​ 现在的主流的互联网应用越来越依赖streaming data来提供用户一些interesting statistics insights.以linkedin为例,最近90天有多少人看过你的linkedin profile.看过你profile的人都是什么job title,他们都在那些公司工作.如下图,你应该如何实现这个功能呢? 相信大家都听说过page view event,就是用户每次打开网站上的某个页面发出来的tracking event,各个大公司一般用这些event来做一些统计分析…

http://highlyscalable.wordpress.com/2013/08/20/in-stream-big-data-processing/   Overview In recent years, this idea got a lot of traction and a whole bunch of solutions like Twitter's Storm, Yahoo's S4, Cloudera's Impala, Apache Spark, and Apache Tez…

本文是阅读 LinkedIn 公司2020年发表的论文 Magnet: Push-based Shuffle Service for Large-scale Data Processing 一点笔记. 什么是Shuffle 以上图为例,在一个DAG的执行图中,节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程.虽然Shuffle的过程很简单,但是不同的引擎有不同的实现. 以shuffle数据传输的介质来看 有基于磁盘的shuffle,例如Map/Reduce ,Spark,Flink Batch中…

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就…

Lifetime-Based Memory Management for Distributed Data Processing Systems (Deca:Decompose and Analyze)   一.分布式数据处理系统像Spark.FLink中的优缺点: 1.优点: in-memory中可以通过缓存中间数据以及在shuffle buffer中组合和聚合数据最小化重复 计算和I/O花销来提升多阶段和迭代计算性能. 2.缺点: (1)会在堆中产生大量的长期生存的对象,因而产生很多GC,尤…

MapReduce 论文研读 说明:本文为论文 <MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters> 的个人理解,难免有理解不到位之处,欢迎交流与指正 . 论文地址:MapReduce Paper 1. MapReduce 编程模型 MapReduce 是 Google 提出的一种用于处理和生成大数据集的 编程模型 ,具象地可以理解成一个 框架 . 该框架含有两个由用户来实现的接口:map 和 reduce ,map 函数接收一个键…

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 概述 MapReduce 是一种编程模型,用于处理和生成大型数据集的相应实现.用户定义一个map函数以处理 key-value 键值对,生成中间态的 key-value 键值对.还要定义一个reduce函数来合并所有有相同中间态 key 的所有中间态 value.许多现实世界的工作都可以用这个模型实现. 以此风格编写的程序可以自动并行化地在大型商用机器集群上运行,运行时系统负责以下任务…

最近在做SSRS项目时,遇到这么一个情形:该项目有多个数据库,每个数据库都在不同的服务器,但每个数据库所拥有的数据库对象(table/view/SPs/functions)都是一模一样的,后来结合网络上众多的资源找到了解决方案,即Data Processing Extensio(DPE).所谓DPE,直白地说就是开发自己的DLL去扩展SSRS的数据源,具体的操作如下所示: 1. 新建类库项目,并引入以下两个DLL: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MS…

by Umer Zeeshan Ijaz The purpose of this tutorial is to introduce students to the frequently used tools for NGS analysis as well as giving experience in writing one-liners. Copy the required files to your current directory, change directory (cd) to t…

最近在做SSRS项目时,遇到这么一个情形:该项目有多个数据库,每个数据库都在不同的服务器,但每个数据库所拥有的数据库对象(table/view/SPs/functions)都是一模一样的,后来结合网络上众多的资源找到了解决方案,即Data Processing Extensio(DPE).所谓DPE,直白地说就是开发自己的DLL去扩展SSRS的数据源,具体的操作如下所示: 1. 新建类库项目,并引入以下两个DLL: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MS…