​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使

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

背景 ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎,因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用.区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储,ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据,官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能.但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格,用户很难在容量.成本和性能这三者之间找到一个好的平衡.JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题,希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量.更低成本

8月27日,华为云重磅发布了业界首个鲲鹏大数据解决方案--BigData Pro.该方案采用基于公有云的存储与计算分离架构,以可无限弹性扩容的鲲鹏算力作为计算资源,以支持原生多协议的OBS对象存储服务为统一的存储数据湖,提供"存算分离.极致弹性.极致高效"的全新公有云大数据解决方案,大幅提升了大数据集群的资源利用率,大数据成本最高可降低50%. 你想知道BigData Pro为什么这么厉害么?请看世界名画们的主角 当一个神秘大V是一种什么体验?到底是走上人生颠覆还是被问题缠身? &qu

华为云鲲鹏云容器 见证BigData Pro蝶变之旅大数据之路顺应人类科技的进步而诞生,一直顺风顺水,不到20年时间,已渗透到社会生产和人们生活的方方面面,.然而,伴随着信息量的指数级增长,大数据也开始面临存储资源告急.算力吃紧.数据处理效率无法满足业务增长诉求等一系列问题,导致唱衰之声此起彼伏.而近年来兴起的容器技术,以其轻量化.易迁移.扩容快等优势,结合计算存储分离的分布式架构,可以更好地发挥大数据平台在海量数据集.高并发.实时分析等应用场景下的优势. 翩然入世 互联网.汽车.保险.电力.零

> 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

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

一 前言 阅读本文前需要掌握的知识: Linux基本原理和命令 Hadoop生态系统(包括HDFS,Spark的原理和安装命令) 由于Hadoop生态系统组件众多,导致大数据平台多节点的部署,监控极其不方便,因此一些Hadoop厂商提供了企业发行版,例如CDH,HDP等.这些Hadoop企业发行版将Hadoop生态系统的开源组件整合到了一个平台之上,并做了一些定制,提供了安装,部署,监控等工具,大大方便了平台运维人员. CDH是Cloudera公司向企业客户提供的基于Apache Hadoop生

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

第一部分.十道海量数据处理面试题 1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰)

引言: NoSQL高级培训课程的基础理论篇的部分课件,是从一本英文原著中做的摘选,中文部分参考自互联网.给大家分享. 正文:  The NoSQL Ecosystem 目录 The NoSQL Ecosystem... 1 13.1. What's in a Name?. 5 13.1.1. SQL and the Relational Model 6 13.1.2. NoSQL Inspirations. 8 13.1.3. Characteristics and Considerations

1.讲讲你做的过的项目, 项目里有哪些难点重点呢?    kafkaDirect ES  /hive  kafka producer   难点值得一提的有两点:  1.rdd中用到外部变量的时候如何处理  2.广播变量的更新 rdd处理kafka读过来的数据,这些数据引用外部的class来进行规则解析,规则的更新后怎么办? 2.讲讲多线程吧, 要是你,你怎么实现一个线程池呢Executor接口   提供了execute()方法将任务提交和任务执行分离ExecutorService接口   继承E

1.Bloom filter适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.还有

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要

​ "伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准.Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算流批统一的逐渐完善的同时,Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘" Flink 这几年一直在反复强调流批一体,即:使用同一套 API.同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算,进而保证处理过程与结果的一致性. 但是,之前Flink一直强调的

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与

半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章,我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西.  1.SQLSERVER优点和缺点? 优点:支持索引.事务.安全性以及容错性高 缺点:数据量达到100万以上就需要开始优化了,一般我们会对 表进行水平拆分,分表.分区和作业同步等,这样做大大提高了逻辑的复杂性,难以维护,只有群集容错,没有多库负载均衡并行计算功能.  2.SQLSERVER真的不能处理大数据? 答案:当然可以的,打个比方:操作单一数据库称为一维操作,如果操作相同结构,分布在多个服务器上的