王玉君,腾讯云后台工程师,拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强,腾讯云后台工程师,拥有两年大数据EMR集群管控运维经验,目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起,越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮,以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术(如容器,不可变基础设施和声明式API等),使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
现在混迹技术圈的各位大佬,谁还没有听说过“大数据”呢?提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”:GFS,MapReduce,Bigtable,分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
Elastic MapReduce(EMR)是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务,提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能,EMR部署在腾讯云平台(CVM)上,配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图:
近些年随着云计算和云原生应用的兴起,容器技术可以很好地解决许多问题,所以将大数据平台容器化是一种理想的方案。本文将结合袋鼠云数栈在Flink on Kubernetes的实践让您对大数据平台容器化的操作和价值有初步的了解。
首先对我来说,我觉得能够开发数据库,而且能够有很深的技术情结,真是一件很cool的事情,我比较欣赏极客精神,同时满足了业务,也在技术上的价值得以体现,这种模式值得很多开源项目参考借鉴。
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源,该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天,而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低,消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求,为了解决为离线集群预留资源,腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod,以提⾼容器资源使用率,降低资源成本,将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽,再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中,互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展,随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及,"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同,“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表,早在09年就开始探索建设大数据平台,经过批
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源,该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天,而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低,消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求,为了解决为离线集群预留资源,腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod,以提⾼容器资源使用率,降低资源成本,将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源,该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天,而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低,消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求,为了解决为离线集群预留资源,腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod,以提⾼容器资源使用率,降低资源成本,将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容器环境中的优化与实践。
300+参评项目,100+入围项目,10000+开发者公开票选,20+专家评审,10+主编团打分,历经数月打磨,由 InfoQ 发起组织的【 2020 中国技术力量年度榜单评选】结果揭晓: 腾讯云大数据云原生技术脱颖而出,荣获 2020年度十大云原生创新技术 早前,在2020年7月可信云大会上 腾讯云大数据云原生已荣获评年度技术最佳实践 那么腾讯云大数据云原生究竟凭什么能连续拿走两座大奖呢? 大数据云原生作为当前行业内热门的钻研话题,未来发展前景及趋势均不可小觑。各大云厂商、大型互联网企业都在尝试
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
腾讯业务产品线众多,拥有海量的活跃用户,每天线上产生的数据超乎想象,必然会成为数据大户,为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务,腾讯的大数据平台做了那些工作?具备哪些能力?记者采访到了腾讯数据平台总经理蒋杰先生,他将给大家揭秘腾讯的大数据平台! 建设专业数据平台、持续提升处理能力、贴身满足业务需求、挖掘创造数据价值———蒋杰(腾讯大数据团队使命) CSDN: 首先还是请蒋总介绍一下自己和你的职业生涯。 蒋杰:我是蒋杰,目前是腾讯数据平台部的负责人。我的第一份工作其实并非在互联网行业,而是在传
大数据文摘出品 作者:迟慧 随着行业的快速发展和业务的高速迭代,数据量也呈爆炸式增长,大数据云原生化逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向。数字化驱动企业提升运营效率,洞察商业机会;云原生化提升 IT 系统效率,促进业务敏捷,大数据云原生化是为企业创新提供无限可能。 大势所趋:云原生大数据 传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题: 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持; 在
王涛,腾讯云专家工程师,从事Kubernetes容器平台的研发近6年,目前主要负责腾讯海量自研业务容器化上云的平台研发。在利用云原生技术构建DevOps、ServiceMesh、AI、大数据平台等场景有丰富经验。
image.png 大数据,这个词越来越热,很多人都在谈大数据,其实很多张口闭口大数据的人,或许都不知道数据是如何产生、传递、存储、运算到应用的。其实我一直感觉大数据这个东西有时候真的不是一般企业可以玩的溜的,特别是随着传统业务增长放缓,以及移动互联网时代的精细化运营,对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时候,如何从大数据中获取高价值,已经成为大家关心的焦点问题。 腾讯业务产品线众多,拥有海量的活跃用户,每天线上产生的数据超乎想象,必然会成为数据大户,为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据
企业降本增效是越来越热门的话题,除去较为粗暴的“毕业”之外,企业还可以在许多地方下功夫,例如降低大数据成本、营销成本、运营成本等等。在 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上,我们邀请了货拉拉大数据架构负责人王海华,他为我们分享了《货拉拉基于混合云的大数据成本管控体系建设实践》,本文为其演讲整理,期待你可以有所收获。 大家好,我是王海华,货拉拉基础架构负责人,我将从以下几方面展开分享。首先是背景与挑战;其次是大数据成本管理体系;接着是存储成本优化和计算成本优化技术细节;最后是总结与展望。 背景与挑
今天本要部署spark on yarn,因为要在hdfs创建一些共享文件,于是到hdfs web UI去看了一下,结果发现下面的错误,顺手处理一下。
导语 腾讯云消息队列CKafka推出数据接入平台(Data Import Platform),旨在构建数据源和数据处理系统间的桥梁。 为了让开发者们更加深入的了解数据接入平台(DIP),腾讯云消息队列团队将组织系列文章,为大家详解数据接入平台(DIP)的功能及架构。 作者简介 许文强 腾讯高级工程师 Apache Kafka Contributor,腾讯云Kafka和数据接入平台DIP研发负责人。专注于中间件领域的系统设计和开发,在消息队列领域具有丰富的经验。 数据实时接入和分析面临的挑战 随着大
集群是弹性 MapReduce( EMR )提供托管 服务的基本单元,也是用户使用和管理 EMR 服务的主要对象。本文为您介绍通过腾讯云官网控制台,快速创建 EMR 集群。
不同企业上云后,其成本节省程度是不一的。从 IT 资源成本节省量来看,低的企业不到 10%,高的企业可达 60%-70%。究竟为何会造成这么大的差异?又有什么组织管理手段和产品技术手段可以降低企业上云成本?
导读:弹性伸缩作为 Kubernetes 的核心能力之一,但它一直是围绕这无状态的应用负载展开。而 Fluid 提供了分布式缓存的弹性伸缩能力,可以灵活扩充和收缩数据缓存。 它基于 Runtime 提供了缓存空间、现有缓存比例等性能指标, 结合自身对于 Runtime 资源的扩缩容能力,提供数据缓存按需伸缩能力。
进入大数据时代,数据量呈爆炸式增长,传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术,能够以毫秒级延迟提供计算结果,为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。它的设计初衷是为了满足日益增长的数据处理需求,特别是在金融、电商等对数据库性能、稳定性和扩展性有极高要求的行业中。OceanBase采用了分布式架构和一体化设计,兼具分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势,通过一套引擎同时支持OLTP(在线事务处理)和OLAP(在线分析处理)的混合负载。
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会,将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件,打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以,基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行,60+专家倾心打造,涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲,希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会,成为基础软件领域的风向标,许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台;并为行业领导人物、学者、
4月12日,在腾讯分享日的大数据分论坛上,腾讯首次对外展现了自己的大数据平台,受到外界的普遍关注,后续,我们将持续为大家分享腾讯大数据的方方面面。本篇为综述篇,针对整体情况做概要性的介绍,后续将会有更详细的离线计算、实时计算、数据实时采集以及大数据应用产品等系列文章输出,绝对干货,敬请期待。 腾讯业务产品线众多,拥有海量的活跃用户,每天线上产生的数据超乎想象,必然会成为数据大户。特别是随着传统业务增长放缓,以及移动互联网时代的精细化运营,对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时
前言 “只要站在风口,猪也能飞起来”,这碗心灵鸡汤不知道激励了多少英雄豪杰踏上寻风口之路。而现如今,Docker这阵龙卷风呼啸来袭,更让众人生起迎风而上、直冲云霄的欲望。为了找到这风口,数据平台部开始全面拥抱Docker,基于多年的大数据集群管理经验,倾力打造DockerOnGaia云平台(简称Gaia云),并动员将数平自身的核心系统Lhotse, Hermes, Hive, TRE, TDBank等全面接入Gaia云。 Lhotse系统作为先锋部队,经过一段时间的改造-验证-灰度,目前现网已经完全接入、稳
本文是个人在从零搭建部门数据及运营平台的过程中的笔记。随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生,越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。
综上所述,Ceph和GlusterFS在架构、可用性、性能、可扩展性、数据一致性以及管理和维护等方面都有不同的特点。
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台,包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时,文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题,以及解决方案。
前者更能体现出架构师在业务角度和技术角度的前瞻性能力,后者多是出现在业务高速发展阶段,大部分时间只能疲于应付吧。
王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 晏子怡,腾讯云容器产品经理,在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少,还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
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。
导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今,但其并没有标准的、严格的定义,比较公认的四要素是:DevOps、微服务、持续交付、以及容器,更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准,同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成,与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生,以及未来下一代云原生大数据基础架构。
作者:陈龙 腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人 |导语 在金融行业IT系统国产化的大背景下,国内金融行业开始推动IT基础设施国产化,逐渐摆脱对于传统IOE架构的依赖。微众银行自成立之初,就放弃了传统IOE架构路红,结合腾讯金融级分布式数据库TDSQL,建立了基于DCN单元化架构模式的分布式基础平台。如今这套架构承载了微众银行数亿级别的用户规模,数百套银行核心系统,和每天数亿次的金融交易。 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今,但其并没有标准的、严格的定义,比较公认的四要
作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务,涉及的平台众多,从统计信息中可以看出,集群规模庞大,数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量,导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求:希望查询响应更快,看板更新更及时,指标开发更快完成。因为时效性越高,数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时,降低架构复杂度以减少开发和维护成本,
欢聚集团成立于 2005 年,是一家全球领先的社交媒体企业,旗下运营有 Bigo Live 直播、Likee 短视频、HAGO 休闲小游戏等多款社交娱乐产品等。
常耀国,腾讯SRE专家,现就职于PCG-大数据平台部,负责千万级QPS业务的上云、监控和自动化工作。 背景 BeaconLogServer 是灯塔 SDK 上报数据的入口,接收众多业务的数据上报,包括微视、 QQ 、腾讯视频、 QQ 浏览器、应用宝等多个业务,呈现并发大、请求大、流量突增等问题,目前 BeaconLogServer 的 QPS 达到千万级别以上,为了应对这些问题,平时需要耗费大量的人力去维护服务的容量水位,如何利用上云实现 0 人力运维是本文着重分析的。 混合云弹性伸缩 弹性伸缩整体效果
码到三十五 : 个人主页 心中有诗画,指尖舞代码,目光览世界,步履越千山,人间尽值得 !
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
上诉种种都是官网对其定义,是否还是有些模糊,下面我们通过一个分库分表的案例来讲解 MyCAT 中核心的概念和相关名词,案例如下图:
7 月 28 日,在袋鼠云 2022 产品发布会上,袋鼠云技术负责人思枢正式宣布旗下产品「大数据基础平台 EasyMR」发布。
MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
在分布式架构中往往伴随CAP的理论。因为分布式的架构,不再使用传统的单机架构,多机为了提供可靠服务所以需要冗余数据因而会存在分区容忍性P。
在分布式架构中往往伴随CAP的理论。因为分布式的架构,不再使用传统的单机架构,多机为了提供可靠服务所以需要冗余数据因而会存在分区容忍性P。2021Java面试宝典
近年来,随着数据规模越来越大,以及由此衍生出数据实时化的诉求激增,产生了一系列大数据相关的业务场景,场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点,因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
4月20日,袋鼠云成功举行了以“数实融合,韧性生长”为主题的2023春季生长大会。会上,袋鼠云自主研发的一站式大数据基础软件——数栈V6.0产品矩阵全新发布。对旗下大数据基础平台、大数据开发与治理、数据智能分析与洞察三大模块的全线产品进行全新升级,并重点发布了企业级数据计算与存储平台——自研大数据引擎 EasyMR。
云计算已走过十几个年头,从异军突起到百花齐放再到巨头崛起,云计算市场同样出现了马太效应。
Greenplum是老牌的MPP数据仓库,查询稳定性很强,SQL支持非常全面(支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展;支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。),基于PostgreSQL构建而成,主要面向结构化数据OLAP计算,Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持,tpcb性能提升60倍,单节点查询达到80000TPS(Transactions Per Second,数据库每秒处理事务数),插入操作达到18000TPS,更新操作约7000TPS。
哈希表是计算机科学中一种重要的数据结构,广泛应用于各种软件系统中,如数据库、缓存系统等。本文将深入探讨哈希表的原理、应用场景,并介绍一些性能优化的方法,以帮助读者更全面地理解和应用哈希表。
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