atitit.手动配置列表文件的选择and 数据的层次结构 attilax总结最佳实践--yaml 1. yaml是个好的选择.. 1 2. 数据的层次结构--结构:hash,list,和block literal. 1 3. yaml跟json的实现区别 1 4. xml的优点及json的问题 2 4.1. ide友好 2 4.2. JSON也适合与任何数据,复杂struts难以阅读 2 4.3. json难以手工维护 3 5. 基于YAML的开源项目解析YAML文件最常用的Java库是JvY…

目录 简介 准备nodejs应用程序 创建Dockerfile文件 创建.dockerignore文件 创建docker image 运行docker程序 node的docker image需要注意的事项 简介 docker容器的出现,彻底的改变了应用程序的运行方式,而nodejs同样的也颠覆了后端应用程序的开发模式.两者结合起来,就会产生意想不到的作用. 本文将会以一个常用的nodejs程序为例,分析怎么使用docker来构建nodejs image. 准备nodejs应用程序 一个标准的no…

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共…

1. 引入 数据湖使组织能够在更短的时间内利用多个源的数据,而不同角色用户可以以不同的方式协作和分析数据,从而实现更好.更快的决策.Amazon Simple Storage Service(amazon S3)是针对结构化和非结构化数据的高性能对象存储服务,可以用来作为数据湖底层的存储服务. 然而许多用例,如从上游关系数据库执行变更数据捕获(CDC)到基于Amazon S3的数据湖,都需要在记录级别处理数据,执行诸如从数据集中插入.更新和删除单条记录的操作需要处理引擎读取所有对象(文件),进行…

01 前言 数据湖(Data Lake)概念自2011年被推出后,其概念定位.架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践,数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析.数据转换及数据处理的下一代基础数据平台. 如果需要给数据湖下一个定义,可以定义为:数据湖是一个企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取.处理.分析及传输.数据湖是一种存储架构,本质上讲是存储,所以通常情况下会用最经典的对象存储,比如用腾讯云对象存储 COS 当数据湖的地基. ​ 数据湖从企业的多个数据源获取原…

1. 摘要 Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化. Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础. 我们有各种数据源--OLTP 数据库.事件流和各种第 3 方数据源.需要快速.可靠.安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告.关键业务管道和仪表板. 不仅在数据存储规模和查询方面,也在我们在数据湖支持的用例方面,我们从最初的数据湖版本都取得了很大的进展.在这篇博客中,我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取,以将我们核心数…

盘点行业内近期发生的大事,Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的,尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比,颇有些引战的味道. 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans,并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试,但如果全程看完 delta2.0 发布会,会发现在 delta2.0 即将开放的 key feature 中,特别列出了 Iceberg 到 Delta 的转换功能,并且官方着重讲到了 Ad…

Delta Lake 是DataBricks公司推出的一种数据湖解决方案,Delta为该方案的核心组件.围绕数据流走向(数据入湖从流入数据湖.数据组织管理.数据查询到流出数据湖)推出了一系列功能特性, 协助您搭配第三方上下游工具,搭建快捷.易用.和安全的数据湖. 通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎构建数据湖(例如阿里云OSS等对象产品或云下hdfs),然后将产生的各种类型数据存储在该存储引擎中.在使用数据时,通过Spark或Presto 对接数据分析引擎并进行数据解析. 应用场景:优点 Del…

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历…

为了有机地发展业务,每个组织都在迅速采用分析. 在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能. 通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众. 只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能. 对数据湖的需求 在 NoBrokercom,出于操作目的,事务数据存储在基于 SQL 的数据库中,事件数据存储在 No-SQL 数据库中. 这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整. 此外,为了更全面地了解客户和业务,通常需要跨交易和…