前言 数据复制主要指通过互联的网络在多台机器上保存相同数据的副本,通过数据复制方案,人们通常希望达到以下目的:1)使数据在地理位置上更接近用户,进而降低访问延迟:2)当部分组件出现故障时,系统依旧可以继续工作,提高可用性:3)扩展至多台机器以同时提供数据访问服务,从而提升读吞吐量.如果复制的数据一成不变,那么数据复制就非常容易,只需要将数据复制到每个节点,一次性即可搞定,面对持续更改的数据如何正确而有效的完成数据复制是一个不小的挑战. 使用DataX进行Tablestore数据复制 表格存储(T…

前言 气象数据是一类典型的大数据,具有数据量大.时效性高.数据种类丰富等特点.气象数据中大量的数据是时空数据,记录了时间和空间范围内各个点的各个物理量的观测量或者模拟量,每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模,且在爆发性增长.如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题. 传统的方案常常采用关系型数据库加文件系统的方式实现这类气象数据的存储和实时查询,这种方案在可扩展性.可维护性和性能上都有一些缺陷,随着数据规模的增大,缺点越来越明显.最近几年,业界开始越来越多的基于分布式NoSQL…

本文来自于PowerBI星球嘉宾天行老师的分享,天行老师不仅DAX使用娴熟,更是精通SQL,下面就来欣赏他利用SQL思维编写DAX解决问题的一个实战案例. 基于SQL思维使用DAX解决实战问题 作者:天行 学习掌握DAX语言的初期,尤其是刚开始尝试将DAX应用到实战中时,书上的.别人的例子永远是别人的,自己工作中的问题还是找不到如何下手. 其实如果有SQL的使用经验,上手DAX就相对容易很多,尤其对于工作实践中的复杂逻辑,使用SQL思维,进行逐步分解,然后用DAX的方式去具体实现,确实是高效的解…

SQL Server的镜像是基于物理块变化的复制 镜像Failover之后数据的预热问题 基于物理块变化的复制,没有并行也是很快的. 逻辑复制的日志是按事务结束的时间排序的,而物理复制是与事务无关的,只要发生了改变,就可以立即传送到备库,而且不需要中继 而逻辑复制必须等事务结束才能应用,而且需要中继,例如MySQL的relay log 和SQL Server的分发库,所以会慢. 所以说SQL Server的物理镜像库没有并行也是很快的,只是有了并行会更快. 关于Failover之后,数据库缓存的…

Uber如何搭建一个基于Kafka的跨数据中心复制平台 原创: 徐宏亮 AI前线 今天…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3…

本讲通过实验的方式讲解Hadoop文件系统的操作. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 首先我们看一些比较常用的Hadoop文件系统的操作命令: 第一个常用命令:hadoop fs –ls 例如使用以下命令是列出文件系统根目录下的文件和文件夹,具体效果如下图所示: 第二个常用命令:hadoop fs –mkidr 例如使用以下命令是在HDFS中的根目录下…

17.1.2.1 Advantages and Disadvantages of Statement-Based and Row-Based Replication 基于语句和行的复制的优势和劣势 每个binary logging格式有优势和劣势,对于很多用户, mixed replication 格式提供了最好的数据完整性和性能的组合. 如果,然而, 你需要利用特定功能基于语句的或者基于行格式的 当执行某个人物, 你可以使用这个章节的信息,提供了他们的优势和劣势的一个总结, Advantage…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

docker 镜像仓库 Harbor 部署 跨数据复制 Harbor 是 Vmwar 公司开源的 企业级的 Docker Registry 管理项目 它主要 提供 Dcoker Registry 管理UI,可基于角色访问控制, AD/LDAP 集成,日志审核等功能,完全的支持中文. Harbor 的所有组件都在 Dcoker 中部署,所以 Harbor 可使用 Docker Compose 快速部署. 注: 由于 Harbor 是基于 Docker Registry V2 版本,所以 docke…

参考链接: http://mysql.taobao.org/monthly/2016/08/01/ https://www.kancloud.cn/thinkphp/mysql-parallel-applier/45909 5.7新版本复制方面的主要优化内容: 运维 在线启停GTID 在线配置Replication Filter,无需重启 Change Master到另外一个主库无需停止apply线程 Change Master修改一些日志apply属性(例如master_delay)无需停止I…

1.流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm.Spark Streaming.Flink.Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建SQL抽象层,降低实时开发的门槛. 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎之间架起一座桥梁---流计算SQL被用户提交,被SQL引擎层翻译为底层的API并在底层的流计算引擎上执行.比如对Storm 来说,…

Storm是一个分布式.高容错.高可靠性的实时计算系统,它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义.Hadoop提供了Map和Reduce原语.同样,Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语.Storm集群表面上看和Hadoop集群非常像,但Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而Storm上面运行的是topology(拓扑),它们非常不一样,比如一个MapReduce的Job最终会结束, 而一个Storm topology永远运行(除非显式杀…

1.Hadoop数据仓库架构设计 如上图. ODS(Operation Data Store)层:ODS层通常也被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层,以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据. 数据仓库层(DW:Data Warehouse): 是Hadoop数据平台的主体内容.数据仓库层的数据是ODS层数据经过ETL清洗.转换.加载生成的.Hadoop数据仓…

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信…

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)…

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c…

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map…

[Author]: kwu 高速基于echarts的大数据可视化,echarts纯粹的js实现的图表工具.高速开发的过程例如以下: 1.引入echarts的依赖js库 <script type="text/javascript" src="js/esl/esl.js"></script> <script type="text/javascript" src="js/echarts.js">&…

最近在研究suricata源码,在匹配模式的时候,有tilegx mpipe mode,转载下文,了解一下. 原文地址:http://blog.csdn.net/lhl_blog/article/details/23377121   作者:飞翔的刺猬 基于TILE-GX实现快速数据包处理框架-netlib实现分析 原创 2014年04月10日 19:37:33 3276 1 0   转载请注明出处出! NETLIB FOR FAST PATHPACKET PROCESS 1.概述 网络功能,例如…

基于ArcGIS的CAD数据向GIS数据转换方法 1 CAD数据与ArcGIS数据介绍 地图数据来源多种多样,大多数使用的是计算机辅助设计软件(CAD)制作的数据,CAD软件制图自动化程度高,操作简单,容易编辑,出图美观,且易于进行二次开发,因此CAD格式地图数据转换为其他GIS软件能支持的格式是在工作中经常用到的操作.ArcGIS作为GIS领域内常用软件,具有强大的数据分析.数据管理等功能,且能建立功能强大的本地数据库.本文以CAD数据到GIS数据转换为出发点,介绍由CAD数据到ArcGIS软…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

DNS tunnel的原理及实战 摘自:http://netsec.ccert.edu.cn/zhengming/2011/11/01/%E8%BD%AC%E8%BD%BD%EF%BC%9Adns-tunnel%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ 什么是DNS tunnel? DNS tunnel 即 DNS隧道.从名字上来看就是利用DNS查询过程建立起隧道,传输数据. 为什么使用DNS tunnel? 当你在酒店.机场等…

在学习python Web开发时,我们会选择使用Django.flask等框架. 在学习flask时,推荐学习看看<Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)> 分三部分,全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发.第一部分是Flask简介,介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识.第二部分则给出一个实例,真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky,从而将前述知识融会贯通,付诸实践.第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项…

本文以B2B电商产品“亿订”为实例,与大家一同谈谈数据中台的数据埋点. 笔者所在公司为富力环球商品贸易港,是富力集团旗下汇聚原创设计师品牌及时尚买手/采购商两大社群,通过亿订B2B电商.RFSHOWROOM.环贸快版.环贸映像.富运通.富贸通等子品牌为时尚行业提供一站式产业+渠道服务的平台. 笔者所在部门为数据中台,职责就是为公司搭建数据中台,支撑各产品线数据化运营,通过数据中台打通各条产品线的数据,更精准的为产业的上下游客户服务.本文以B2B电商产品亿订为实战,谈数据中台的数据埋点. 图片来源…

​导读:TDengine分布式集群功能已经开源,集群功能中最重要的一个模块是数据复制(replication),现将该模块的设计分享出来,供大家参考.欢迎大家对着设计文档和GitHub上的源代码一起看,欢迎各种反馈. 1: 数据复制概述 数据复制(Replication)是指同一份数据在多个物理地点保存.它的目的是防止数据丢失,提高系统的高可用性(High Availability),而且通过应用访问多个副本,提升数据查询性能. 在高可靠的大数据系统里,数据复制是必不可少的一大功能.数据复制又分…

基于renren-fast的快速入门项目实战(实现报表增删改查) 说明:renren-fast是一个开源的基于springboot的前后端分离手脚架,当前版本是3.0 官方开发文档需付费,对于新手而言搭建好开发环境后不知道如何进行开发 本文将基于官方文档实现一个商品管理报表(增删改查) 一.数据表准备 先在renren_fast数据库中新建一个商品表tb_goods并插入数据,sql脚本如下: -- 数据表结构 DROP TABLE IF EXISTS `tb_goods`; CREATE TA…

一.Druid概述 1.Druid简介 Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入.低延时.高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力.在大数据分析.实时计算.监控等领域都有相关的应用场景,是大数据基础架构建设中重要组件. 与现在相对热门的Clickhouse引擎相比,Druid对高并发的支持相对较好和稳定,但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色,但是对高并发支持不够友好,需要做好很多服务监控和预警.大数据组件中OLAP引擎的选型有很多,在数据…