还有前言 使用了主题之后,发现还差了一点功能.最新评论没有了,导致读者回复需要一点时间去找到底回复了哪条博客.于是就有了添加功能的想法. 如何调试CSS/JS 打开f12,可以看见加载的js资源都是混淆的.虽然还是可以看懂,但这变量名a,b,c,d一搞也头疼.而且本地修改的是不会放在在线调试的,因此我们需要一个工具去替换网页的资源. 幸好,fiddler就提供了这个方法. 先装证书 fiddler是抓不到https的,但可以按照证书去实现这点. 禁用缓存 因为缓存的关系,fiddler也抓不到j…

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…

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…

摘要:脏数据对数据计算的正确性带来了很严重的影响.因此,我们需要探索一种方法,能够实现Spark写入Elasticsearch数据的可靠性与正确性. 概述 Spark与Elasticsearch(es)的结合,是近年来大数据解决方案很火热的一个话题.一个是出色的分布式计算引擎,另一个是出色的搜索引擎.近年来,越来越多的成熟方案落地到行业产品中,包括我们耳熟能详的Spark+ES+HBase日志分析平台. 目前,华为云数据湖探索(DLI)服务已全面支持Spark/Flink跨源访问Elastics…

OpenStack Q版本已经发布了一段时间了.今天, 小编来总结一下OpenStack Q版本核心组件的各项主要新功能, 再来汇总一下最近2年来OpenStack N.O.P.Q各版本核心组件的主要新功能.仅供参考, 如有遗漏.错误请指正. 1.1         Q版新功能总结 Q版相对于P版, 主要还是各功能的增强和优化, 其中主要功能有: 计算组件中的vGPU支持.冷迁移至指定主机.PCI NUMA亲和性.卷共享等,镜像组件中的web方式导入镜像, 网络组件中的浮动IP QoS.DVR/…

大家好,我是来自 Juicedata 的高昌健,今天想跟大家分享的主题是<JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索>,以下是今天分享的提纲: 首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点,然后介绍什么是 JuiceFS,其次的话会再重点介绍一下关于 JuiceFS 和数据湖的一些结合和关联,最后会介绍一下 JuiceFS 和数据湖生态的集成. 大数据存储架构变迁 纵观整个大数据存储架构的变迁,可以看到有非常明显的三个阶段:第一个阶段就是从最早的 Hadoop.Hive 等项目诞生之…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

1. 业务背景介绍 客路旅行(KLOOK)是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台,提供景点门票.一日游.特色体验.当地交通与美食预订服务.覆盖全球100个国家及地区,支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作,为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务. KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求.对于公司数仓,约60%以上的数据直接来源与业务数据库,数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库,有超100…

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…

随着软硬件各方面条件的成熟,数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是,数据湖不需要专门的“入仓”的过程,数据在哪里,我们就从哪里读取数据进行分析.这样的好处在于:一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算,而需要分析的时候又可以分析:另一方面,因为省去了入仓的流程,对于中小型企业来说人员投入更少,更容易上手. 今天我们就给大家介绍一下,如何基于阿里云的数据湖分析引擎: DataLake Analytics(后面简…