作者 | 宋文欣 以 Hadoop 为中心的大数据生态系统从 2006 年开源以来，一直是大部分公司构建大数据平台的选择，但这种传统选择随着人们的深入使用，出现的问题也越来越多，比如：数据开发迭代速度不够快、集群资源利用效率过低、新的开发工具集成非常复杂等。这些问题已经成为困扰企业数字化转型加速迭代和升级的主要障碍。 而传统大数据平台通常是以 Hadoop 为中心的大数据生态技术。一个 Hadoop 集群包含 HDFS 分布式文件系统和以 Yarn 为调度系统的 MapReduce 计算框架。围绕 H
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异，不断推陈出新，在各种场景下有不同引擎的价值：flink擅长于实时数据集成/实时计算；spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习；presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析；clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析，tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎，考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期（test，adhoc，prod，backfil
作者：余建涛，大数据平台产品中心高级工程师 摘要 Spark UI是查看Spark作业运行情况的重要窗口，用户经常需要根据UI上的信息来判断作业失败的原因或者分析作业如何优化。DLC团队实现了云原生的Spark UI Sevice，相较于开源的Spark History Server，存储成本降低80%，大规模作业UI加载速度提升70%。目前已在公有云多个地域上线，为DLC用户提供Spark UI服务。 背景 Spark History Server原理 Spark History Server(以下简称S
在过去数年中，网易在大数据云原生领域进行了长足的探索。本文围绕如何基于 Apache Kyuubi & Celeborn 等开源技术，构建企业级 Spark on Kubernetes 云原生离线计算平台展开，包含技术选型、架构设计、经验教训、缺陷改进、降本增效等内容，深入剖析网易在该领域的探索成果。
k8s是一个开源的容器集群管理系统，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
Standalone 是 Spark 自身提供的一种主从集群部署模式。本文讲述一个常规1主多从的集群部署模式，该模式下master服务依靠Rainbond平台监控保障其可用性，支持重新调度重启。 worker服务可以根据需要伸缩多个节点。
Flink Forward Asia 2022最近在开，有关Flink的讨论，又开始在国内热闹起来。从技术上来说，Flink当然已经是streaming processing的一个标杆了。
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。客户使用了 EMR
AI 前线导读：2018 年接近尾声，AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
简介： 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析，为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展，同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
作者徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 背景 大数据发展至今，按照 Google 2003年发布的《The Google File System》第一篇论文算起，已走过17个年头。可惜的是 Google 当时并没有开源其技术，“仅仅”是发表了三篇技术论文。所以回头看，只能算是揭开了大数据时代的帷幕。随着 Hadoop 的诞生，大数据进入了高速发展的时代，大数据的红利及商业价值也不断被释放。现今大数
【CSDN现场报道】2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 （Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 Databricks公司联合创始人、Spark首席架构师辛湜带来主题为《Spark发展 ：回顾2015，展望2016》的演讲，他介
自一年多前发布 Cloudera 数据工程 (CDE) 以来，我们的首要目标是使用旨在简化自动化和可观察性的顶级工具来大规模操作 Spark 管道。在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时，我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。我们希望在真正的企业混合数据服务平台之上开发为数据工程从业者量身定制的服务。
图片来源：pexels 背景 Firestorm Shuffle是分布式计算框架用来衔接上下游任务的数据重分布过程，在分布式计算中所有涉及到数据上下游衔接的过程都可以理解为shuffle。针对不同的分布式框架，shuffle有几种实现形态： 基于文件的pull based shuffle，如MapReduce、Spark。这种shuffle方式多用于类MR的框架，比如MapReduce、Spark，它的特点是具有较高的容错性，适合较大规模的批处理作业。由于实现的是基于文件的shuffle方案，因此失败
由CSDN主办的2016中国云计算技术大会（CCTC）将于5月13日-15日在北京举行。作为业内最具价值的云计算年度技术盛会，今年大会为期三天，以“技术与应用，趋势与实践”为主题，除了顶尖技术专家云集的Keynote演讲，主办方还特设了“中国Spark技术峰会”、“OpenStack技术峰会”、“Container技术峰会”、“大数据核心技术与应用实战峰会”四大技术主题峰会 以及“云计算核心技术架构”、“云计算平台构建与实践”等专场技术论坛。 为保证演讲内容质量，主办方倾情邀请了几乎是国内最顶尖的技术讲师阵
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。
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
昨天发了一篇文章Spark团队新作MLFlow 解决了什么问题 描述了我对MLFlow的一些看法，现在想来，Spark团队是非常聪明的，AI同学都有自己的社区，自己的生态，Spark则是在工程研发群体具有很大的影响力，而在AI领域并没有太大号召力。所以它其实是没办法通过一个颠覆性的东西去让AI同学转移过来的，而MLFlow并没有改变AI同学的原有习惯和流程，他提供了一些辅助工具和标准，解决了一些痛点，慢慢渗透，从而实现慢慢转型，当然，最后也完全可能也掀不起什么波澜。
最近又有很多关于“Hadoop已死”的论调，似乎每隔一段时间就会有一些类似的文章或声音。几年前Cloudera就已经停止了以Hadoop来营销自己，而是一家企业数据公司。如今，Cloudera也已进入企业数据云市场：混合/多云和多功能分析，具有通用的安全和治理，所有这些都由开源提供支持。
假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。
开源云平台中的拼图“玩具” 对于云平台，如今基本就意味着开源。 提及开源技术，着实在云计算和大数据下“火”起来。面对扑面而来的云服务，无论是何种服务对于企业和用户来说都是“熟悉的陌生人”，“熟悉”是
10月25日，第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开，星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享，本文是对会议上内容的整理。
Databricks公司（点击阅读原文可访问该公司首页）通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云Spark服务。 作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商，Databricks公司已经对其自家Apache Spark云实现方案进行两轮支持升级，旨在让更多IT用户享受其便利。 此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Databricks方面表示，其版本目前仍处于调整阶段，这是为了避免资源争用情况
问题导读 1.你认为spark该如何入门？ 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤？ 3.本文介绍了spark哪些编程知识？ spark学习一般都具有hadoop基础，所以学习起来更
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
问题导读 1.通过什么菜单项可以导入源码？ 2.打jar包需要哪些步骤? 3.如何找到jar生成路径？ 上一篇： about云日志分析实战之清洗日志1：使用spark&Scala分析Apach
来源：https://guiguzaozhidao.fireside.fm/s6e06
Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。
问题导读 1.你认为spark该如何入门？ 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤？ 3.本文介绍了spark哪些编程知识？
豆瓣成立于 2005 年，是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间，豆瓣数据平台经历了几轮变迁，形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
各种博客文章、杂志投稿中，“Hadoop已死”的说法死灰复燃，且又开始甚嚣尘上。近年来，Cloudera不再满足于Hadoop开源平台的身份，转而以企业数据公司的身份进行营销。如今，Cloudera已经进入企业数据云市场：混合云/多云服务，统一的安全体系和管理，多功能分析——都得益于Hadoop的开源服务。
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
什么是数据血缘？数据血缘是数据产生、加工、转化，数据之间产生的关系。随着公司业务发展，通过数据血缘，能知道数据的流向，以便我们更好地进行数据治理。
本文主要讲解一下iceberg数据湖在微软云azure上面的部署方案，采用的方案是通过hadoop的api写入azure，和之前写入hdfs没有太大区别，只需要配置一下hadoop的配置文件即可。iceberg这里不需要做任何改动。目前支持Azure Blob Storage 和 Azure Data Lake Storage Gen2。此外着重说明一下，azure仅支持hadoop 3.2 以上的版本，否则的会报错 java.io.ioexception no filesystem for scheme : abfss.
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
1 实战目标 至今实战教程的访问量 至今从搜索引擎引流过来的实战教程的访问量 2 实战流程 3 可视化显示 使用Spring Boot整合Echarts 阿里云DataV数据可视化框架 4 教程概要 5 计划 整合Flume、Kafka、 Spark Streaming打造通用的流处理平台基础 Spark Streaming项目实战 数据处理结果可视化 拓展 6 预备知识 熟悉Linux基本命令 熟悉Scala、Python、 Java中的任何一门编程语言 有Hadoop和Spark基础 7 环境
2015年， 大数据 市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工 智能 、 物联网 的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
cxzl25，携程高级软件技术专家，关注数据领域生态建设，对分布式计算和存储、调度等方面有浓厚兴趣，Apache Kyuubi PMC Member，Apache Celeborn / ORC Committer。
讲者：Gene Pang，PMC维护人员 @Alluxio，Adit Madan，软件工程师 @Alluxio
世界 500 强的华为，旗下设有华为开源软件能力中心。是基于华为开源战略新成立的部门。承担开源新技术扫描与规划、开源技术研究、开源开发方法探索、开源社区运营和开源能力构建及管理等相关工作。本期，就为大家整理了华为的开源项目：
Cloudera数据平台（CDP）私有云基础版是Cloudera数据平台的本地版本。该新产品结合了Cloudera Enterprise Data Hub和Hortonworks Data Platform Enterprise的优点以及整个堆栈中的新功能和增强功能。该统一分发是可扩展和可定制的平台，您可以在其中安全地运行多种类型的工作负载。
导读｜过去几年，数据湖能力已经在腾讯内部包括微信视频号、小程序等多个业务大规模落地，数据规模达到 PB至 EB 级别。在此基础上，腾讯自研业务也启动了云原生湖仓能力建设。云原生湖仓架构最大的挑战什么？腾讯云原生湖仓 DLC 从哪些方面着手解决问题？接下来由腾讯云大数据专家工程师于华丽带来相关分享。 云原生湖仓的诞生背景、价值、挑战 当前这个阶段，相信大家对于数据湖，数据仓，湖仓一系列的名词已经不算陌生了，我用最直白、最狭义方式去解释“湖仓”的话，就是数据湖跟数仓存储架构统一。 数据湖最初的需求是，要存储和
Spark 使用Scala语言进行实现，它是一种面向对、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
随着近几年业务快速发展与迭代，大数据的成本也水涨船高，如何优化成本，建设低成本高效率的底层服务成为了有赞数据基础平台2020年的主旋律。本文主要介绍了随着云原生时代的到来，经历7年发展的有赞离线计算平台如何拥抱云原生，通过容器化改造、弹性伸缩、大数据组件的错峰混部，做到业务成倍增长的情况下成本负增长。
0. 下一代的企业数据云 将创建世界领先的下一代数据平台提供商，涵盖多云，内部部署和Edge。该组合为混合云数据管理建立了行业标准，加速了客户采用，社区发展和合作伙伴参与。 我们两家公司的业务具有很强的互补性和战略性。通过将Hortonworks在端到端数据管理方面的投资与Cloudera在数据仓库和机器学习方面的投资结合起来，我们将提供业界首个从Edge到AI的企业数据云。这一愿景将使我们的公司能够在追求数字化转型的过程中推动我们对客户成功的共同承诺。 两个公司希望通过合并，创造出一个年收入达到 7.2 亿美元的新实体，并制定清晰的行业标准，成为下一代数据平台领先者，提供业界第一个企业级数据云，提高公共云的易用性和灵活性 一直以来 Hortonworks 团队投资于实时数据流和数据摄取以支持边缘的物联网使用案例，而 Cloudera 更专注于 AI 和 ML 领域，使数据科学家能够使用极其复杂的工具来自动化机器学习工作流。 Cloudera新的CDP平台会同时支持运行在本地，私有云，以及5个最大的公有云包括Amazon，Microsoft，Google，IBM和Oracle 第一个CDP版本将包含CDH6.x和HDP3.x中的一系列组件，并将专注于运行客户现有的工作负载和数据 两家公司对外正式宣称统一版本会基于最新的HDP3.0+CDH6.0 Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车——Hortonworks、Cloudera和MapR。 昨天我们是 Hortonworks，今天，随着我们合并的正式完成，我们是 Cloudera——现在是全球第二大开源软件公司。”，目前全球第一大开源软件公司仍旧是红帽。 1. 新的趋势 1.1 企业向公有云转变(aws,azure,google cloud) hadoop/spark 只是其一部分 1.2 云存储成本底 对象存储服务(aws s3,axure blob,google 云端存储) 比hadoop/spark 便宜了5倍 1.3 云服务器 以完全不一样的方式解决了同样的问题，运行即席查询 用户按计算时间计费，无需维护操作hadoop/spark集群 1.4 容器,kenernates和机器学习，今天在python/R语言下进行机器学习，容器与kubernates 为分布式计算提供了更加强大灵活的框架 不打算基于hadoop/spark 进行分发心得饿微服务应用程序 2. 产品影像 2.1 毫无疑问 对于一些无论是Cloudera还是Hortonworks都打包的较为通用的的组件，基本可以毫无疑问的确定会包含在统一版本中。具体包括核心的Apache Hadoop项目如MapReduce，HDFS和YARN - 以及Apache Spark，Apache Hive，Apache HBase，Apache Kafka，Apache Solr，Apache Oozie，Apache Pig，Apache Sqoop和Apache Zookeeper。 我们对新兴的对象存储项目Apache Hadoop Ozone的信心略有不足 2.2 存疑的 有一些开源项目目前仅包含在CDH或HDP中，而Cloudera也没有与之专门对标的产品，它们是否能包含在合并版中目前还存疑。比如说Apache Kudu和Apache Impala，这2个最初都是由Cloudera开发的，用于提供列式数据存储和ad hoc的分析，而最近Hortonworks引入了Apache Druid与之对应。 2.3 有争议的 Apache Ambari直接与Cloudera Manager竞争，再比如Cloudera使用Cloudera Navigator来实现数据治理和数据溯源，而Hortonworks则使用Apache Atlas。 Cloudera将清楚地意识到任何关于它想要扼杀开源功能的建议都将被认为是“大棒”，而不是“胡萝卜”，它将不会被Hortonworks客户和Apache软件基金会开发社区所接受。这是我们认为Cloudera如果想要退出开源需要很谨慎的考虑的另一个原因 - 至少在短期内如此 注：“Carrot and stick”(胡萝卜加大棒)
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