2021 Apache首次亚洲虚拟技术峰会:大数据专场即将在8月6日-8月8日震撼来袭。...目前是Apache Ozone PMC和Hadoop Committer。 活动时间&议题主题 议题一 主题：腾讯云 Apache Ozone如何通过RAFT协议建立起高可用性及优化性能？...时间：2021年8月7日 14:50 议题二 主题：腾讯云HADOOP-COS上的数据湖加速器 时间：2021年8月8日 14:10 议题1 内容介绍 Apache Ozone是Hadoop的一个可扩展的...、冗余的、分布式的对象存储，在2020年成为Apache顶级项目。...S 作为Apache Ozone的早期采用者，腾讯大数据平台已经部署了一个超过1000个节点的Ozone集群作为大数据应用的后台存储。腾讯还利用Ozone作为一些私人数据仓库项目的主要存储解决方案。
http://phoenix.apache.org/download.html 二、安装 1、上传安装包到Linux系统，并解压 cd /export/software tar -xvzf apache-phoenix...phoenix的所有jar包添加到所有HBase RegionServer和Master的复制到HBase的lib目录 # 拷贝jar包到hbase lib目录 cp /export/server/apache-phoenix...将配置后的hbase-site.xml拷贝到phoenix的bin目录 cp /export/server/hbase-2.1.0/conf/hbase-site.xml /export/server/apache-phoenix...cd /export/server/apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin/ bin/sqlline.py node1:2181 # 输入!...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
Apache Phoenix的视图操作 一、应用场景 因为我们之前已经创建了 MOMO_CHAT:MSG 表，而且数据添加的方式都是以PUT方式原生API来添加的。...故此时，我们不再需要再使用Phoenix创建新的表，而是使用Phoenix中的视图，通过视图来建立与HBase表之间的映射，从而实现数据快速查询。...表、列蔟和列名必须与现有元数据完全匹配，否则会出现异常。当创建视图后，就可以使用SQL查询视图，和操作Table一样。...三、语法说明 create view "my_hbase_table" ( rowkey varchar primary key, 列族.列名1 数据类型, 列族.列名2 数据类型, ....distance" VARCHAR ); 2、尝试查询一条数据 SELECT * FROM "MOMO_CHAT"."
Apache Phoenix的基本介绍 Apache Phoenix主要是基于HBase一款软件, 提供了一种全新(SQL)的方式来操作HBase中数据, 从而降低了使用HBase的门槛, 并且 Phoenix...提供了各种优化措施 Phoenix官方网址：http://phoenix.apache.org/ Phoenix官网：「We put the SQL back in NoSQL」 Apache Phoenix...提供标准的SQL以及完备的ACID事务支持 通过利用HBase作为存储，让NoSQL数据库具备通过有模式的方式读取数据，我们可以使用SQL语句来操作HBase，例如：创建表、以及插入数据、修改数据、删除数据等...Phoenix通过协处理器在服务器端执行操作，最小化客户机/服务器数据传输 Apache Phoenix可以很好地与其他的Hadoop组件整合在一起，例如：Spark、Hive、Flume以及MapReduce...HBase的定位是在高性能随机读写，Phoenix可以使用SQL快插查询HBase中的数据，但数据操作底层是必须符合HBase的存储结构，例如：必须要有ROWKEY、必须要有列蔟。
Apache Phoenix 二级索引 因为没有建立索引，组合条件查询效率较低，而通过使用Phoenix，我们可以非常方便地创建二级索引。...，构建索引更新，同时更新所有相关的索引表，开销较大 读取时，Phoenix将选择最快能够查询出数据的索引表。...三、索引分类_本地索引 本地索引适合写操作频繁，读相对少的业务 当使用SQL查询数据时，Phoenix会自动选择是否使用本地索引查询数据 在本地索引中，索引数据和业务表数据存储在同一个服务器上，避免写入期间的其他网络开销...Phoenix可以将关心的数据捆绑在索引行中，从而节省了读取时间的开销。 例如，以下语法将在v1和v2列上创建索引，并在索引中包括v3列，也就是通过v1、v2就可以直接把数据查询出来。...然后，当查询使用该表达式时，可以使用索引来检索结果，而不是数据表。
Apache Phoenix的基本入门操作 一、Phoenix的快速入门 1、需求 本次的小DEMO，我们沿用之前的订单数据集。我们将使用Phoenix来创建表，并进行数据增删改查操作。...例如： CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名 ( ROWKEY名称 数据类型 PRIMARY KEY 列蔟名.列名1 数据类型 NOT NULL...varchar(20) ); 注意: 一旦使用小写,，在后期所有操作这个小写的内容，都需要使用双引号，建议使用大写 单引号表示是字符串 双引号用于标识是小写的字段 建表的时候, 主键字段, 不能带列族 二、Apache...查询数据与之前的SQL基本一致的 注意: Phoenix不支持多表查询操作, 只能进行简单的单表查询工作 6、更新数据 与添加数据的语法是一致的 upsert into order_info values...、分页查询操作 limit 显示多少条 offset 从第几条开始 select * from order_info limit 5 offset 5; 9、更多语法 http://phoenix.apache.org
最近几年关于Apache Spark框架的声音是越来越多，而且慢慢地成为大数据领域的主流系统。...最近几年Apache Spark和Apache Hadoop的Google趋势可以证明这一点： 如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop...上图已经明显展示出最近五年，Apache Spark越来越受开发者们的欢迎，大家通过Google搜索更多关于Spark的信息。...然而很多人对Apache Spark的认识存在误解，在这篇文章中，将介绍我们对Apache Spark的几个主要的误解，以便给那些想将Apache Spark应用到其系统中的人作为参考。...然而Spark并不具备将数据数据存储在RAM的选项，虽然我们都知道可以将数据存储在HDFS, Tachyon, HBase, Cassandra等系统中，但是不管是将数据存储在磁盘还是内存，都没有内置的持久化代码
大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...查询分析性能： Apache Doris 是 MPP 架构，支持大表分布式 Join，其倒排索引、物化视图、行列混存等功能使查询分析性能更加高效极速。...图片 为了进一步提升架构性能，数据架构 3.0 主要将处理层中大宽表进行拆分，同时将分析层统一使用 Apache Doris 作为查询分析引擎： 处理层：按照业务分类在 DWM 中将大宽表拆分成缓慢维度表与指标表...Join 功能对宽表拆分、本地关联查询加速进行优化，具体过程如下： 指标大宽表：采用 Apache Doris 的 Aggregate Key 模型，使用增量的方式将数据覆盖写入； 缓慢维度表：主要通过...8 小时内完成导入，导入时间缩短至原来的 1/3，实现快速导入需求；更重要的是，Apache Doris 在保证数据快写入的同时，使数据能够不丢不重、准确写入； 链路极简与统一： Apache Doris
： Apache Doris 能够支持海量业务数据的高吞吐实时写入，时效性可以做到秒级完成导入。...查询分析性能： Apache Doris 是 MPP 架构，支持大表分布式 Join，其倒排索引、物化视图、行列混存等功能使查询分析性能更加高效极速。...图片为了进一步提升架构性能，数据架构 3.0 主要将处理层中大宽表进行拆分，同时将分析层统一使用 Apache Doris 作为查询分析引擎：处理层：按照业务分类在 DWM 中将大宽表拆分成缓慢维度表与指标表...Join 功能对宽表拆分、本地关联查询加速进行优化，具体过程如下：指标大宽表：采用 Apache Doris 的 Aggregate Key 模型，使用增量的方式将数据覆盖写入；缓慢维度表：主要通过 ...8 小时内完成导入，导入时间缩短至原来的 1/3，实现快速导入需求；更重要的是，Apache Doris 在保证数据快写入的同时，使数据能够不丢不重、准确写入；链路极简与统一： Apache Doris
大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...查询分析性能：Apache Doris 是 MPP 架构，支持大表分布式 Join，其倒排索引、物化视图、行列混存等功能使查询分析性能更加高效极速。...为了进一步提升架构性能，数据架构 3.0 主要将处理层中大宽表进行拆分，同时将分析层统一使用 Apache Doris 作为查询分析引擎： 处理层：按照业务分类在 DWM 中将大宽表拆分成缓慢维度表与指标表...Join 功能对宽表拆分、本地关联查询加速进行优化，具体过程如下： 指标大宽表：采用 Apache Doris 的 Aggregate Key 模型，使用增量的方式将数据覆盖写入； 缓慢维度表：主要通过...8 小时内完成导入，导入时间缩短至原来的 1/3，实现快速导入需求；更重要的是，Apache Doris 在保证数据快写入的同时，使数据能够不丢不重、准确写入； 链路极简与统一：Apache Doris
摘要：今天我们就来解构数据湖的核心需求，同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案，帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。...像Apache CarbonData、OpenDelta Lake、Apache Hudi等存储解决方案，通过将这些事务语义和规则推送到文件格式本身或元数据和文件格式组合中，有效地解决了数据湖的ACID...今天我们对比了三大方案，帮助用户更好的根据自己的场景选择解决方案。 Apache Hudi ? Apache Hudi是Uber为满足内部数据分析需求而设计的项目。...Apache CarbonData ? Apache CarbonData是三个产品中最早的，由华为贡献给社区，助力华为云产品的数据平台和数据湖解决方案应对PB级负载。...为Apache Spark和大数据工作负载提供ACID事务能力。一些关键特性包括： 1.ACID事务： Delta Lake将ACID事务带到您的数据湖中。
导语：Apache InLong 增加了通过 Apache Pulsar 接入数据的能力，充分利用了 Pulsar 不同于其它 MQ 的技术优势，为金融、计费等数据质量要求更高的数据接入场景，提供完整的解决方案...在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何通过 Apache InLong 使用 Apache Pulsar 接入数据。...Apache InLong(incubating) 简介 Apache InLong（应龙 https://inlong.apache.org）是腾讯捐献给 Apache 社区的一站式数据流接入服务平台...Apache InLong 以腾讯内部使用的 TDBank 为原型，依托万亿级别的数据接入和处理能力，整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程，拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。...Apache InLong 服务于数据采集到落地的整个生命周期，按数据的不同阶段提供不同的处理模块，主要包括： inlong-agent，数据采集 Agent，支持从指定目录或文件读取常规日志、逐条上报
MiNiFi是用于从远程位置的传感器和设备上收集数据子集的代理。目的是帮助进行数据的“第一英里收集”，并获取尽可能接近其来源的数据。...以下是一些需要考虑的细节： NiFi被设计为通常位于数据中心或云中的中央位置，以在已知的外部系统（如数据库、对象存储等）中移动数据或从中收集数据。...使用Apache Ranger或NiFi中的内部策略可以轻松进行设置。您可以让多个团队在同一个NiFi环境中处理大量用例。 在NiFi集群中，所有资源均由所有现有流共享，并且没有资源隔离。...NiFi会捕获各种数据集，对每个数据集进行所需的转换（模式验证、格式转换、数据清理等），然后将数据集发送到由Hive支持的数据仓库中。...作者：Pierre Villard 原文链接：https://blog.cloudera.com/top-5-questions-about-apache-nifi/
Apache Hadoop2.7，是经历多年企业生产应用和社区代码优化的稳定版。选用为BR-odp为基础大数据开发框架，既是大数据生态发展也是技术先进性突破。...组件生态：围绕Apache Hadoop为核心的顶级开源项目，其技术组件堆栈多达30多个组件，具备从运维管理、大规模计算、资源调度、分布式存储、多类型开发、弹性扩展、数据挖掘等全面的技术服务能力。...20181212153234705.jpg 技术能力：Apache Hadoop 以HDFS 、Mapreduce、 YARN为核心的一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，具有可靠、高效、可伸缩、
原标题：Spring认证|Apache Geode 的 Spring 数据 Spring Data for Apache Geode 项目的主要目标是使用 Apache Geode 进行分布式数据管理...、JTA 事务中使用 Apache Geode 的额外支持 对 Apache Geode 序列化的增强支持 函数执行的注解 支持连续查询 对 Apache Lucene 集成的增强支持 使用 Apache...使用 Apache Geode API解释了 Apache Geode API 与 Spring 中可用的各种数据访问功能之间的集成，例如基于模板的数据访问、异常转换、事务管理和缓存。...Apache Geode 中的数据。...函数执行的注释支持描述了如何通过使用注释来执行数据所在的分布式计算来创建和使用 Apache Geode 函数。
原标题：Spring认证|Apache Cassandra 的 Spring 数据 Apache Cassandra NoSQL 数据库为寻求处理高速、大容量和可变数据流的解决方案的团队提供了许多新功能...使用 Spring Data for Apache Cassandra 时，使用 Apache Cassandra 开发应用程序的学习曲线显着减少。...凭借带注释的 POJO 保持在高级别的能力，或者具有高性能数据摄取功能的低级别，Spring Data for Apache Cassandra 模板肯定能满足每个应用程序的需求。...为 Cassandra 数据库访问选择一种方法 您可以从多种方法中进行选择，以用作 Cassandra 数据库访问的基础。Spring 对 Apache Cassandra 的支持有多种形式。...ry Abstraction 允许您在数据访问层中创建存储库声明。Spring Data 的存储库抽象的目标是显着减少为各种持久性存储实现数据访问层所需的样板代码量。
我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable，对应的开源实现为 Apache HBase。...按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。...本文基于 Apache Cassandra 3.11.4 源码进行介绍的，不同版本可能有些不一样。...我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable，对应的开源实现为 Apache HBase。...按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。
导读 深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。...Apache Flink 是一个开源的高性能框架，专为大规模数据处理而设计，擅长实时流处理。...关键特性比较 Apache Flink和Apache Spark在很多方面都有所不同： 处理模型： Apache Flink：主要专注于实时流处理，Flink以低延迟高效处理大量数据。...Apache Spark：最初是为批处理而设计的，后来Spark引入了微批处理模型来处理流数据。虽然它可以处理流式数据，但在延迟方面的性能普遍高于Flink。...结论： 总之，Apache Flink和Apache Spark都是强大的数据处理框架，各有千秋。两者之间的选择取决于您的具体用例和要求。
Apache的大数据项目。...Lens Apache近日宣布，Apache Lens，一个开源的大数据和分析工具，也已经从Apache孵化器毕业成为一个顶级项目（TLP）。...Apache Lens旨在通过提供一个跨多个数据存储的单一视图来横向打通数据分析中遇到的异构单元。”...Tajo 最后，Apache Tajo，一个领先的Apache Hadoop之上的开源数据仓库系统，成为另一个你需要了解的大数据项目。...Apache宣称Tajo提供了针对Hadoop、第三方数据库以及商用BI工具的快速抓取能力。 显然，尽管Apache Spark吸引了大量的眼球，但它不是唯一需要你关注的来自Apache的大数据工具。
最近我发现，Apache已经成了解决问题的解决我们日常问题的首选宝藏之地。这几天在调研数据质量监控的东西时，无意中发现了Apache Griffin。...概述 Apache Griffin定位为大数据的数据质量监控工具，支持批处理数据源hive、text文件、avro文件和实时数据源kafka，而一些以关系型数据库如mysql、oracle为存储的项目也同样需要可配置化的数据质量监控工具...Apache Giffin目前的数据源包括HIVE, CUSTOM, AVRO, KAFKA。Mysql和其他关系型数据库的扩展根据需要进行扩展。...Giffin目前的数据源是支持HIVE,TXT，文件，avro文件和实时数据源 Kafka，Mysql和其他关系型数据库的扩展需要自己进行扩展 Apache Griffin进行Mesausre生成之后，...会形成Spark大数据执行规则模板，shu的最终提交是交给了Spark执行，需要懂Spark进行扩展 Apache Griffin中的源码中，只有针对于接口层的数据使用的是Spring Boot，measure
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