

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    原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

    例如 Pravega,来自 DELLEMC 的开源流媒体存储系统,通过 Flink 的 TwoPhaseCommitSinkFunction 也能支持端到端的 Exactly-Once 语义。? 从 Flink 1.4.0 开始,Pravega 和 Kafka 0.11 producer 都提供了 Exactly-Once 语义;Kafka 在0.11版本首次引入了事务,为在 Flink 程序中使用

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    中国 KubeCon + CloudNativeCon 演讲提案征集

    沙箱) OpenMetrics (沙箱) OpenTelementry (沙箱) OpenYurt(沙箱) Parsec (沙箱) Piraeus-Datastore (沙箱) Porter (沙箱) Pravega OpenTelementry (Sandbox) OpenYurt(Sandbox) Parsec (Sandbox) Piraeus-Datastore (Sandbox) Porter (Sandbox) Pravega

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    解读2018:13家开源框架谁能统一流计算?

    DistributedLog、Bookkeeper、Pulsar、Pravega:大家写 Spark Streaming 作业时,一定对里面 kafka 接收到数据后,先保存到 WAL(write ahead Pravega 是 Dell 收购的团队,做流存储,内部也是使用 Bookeeper,主要用于 IoT 场景。四者关系大致如此。Beam、Gearpump、Edgent:巨头的布局。

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    巧用 Flink 构建高性能 ClickHouse 实时数仓

    例如 Iceberg、Hudi 为批处理的文件格式增加了流式读写支持;而 Pulsar、Pravega 则为数据流增加了批处理所需的长期持久化存储特性。

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    2018全球20大物联网公司揭晓,华为上榜

    此外,在戴尔公布物联网战略时,还公布了针对物联网的开发项目:-Project Nautilus:一个实时分析和流式存储包,结合了开源Pravega软件定义存储、用于流分析的Apache Flink和戴尔

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    最新基准测试:Kafka、Pulsar 和 RabbitMQ 哪个最快?

    Pulsar 并不是唯一的同类系统,还有其他类似的消息传递系统,如 Apache DistributedLog 和 Pravega,它们都是在 BookKeeper 之上构建的,也是旨在提供一些类似 Kafka

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    Apache Kafka,Apache Pulsar和RabbitMQ的基准测试:哪一个是最快的MQ?

    Pulsar并不是它的唯一系统,还有其他的消息传递系统,比如Apache DistributedLog和Pravega,它们都是在BookKeeper之上创建的,旨在提供一些类似kafka的事件流功能。

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    一文带你理解云原生 | 云原生全景图详解

    Strimzi,Pravega 和 Tremor 是沙盒项目,每个项目都针对数据流和消息传递的独特用例进行了量身定制。

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