使用场景: Spark Streaming 适合需要历史数据和实时数据结合进行分析的应用场景,对于实时性要求不是特别高的场景也能够胜任.

在新网银行,每天都有大量的任务实例产生,其中实时任务占据多数.为了更好地处理任务实例,新网银行在综合考虑之后,选择使用 Apache DolphinScheduler 来完成这项挑战.如今,新网银行多个项目已经完成了实时与准实时的跑批,指标管理系统的离线跑批,应用于离线数据开发和任务调度.准实时数据开发和任务调度,以及其他非 ETL 用户定义数据跑批三类场景中. 为了更好地适应业务需求,新网银行是如何基于Apache DolphinScheduler 做改造的呢?在 Apache Dolphin

Apache HTTP Server应用的几个场景 前言 尽管Apache具有重量级.耗资源.低性能(相比其它的WebServer)的特点,但是同时它也具有兼容性强.稳定性高.模块丰富等特点,且处理动态请求比大多Web Server要优越.另外,它对Windows的支持要比Nginx与Lighttpd要好. 在选择Web服务器时,我们最经常关注的一点是性能(注1),以下附上一个简单的性能测试结果: 测试服务器的配置: Virtualization: OpenVZ RAM: 512MB CPU:

消息队列及常见消息队列介绍 2017-10-10 09:35操作系统/客户端/人脸识别 一.消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候. 消息队列主要解决了应用耦合.异步处理.流量削锋等问题. 当前使用较多的消息队列有RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka.ZeroMQ.MetaMq等,而部分数据库如Re

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.

京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题,为大促活动奠定了基础. 2014 年初,"京东白条"作为业内互联网信用支付产品,数据量爆发式的增长,每一次大促备战都是对技术人员的考验,每一次的战略转型驱动着数据架构的成长. --张栋芳,京东白条研发负责人 京东白条数据架构演进史 自 2014 年 2 月京东白条业务上线起,为满足快速发展的业务和激增的海量数据,白条的数据架构经历了数次演进. 2014-2015 Solr + HBase 的方案解

背景 在 Apache Hudi支持完整的Schema演变的方案中(https://mp.weixin.qq.com/s/rSW864o2YEbHw6oQ4Lsq0Q), 读取方面,只完成了SQL on Spark的支持(Spark3以上,用于离线分析场景),Presto(用于在线OLAP场景)及Apache Hive(Hudi的bundle包)的支持,在正式发布版本中(Hudi 0.12.1, PrestoDB 0.277)还未支持.在当前的医疗场景下,Schema变更发生次数较多,且经常使用

背景 在某些业务场景下,我们需要一个标志来衡量hudi数据写入的进度,比如:Flink 实时向 Hudi 表写入数据,然后使用这个 Hudi 表来支持批量计算并通过一个 flag 来评估它的分区数据是否完整从而进一步写入分区数据进行分区级别的ETL,这也就是我们通常说的流转批. EventTime计算原理 图中Flink Sink包含了两个算子.第一个writer 算子,它负责把数据写入文件,writer在checkpoint触发时,会把自己写入的最大的一个时间传到commit算子中,然后com

Apache   Apache是世界使用排名第一的Web服务器软件.它可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上,由于其跨平台和安全性被广泛使用,是最流行的Web服务器端软件之一.   Apache源于NCSAhttpd服务器,经过多次修改,成为世界上最流行的Web服务器软件之一.Apache取自“a patchy server”的读音,意思是充满补丁的服务器,因为它是自由软件,所以不断有人来为它开发新的功能.新的特性.修改原来的缺陷.Apache的特点是简单.速度快.性能稳定,并可做代理服务器来

用正确的工具,做正确的事情. 本文只作为了解Apache和Nginx知识的一个梳理,想详细了解的请阅读文末参考链接中的博文. Web服务器 Web服务器也称为WWW(WORLD WIDE WEB)服务器,主要功能是提供网上信息浏览服务. 应用层使用HTTP协议. HTML文档格式. 浏览器统一资源定位器(URL). Web服务器常常以B/S(Browser/Server)方式提供服务.浏览器和服务器的交互方式如下: GET /index.php HTTP/1.1 +---------------

为了帮助卖家提高运营水平,卖家管理后台会展示一些访客.订单等趋势和指标数据,如PV,UV,转化率,GMV等: 这些指标的计算依靠前端埋点和订单详情等数据,其特点是数据量大,并有一定的实时性要求. Druid本质是一个分布式时序数据库,其设计恰好满足这个场景: Historical数据存储使用HDFS等成熟的分布式文件系统方案,高可用.水平扩容 Lambda架构,Realtime部分使用LSM-Tree实现,满足流数据的即时查询需求 下面从2方面,整理一下Druid的关键技术点: Druid架构设

一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

1.近实时摄取 将数据从外部源如事件日志.数据库提取到Hadoop数据湖 中是一个很常见的问题.在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的. 对于RDBMS摄取,Hudi通过Upserts提供了更快的负载,而非昂贵且低效的批量负载.例如你可以读取MySQL binlog日志或Sqoop增量导入,并将它们应用在DFS上的Hudi表,这比批量合并作业或复杂的手工合并工作流更快/更高效. 对于像Cassandra / Voldemort

集群发现机制 在Ignite中的集群号称是无中心的,而且支持命令行启动和嵌入应用启动,所以按理说很简单.而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了,抱着试一试的心态测试一下吧. 在Apache Ignite中有三种自有的发现机制:组播.静态IP.组播+静态IP.下面就这几种来试一试吧. 测试方法简述 测试的方法主要是通过搭建2台tomcat服务器,使用nginx来代理这2台tomcat,tomcat服务器里有一个web应用,此应用内通过Apache Ignite webSession cl

最近公众号受邀获取了留言和赠送模板的权限,小开心(欢迎去公众号JackieZheng围观). 我们大致的了解了Spring这个框架对于依赖注入的使用和诠释可谓是淋漓尽致.因为有了Spring的这个IOC也好DI也好,我们把上街买菜的事情变成了菜主动送上门的活,这样的“生活方式”大大的提高了我们对于Spring框架的用户体验. 今天主要说两件事,想必凡是稍稍接触过Spring框架开发的对于这些场景肯定都是眼熟透了——Spring如何使用多个外部属性文件以及基于注解方式配置Bean. 1. Spri

1.[连载]<C#通讯(串口和网络)框架的设计与实现> 2.[开源]C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 2.应用SuperIO(SIO)和开源跨平台物联网框架ServerSuperIO(SSIO)构建系统的整体方案 3.C#工业物联网和集成系统解决方案的技术路线(数据源.数据采集.数据上传与接收.ActiveMQ.Mongodb.WebApi.手机App) 5.ServerSuperIO开源地址:https://github.com/wxzz/ServerSup

A/B测试A/B测试是一种新兴的网页优化方法,可以用于增加转化率注册率等网页指标..A/B测试的目的在于通过科学的实验设计.采样样本代表性.流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论,并确信该结论在推广到全部流量可信.如何使用Apache的ab工具进行网站性能测试 Apache服务器自带了ab压力测试工具,可以用来测试网站性能,使用简单方便.1.打开Apache服务器的安装路径,在bin目录中有一个ab.exe的可执行程序,就是我们要介绍的压力测试工具. 在Windows系统的命令行下

序言 今年的双十一对阿里巴巴中间件消息团队来说,注定是个不平凡的日子.在这一天,稳定性小组重点攻克的低延迟存储解决方案成功地经受住了大考.整个大促期间,99.996%的延迟落在了10ms以内,极个别由于GC引发的停顿在50ms以内,对于读写比例几乎均衡的分布式消息引擎来说,这一结果无不令人兴奋.甚至可以毫不夸张地讲,即便拿到明年的Java one大会上,也必定是场非常吸睛的技术干货分享.接下来,团队同学会把相关的经验提炼总结出来,期待能在接下来全球Qcon大会上为小伙伴们带去尽可能多的干货分享.

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,

--- 原文:[关于Apache的25个初中级面试题](http://www.oschina.net/translate/apache-interview-questions) Apache 求职面试提问在这一节涵盖了25个有趣的Apache工作面试中会提出的问题,并附带有它们的答案,因此你可以方便的理解也许你之前从来没有见到过的一些有关于Apache的新事物.在你开始阅读这篇文章之前,我们强烈建议你不要去死记硬背,万事首先都要尝试去放在实际场景中理解. [TOC] ## 1.什么是Apache