T 摘要 · 云原生与数据湖是当今大数据领域最热的 2 个话题,本文着重从为什么传统数仓 无法满足业务需求? 为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构.Apache Hudi 存储模式与视图.如何解决冷数据频繁更新.如何在数据湖上进行准实时 分析.数据湖上调度为何选型 Apache DolphinScheduler.二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述. 讲师介绍 杨华,T3 出行大数据平台负责人.Apache Hudi Committer & PMC.Apache Kylin Commit…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

随着网络性能提升,云端计算架构逐步向存算分离转变,AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变,大数据计算领域也迅速朝此方向演化. 存算分离在云端有明显优势,不但可以充分发挥弹性计算的灵活,同时集中的托管存储可以提供更大的容量和更低的成本,避免了云端大量自建存储集群的维护代价. 一.问题和挑战 对象存储是广泛使用的云端非结构化数据存储解决方案,越来越多的非结构化数据聚集于对象存储的数据湖中,随之而来的是对这些海量数据的分析需求. 然而对大数据分析的存储系统来说,HDFS 接口是事实标准,…

Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,受到广泛的应用,给整个行业带来了变革意义的改变:随着云计算时代的到来, 存算分离的架构受到青睐,企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造. 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案,他们的利弊各有哪些,希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发. Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布,这是一个 all-in-one 的套装,最早有三个核…

总体结构: <当大数据遇见网络:大数据与SDN> 摘要 大数据和SDN无论是对于学术界还是工业界来说都极具吸引力.传统上人们都是分别在最前沿工作中研究这两个重要的领域.然而一方面,SDN的特点可以极大促进大数据的获得(acquisition).传输(transmission).存储(storage)和处理(processing).在另一方面,大数据也在SDN的设计(design)和运作(operation)发挥着深远的影响.在这篇文章中,我们展示了SDN在解决一些主要和大数据应用有关的问题的长…

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层…

        HDFS中数据管理与容错 1.数据块的放置       每个数据块3个副本,就像上面的数据库A一样,这是因为数据在传输过程中任何一个节点都有可能出现故障(没有办法,廉价机器就是这样的),为了保证数据不能丢失,所以存在3个副本,这样保证了硬件上的容错,保证数据传递过程中准确性.       3个副本数据,放在两个机架上.比如上面机架1存在2个副本,机架2存在1个副本.   (1)如果就像下面的DataNode1数据块无法使用了,可以在机架1上的DataNode2和DataNode3…

1. 背景 随着大数据时代来临,人们发现数据越来越多.但是如何对大数据进行存储与分析呢?   单机PC存储和分析数据存在很多瓶颈,包括存储容量.读写速率.计算效率等等,这些单机PC无法满足要求. 2. 为解决这些存储容量.读写速率.计算效率等等问题,google大数据技术开发了三大革命性技术解决这些问题,这三大技术为: (1)MapReduce (2)BigTable (3)GFS 技术革命性:    革命性变化01:成本降低,能使用PC,就不用大型机和高端存储.    革命性变化02:软件容错…

https://www.bilibili.com/video/av29407581?p=1 若泽大数据官网 http://www.ruozedata.com/ tidb 系列三:有了sparkjdbc为什么还要tispark http://www.zdingke.com/2019/02/26/tidb-%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%89%EF%BC%9A%E6%9C%89%E4%BA%86sparkjdbc%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%BF%9…

一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以…