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。
定性上讲，三者均为 Data Lake 的数据存储中间层，其数据管理的功能均是基于一系列的 meta 文件。meta 文件的角色类似于数据库的 catalog/wal，起到 schema 管理、事务管理和数据管理的功能。与数据库不同的是，这些 meta 文件是与数据文件一起存放在存储引擎中的，用户可以直接看到。这种做法直接继承了大数据分析中数据对用户可见的传统，但是无形中也增加了数据被不小心破坏的风险。一旦某个用户不小心删了 meta 目录，表就被破坏了，想要恢复难度非常大。
首先，学习SparkStreaming流式计算模块，以批处理思想处理流式数据，进行实时分析。
HDFS（Hadoop Distributed File System）的读写流程如下：
当前无论是传统企业还是互联网公司对大数据实时分析和处理的要求越来越高，数据越实时价值越大，面向毫秒~ 秒级的实时大数据计算场景，Spark 和 Flink 各有所长。CarbonData 是一种高性能大数据存储方案，已在 20+ 企业生产环境上部署应用，其中最大的单一集群数据规模达到几万亿。
OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。作为Zoom统一通信平台的延伸，OnZoom是一个综合性解决方案，为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动，如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演，以及Zoom会议平台上的音乐课程。
在Spark框架当中，提起流计算，那么主要就是Spark Streaming组件来负责。在大数据的发展历程当中，流计算正在成为越来越受到重视的趋势，而Spark Streaming流计算也在基于实际需求不断调整。今天的大数据学习分享，我们就主要来讲讲Spark 实时流计算。
这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下：
（一）业务场景 传统离线数仓模式下，日志入库前首要阶段便是ETL，Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库，在按day分区的基础上，每天的动态分区1200+，分区数据量大小不均，数万条到数十亿条不等。下图为我们之前的ETL过程，埋点日志输入Kafka，由Flume采集到HDFS，再经由天级Spark ETL任务，落表入Hive。任务凌晨开始运行，数据处理阶段约1h，Load阶段1h+，整体执行时间为2-3h。
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Spark是Scala语言实现的核心数据结构是RDD的基于内存迭代计算的分布式框架。
1、spark程序停-启，实时数据量一下子太多，如何处理 2、spark程序数据丢失，如何处理？duration是多少？
之前，我们展示了在Spark1.4.0中新推出的可视化功能，用以更好的了解Spark应用程序的行为。接着这个主题，这篇博文将重点介绍为理解Spark Streaming应用程序而引入的新的可视化功能。我们已经更新了Spark UI中的Streaming标签页来显示以下信息： 时间轴视图和事件率统计，调度延迟统计以及以往的批处理时间统计 每个批次中所有JOB的详细信息 此外，为了理解在Streaming操作上下文中job的执行情况，有向无环执行图的可视化（execution DAG visualization
为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他三种分别是自带的独立模式Standalone，YARN、Mesos）。除了这些比较具有里程碑的重要功能外，Spark 2.3 还有以下几个重要的更新：
传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP（联机事务分析）需求设计的，常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高，按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的（准）实时同步系统的开发。
Flink是一个开源的流式数据处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时数据和离线数据。它提供了一个统一的系统，能够高效地处理连续的数据流，并具备容错性和低延迟的特点。
Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件，如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等，如下图所示，正是这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。
Spark作为一个开源数据处理框架，它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里，能大大地提高处理速度，特别是复杂的迭代计算。Spark主要包括SparkSQL，SparkStreaming，Spar
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化，并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark，可以大大简化 TiDB 的数据流程，提高数据处理的效率，并确保数据的一致性和可靠性。同时，TiDB 的官方支持也在持续增强，未来将能够更好地满足企业的需求。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)
3.MyNetworkTotalWordCountV2.scala(开发自己的实时词频统计程序(累计单词出现次数))
这篇博客文章概述了OpDB的NoSQL、组件集成和对象存储支持功能。这些详细信息将帮助应用程序架构师了解Cloudera的运营数据库的灵活NoSQL（No Schema）功能，以及它们是否满足正在构建的应用程序的要求。
最近在学习用户画像相关知识，对于大数据刚入门看到文章和书籍上一堆框架一脸懵逼。本文主要介绍下大数据使用的一些框架，对他们有个基本的了解，便于以后项目使用选型。
我们在写数据时，可以配置同步Hive参数，生成对应的Hive表，用来查询Hudi表，具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。例如，如果table name = hudi_tbl，我们得到
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助，也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
摘要：本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松（之信）在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。主要内容包括：
Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点。
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata)，ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server，它本身不存储数据，也不是计算引擎，不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。Hudi通过Spark，Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力，同时也提供与OLAP引擎集成的能力，使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka，而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表，主要原因如下，第一，在多库表且Schema不同的场景下，使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程，对源端造成压力，影响同步性能。第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后，推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑，但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表，使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单，使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
Apache Hudi是一个基于数据库内核的流式数据湖平台，支持流式工作负载，事务，并发控制，Schema演进与约束；同时支持Spark/Presto/Trino/HIve等生态对接，在数据库内核侧支持可插拔索引的更新，删除，同时会自动管理文件大小，数据Clustering，Compaction，Cleanning等
Hadoop只是一套工具的总称，它包含三部分：HDFS，Yarn，MapReduce，功能分别是分布式文件存储、资源调度和计算。
Hello，大家好，这里是857技术社区，我是社区创始人之一，以后会持续给大家更新大数据各组件的合集内容，路过给个关注吧!!!
Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。
一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控的需求。 要针对各种数据库, 包括 MySQL, HBase 等进行监控 要针对应用进行监控, 例如 Tomcat, Nginx, Node.js 等 要针对硬件的一些指标进行监控, 例如 CPU, 内存, 磁盘 等
上一篇博客博主已经为大家从发展史到基本实战为大家详细介绍了StructedStreaming(具体请见:《看了这篇博客，你还敢说不会Structured Streaming？》)。本篇博客，博主将紧随前沿，为大家带来关于StructuredStreaming整合Kafka和MySQL的教程。
一篇由三位Hudi PMC在2018年做的关于Hudi的分享，介绍了Hudi产生的背景及设计，现在看来也很有意义。
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量，看懂游戏规则，才是入行的前提 大多数人不懂，不会，不做，才是你的机会，你得行动，不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键，风向，比你流的汗水重要一万倍，逆风划船要累
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
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。
场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
介绍完了SparkSQL，接下来让我们推开SparkStreaming的大门，接收新知识的洗礼。跟刚入坑SparkSQL时一样，让我们来回顾一下Spark的内置模块。
Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象，如：map、reduce、join、window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如 HDFS，数据库等。另外 Spark Streaming 也能和 MLlib（机器学习）以及 Graphx 完美融合。
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