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

分表:垂直拆分.水平拆分 垂直拆分:根据业务将一个表拆分为多个表. 如:将经常和不常访问的字段拆分至不同的表中.由于与业务关系密切,目前的分库分表产品均使用水平拆分方式. 水平拆分:根据分片算法将一个表拆分为多个表. 如:按照ID的最后一位以3取余,尾数是1的放入第1个库(表),尾数是2的放入第2个库(表)等. 解决的问题:单纯的分表可以解决数据量过大导致检索变慢的问题. 分表无法解决过多并发请求访问同一个库,导致数据库响应变慢的问题.所以通常水平拆分都至少要采用分库的方式,用于一并解决大数据量

目录 Delta Lake源码分析 Delta Lake元数据 snapshot生成 日志提交 冲突检测(并发控制) delete update merge Delta Lake源码分析 Delta Lake元数据 delta lake 包含Protocol.Metadata.FileAction(AddFile.RemoveFile).CommitInfo和SetTransaction这几种元数据action. Protocol:这是delta lake自身的版本管理,一般只出现在第一次的co

目录 Delta Lake 特性 maven依赖 使用aws s3文件系统快速启动 基础表操作 merge操作 delta lake更改现有数据的具体过程 delta表schema 事务日志 delta表文件目录 事务日志的一些疑问 需要避免的操作 delta lake目前的不足 Delta Lake 特性 支持ACID事务 可扩展的元数据处理 统一的流.批处理API接口 更新.删除数据,实时读写(读是读当前的最新快照) 数据版本控制,根据需要查看历史数据快照,可回滚数据 自动处理schema变

1. 介绍 最近几周,人们对比较 Hudi.Delta 和 Iceberg 的表现越来越感兴趣. 我们认为社区应该得到更透明和可重复的分析. 我们想就如何执行和呈现这些基准.它们带来什么价值以及我们应该如何解释它们添加我们的观点. 2. 现有方法存在哪些问题? 最近 Databeans 发布了一篇博客,其中使用 TPC-DS 基准对 Hudi/Delta/Iceberg 的性能进行了正面比较.虽然很高兴看到社区挺身而出并采取行动提高对行业当前技术水平的认识,但我们发现了一些与实验进行方式和结果报

01.安全培训 安全意识培训(全员) 邮件安全 钓鱼邮件 邮件伪造 第三方转存 检查发件人 开启二次验证 邮件转发 第三方代收 邮件附件敏感信息加密 病毒防范 什么是木马病毒 我安装哪些杀毒软件? 定期更新病毒库 浏览器安全 不浏览恶意网站 不从恶意网站下载软件 下载软件从官网下载 信息泄露 敏感数据上传到云笔记.GitHub 共享账号 使用公司邮箱注册外部账号或者私人账号 社交网络发布公司技术解决方案&保密产品信息 公司账号和私人账号要隔离 打印后及时取走 定期删除浏览记录和搜索记录 个人电脑

Chris Richardson曾经在他的博客上详细介绍过API网关,包括API网关的背景.解决方案以及案例.对于大多数基于微服务的应用程序而言,API网关都应该是系统的入口,它会负责服务请求路由.组合及协议转换.如Chris所言,在微服务的应用程序中,客户端和微服务之间的交互,有如下几个挑战: 微服务提供的API粒度通常与客户端的需求不同,微服务一般提供细粒度的API,也就是说客户端需要与多个服务进行交互. 不同的客户端需要不同的数据,不同类型客户端的网络性能不同. 服务的划分可能会随时间而变

在Logging这块做了几年,最近1年来越来越多的同学来咨询如何为Kubernetes构建一个日志系统或者是来求助在这过程中遇到一系列问题如何解决,授人以鱼不如授人以渔,于是想把我们这些年积累的经验以文章的形式发出来,让看到这篇文章的同学能少走弯路.这个系列文章定位为长篇连载,内容偏向落地实操以及经验分享,且内容会随着技术的迭代而不定期更新. 前言 第一次听到Kubernetes的名字是在16年,那个时候Kubernetes还处于和Docker Swarm.Mesos方案的“三国鼎立时代”,Ku

前言   开发RK3399等相关的项目和产品做评估,最近发现Rock Pi4是一个很好的评估版,价格合适,能满足评估的开发,像树莓派一样留出来引脚接口,是很好的快速落地arm系列产品和项目的较好方案选择之一.  本片将开启Rock Pi平台旅程.   Rock Pi系列有多个产品      Zero:基于Amlogic S9-5Y2   Radxa Zero 中使用的 SoC 是 Amlogic S905Y2.主系统CPU为四核ARM Cortex-A53 CPU,统一L2缓存,提升系统性能.此

​ 一.背景概述 (一)产品背景 1.互联网+的需要   在信息越来越繁杂的互联网时代,公司所运行的项目越来越多,项目相关服务繁多,服务之间存在复杂的依赖关系,运维与管理任务越来越繁重,手工交付需要花费很多的人力与时间,且安全性和时效性均无法保证.对于多资源型分布/分离式部署项目,Udeployer应运而生. 2.随着企业对版本上线质量和速度的要求越来越高,敏捷开发.Devops的接受度越来越高  传统的交付方式因为项目之间缺少依赖.环境不一致.版本不一致.人为操作失误等情况使得项目交付过程中问

任何BI项目面临的两大难题是项目价值和基础数据,BI项目应该给企业带来管理优化.业绩增长.医院面临的两大难题,一:绩效管理(奖金分配):二:医患关系:在医院开始自负盈亏时日常基本运营管理显得非常重要.从而有一些管理专家推出<医院精细化管理>,医院精细化管理最终还是一套理论它必须要由医疗BI项目来实现.在回忆我4年前做的<医院绩效管理>项目中,我找到了一个四年前2014年我自己原创的PPT<医院绩效管理>.现在看那时候做的PPT内容我自己都有点吃惊. 做绩效管理说白了就是

摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData.Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型. 背景 我们已经看到,人们更热衷于高效可靠的解决方案,拥有为数据湖提供应对突变和事务处理的能力.在数据湖中,用户基于一组数据生成报告是非常常见的.随着各种类型的数据汇入数据湖,数据的状态不会一层不变.需要改变各种数据的用例包括随时间变化的时序数据.延迟到达的时延数据.平衡实时可用性和回填.状态变化的数据(如CDC).数据

iOS二进制方案真实落地经验(30分钟降低到10分钟以内) 我们做iOS二进制化断断续续尝试了一年多了,来来回回换了三个架构师去尝试落地,今日完全落地,在此做个总结 背景 工程基于cocoapod的组件化开发,组件按照规范是可以独立运行的,但是我们的组件在上传cocoapod私有库的时候去掉了lint检查(为了更快的发布组件),因此,很多组件是做不到独立运行的,在此基础上我们要做二进制化来加速打包速度. 使用方是多个app多个业务线,我用最大的工程试了下最终收益:30分钟打包时间降到10分钟左右

个人非常喜欢这种说法,最后一公里不是说目标全部达成,而是把整个路程从头到尾走了一遍. 大数据在经过前几年的野蛮生长以后,开始与数据中台的概念一同向着更实际的方向落地.有人问,数据可视化是不是等同于数据大屏.数据大屏是数据可视化的一部分,其承载更多的是展示与监控的功能. 而真正对业务产生影响的,确是比较低调的自助数据可视化系统(商用的一般称之为BI系统),支撑着公司的指标体系,为业务的发展,企业的数字化驱动提供帮助. 本文将对比Superset,Redash,Metabase,Davinci,Da

JindoFS背景 计算存储分离是云计算的一种发展趋势,传统的计算存储相互融合的的架构存在一定的问题, 比如在集群扩容的时候存在计算能力和存储能力相互不匹配的问题,用户在某些情况下只需要扩容计算能力或者存储能力,传统的融合架构不能单独的扩充计算或者存储能力, 而计算存储分离可以很好的解决这个问题,用户只需要关心整个集群的计算能力. 基于OSS 计算存储分离 EMR 现有的计算存储分离方案是基于OSS提供兼容Hadoop文件系统的OssFS, 用户通过OssFS 可以访问OSS 上的数据, 因此O

1. 动机 Lakehouse最早由Databricks公司提出,其可作为低成本.直接访问云存储并提供传统DBMS管系统性能和ACID事务.版本.审计.索引.缓存.查询优化的数据管理系统,Lakehouse结合数据湖和数据仓库的优点:包括数据湖的低成本存储和开放数据格式访问,数据仓库强大的管理和优化能力.Delta Lake,Apache Hudi和Apache Iceberg是三种构建Lakehouse的技术. 与此同时,Pulsar提供了一系列特性:包括分层存储.流式卸载.列式卸载等,让其成

1. 背景 多维分析是大数据分析的一个典型场景,这种分析一般带有过滤条件.对于此类查询,尤其是在高基字段的过滤查询,理论上只我们对原始数据做合理的布局,结合相关过滤条件,查询引擎可以过滤掉大量不相关数据,只需读取很少部分需要的数据.例如我们在入库之前对相关字段做排序,这样生成的每个文件相关字段的min-max值是不存在交叉的,查询引擎下推过滤条件给数据源结合每个文件的min-max统计信息,即可过滤掉大量不相干数据. 上述技术即我们通常所说的data clustering 和 data skip

小蚂蚁说: 本文是基于在 Service Mesher Meetup 上海站的主题分享<蚂蚁金服 Service Mesh 渐进式迁移方案>内容整理,完整的分享 PPT 获取方式见文章底部. 敖小剑,蚂蚁金服高级技术专家,十六年软件开发经验,微服务专家,Service Mesh 布道师,Servicemesher 社区联合创始人:龙轼,阿里巴巴技术专家.前京东 Hadoop 负责人.Hadoop 代码贡献者.现负责UC 基于 Kubernetes 自研的 PaaS 平台整体的稳定性. 大家好,

一.前言 关于数据落地方面,HBase官网也有相关介绍.本文主要介绍一下实际工作中涉及的数据存储方面的一些经验和技巧,主要涉及表rowkey设计.数据落地方案 二.表设计 相对于MySQL等关系型数据库而言,HBase也有相应的类似库和表的概念,其中MySQL的库对应于HBase的NameSpace (0.95以上版本才支持), 表对应于HBase的表.对于NameSpace来说,HBase默认有两类:default和hbase, default中存放的实际数据的表,hbase中存放的是系统内建

本文来自网易云社区 作者:林玮园 从点子到落地,是不确定到确定的过程,是从模糊概念到具体现实的实现过程.无论什么点子,在落地变现的过程中都会有很多疑问产生. 首先,不确定点子本身是否成立.点子的背后是无数因果推论而做的决策,互相微妙的牵动着,牵一发而动全身,可能落地后发现用户对这一套完全不感冒,无法达到预期效果. 甚至,在落地过程中我们会有很多自我怀疑.自我推翻,把一切重来,我们会浪费大量资源和人力成本,但是不重来,项目的变现又如何实现呢?毕竟,做一个用户完全不care的页面绝不是我们的初衷.

摘要 本篇是DDD的战术篇,也就是关于领域事件.领域对象.聚合根.实体.值对象的讨论.也是DDD系列的完结篇. 这一部分在我们团队争论最多的,也有很多月经贴,比如对资源库的操作应该放在领域服务还是领域对象中. 聚合根应不应该暴露给外部,还是要转成DTO.这些问题我们讨论了大半年,最后大家基本达成了共识,在当前的业务规模下, 这些问题没那么重要,可东可西.不会对代码的质量有啥大的影响.关于DDD的实践,与团队的水平.业务复杂度息息相关.我们的经验并不一定就适用你们团队.我将战术篇的这么多的内容放在