1.介绍 hiredis: 一个c/c++的访问redis的api库 地址:https://github.com/redis/hiredis pipeline方式: redis中的pipeline方式,指的是把多次请求交互封装到一次完成,只交互一次,类似于多个请求"批处理"成一次交互 好处: 同样是多次请求,用pipeline方式比多次请求的总的延时低,交互次数少, 即低延迟,高吞吐. 2.代码 int pipeline_process(struct timeval access_ti

pipelinewise 是基于开源singer 指南开发的数据pipeline工具,与singer tap 以及target 兼容 支持的特性 内置的elt 特性 轻量级 支持多种复制方法,cdc(基于log 的)基于key 的增量模式,全量 管理schema的变动 加载时的数据转换(可以方便进行数据脱敏,数据字段处理) 基于yaml的配置管理 可以集成外部工具 可扩展 说明 pipelinewise 基于singer 但是超越singer,简化了我们基于singer 开发的处理 参考资料 h

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间总结整理了下数据从Kafka到Hdfs的一些pipeline,如下 1> Kafka -> Flume –> Hadoop Hdfs 常用方案,基于配置,需要注意hdfs小文件性能等问题. GitHub地址:  https://github.com/apache/flume 2> Kafka -> Kafka Hadoop Loader ->Hadoop Hdf

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

摘要: 作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 业余时间调研了一下Kafka connect的配置和使用,记录一些自己的理解和心得,欢迎指正. 一.背景介绍 Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能. 大家都知道现在数据的ETL过程经常会选择kafka作为消息中间件应用在离线和实时的使用场景中,而kafk

PipelineDB Version:0.9.7 PostgreSQL Version:9.5.3 PipelineDB的数据处理组件: 从上图来看主要就是pipeline_streams,stream_fdw,Continuous View,Transform. 其实就是运用了Postgres的FDW功能来实现的stream功能. 从数据库也能看到这个FDW pipeline=# \des List of foreign servers Name | Owner | Foreign-data

因为网络饱和的可能性,如何在异步框架中高效地写大块的数据是一个特殊的问题.由于写操作是非阻塞的,所以即使没有写出所有的数据,写操作也会在完成时返回并通知ChannelFuture.当这种情况发生时,如果仍然不停地写入,就有内存耗尽的风险.所以在写大型数据时,需要准备好处理到远程节点的连接是慢速连接的情况,这种情况会导致内存释放的延迟.让我们考虑下将一个文件内容写出到网络的情况. 我们知道在传输的过程中,由于NIO的零拷贝特性,这种特性消除了将文件的内容从文件系统移动到网络栈的复制过程.所有的这一

目录大纲: 前言 针对 Netty 例子源码做了哪些修改? 看 pipeline 是如何将数据送到自定义 handler 的 看 pipeline 是如何将数据从自定义 handler 送出的 总结 前言 在 Netty 核心组件 Pipeline 源码分析(一)之剖析 pipeline 三巨头 中,我们详细阐述了 pipeline,context,handler 的设计与实现.知道了 Netty 是如何处理网络数据的,但到目前为止,我们都没有实打实的走一遍流程,实际上,debug 一遍流程,会

公众号文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/6fMsG009RukLW954UUndbw 前言 2020年4月30日,Redis 6.0.0正式发布,标志着redis从此告别单线程.在此之前,在大数据生产环境中使用的是一个30个节点的Codis集群,SparkStreaming以此作为缓存,QPS高峰大概在2000w/s. 因为Codis不再更新迭代,于是在Redis 6.0.6版本发布的时候搭建了Redis Cluster,新的应用将不再使用Codis.之前连接Cod

[源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 DataLoader 2.1 初始化 2.2 关键函数 2.3 单进程加载 2.3.1 区分生成 2.3.2 迭代器基类 2.3.3 单进程迭代器 2.3.4 获取样本 2.4 多进程加载 2.4.1 总体逻辑 2.4.2 初始化 2.4.3 业务重置 2.4.4 获取 inde

邹斌 ·2016-07-22 11:04 背景 前面两篇(基础篇和进阶篇)主要介绍流的基本用法和原理,本篇从应用的角度,介绍如何使用管道进行程序设计,主要内容包括: 管道的概念 Browserify的管道设计 Gulp的管道设计 两种管道设计模式比较 实例 Pipeline 所谓“管道”,指的是通过a.pipe(b)的形式连接起来的多个Stream对象的组合. 假如现在有两个Transform:bold和red,分别可将文本流中某些关键字加粗和飘红.可以按下面的方式对文本同时加粗和飘红: //

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.如果在HDFS中存储小文件,那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了).而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件. 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G

[开源 .NET 跨平台 数据采集 爬虫框架: DotnetSpider] [一] 初衷与架构设计 一 ,为什么要造轮子 有兴趣的同学可以去各大招聘网站看一下爬虫工程师的要求,大多是JAVA,PYTHON甚至于还有NODEJS,C++,再或者在开源中国查询C#的爬虫,仅有几个非常简单或是几年没有更新的项目.从我看的一些文章来说,单纯性能上.NET对比JAVA,PYTHON并没有处于弱势,另根据我多年的开发经验大多爬虫性能瓶颈在并发下载(网速).IP池,因此我认为用C#写一个爬虫框架绝对是可行的,

pipelineDB source:https://github.com/pipelinedb/pipelinedb 安装PipelineDB ./configure CFLAGS="-g -O0" --enable-cassert --prefix=/usr/local/pipelinedb_0.9.7 除了原本postgres需要安装的几个依赖包外,还需要安装ZeroMQ make make install 套路跟Postgres一样一样的,安装完成后初始化DB,启动,登陆.Pip

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现

scrapy入门 创建一个scrapy项目 scrapy startporject mySpider 生产一个爬虫 scrapy genspider itcast "itcast.cn" 提取数据 完善spider,使用xpath等方法 保存数据 pipeline中保存数据 创建一个scrapy项目 命令:scrapy startproject+ scrapy startproject myspider 使用pipeline 从pipeline的字典形式可以看出来,pipline可以有

1. scrapy项目实现流程 创建一个scrapy项目:scrapy startproject mySpider 生成一个爬虫:scrapy genspider  提取数据:完善spider,使用xpath等方法 保存数据:pipeline中保存数据 2. 创建scrapy项目 命令:scrapy startproject +<项目名字> 示例:scrapy startproject myspider   3. 创建爬虫 命令:scrapy genspider +<爬虫名字> +

Netty为许多通用协议提供了编解码器和处理器,几乎可以开箱即用,这减少了你在那些相当繁琐的事务上本来会花费的时间与精力.我们将探讨这些工具以及它们所带来的好处,其中包括Netty对于SSL/TLS和WebSocket的支持,以及如何简单地通过数据压缩来压榨HTTP,以获取更好的性能. 1.通过SSL/TLS保护Netty应用程序 SSL和TLS这样的安全协议,它们层叠在其他协议之上,用以实现数据安全.我们在访问安全网站时遇到过这些协议,但是它们也可用于其他不是基于HTTP的应用程序,如安全SM

一.前言 Netty 为许多通用协议提供了编解码器和处理器,几乎可以开箱即用, 这减少了你在那些相当繁琐的事务上本来会花费的时间与精力.另外,这篇文章中,就不涉及 Netty 对 WebSocket协议 的支持了,因为涉及的篇幅有点大,会在下一篇文章做一个具体的介绍. 二.SSL 协议 SSL 协议是安全协议,层叠在其他协议之上.为了支持 SSL/TLS, Java 提供了 javax.net.ssl 包,它的 SSLContext 和 SSLEngine 类使得实现解密和加密相当简单直接. N

ML.NET使用LearningPipeline类定义执行期望的机器学习任务所需的步骤,让机器学习的流程变得直观. 下面用鸢尾花瓣预测快速入门的示例代码讲解流水线是如何工作的. using Microsoft.ML; using Microsoft.ML.Data; using Microsoft.ML.Runtime.Api; using Microsoft.ML.Trainers; using Microsoft.ML.Transforms; using System; namespace

HDFS的客户端核心是DFSClient类,所有使用HDFS的客户端都会持有一个DFSClient对象,或通过持有一个DistributedFileSystem对象间接使用DFSClient: DFSClient通过ClientProtocol向NameNode进行元数据请求: 当需要进行数据请求时,DFSClient会通过访问的类型(读.写)分别构造DFSInputStream.DFSOutputStream对象:这两个类通过ClientDatanodeProtocol与Datanode进行R