背景 目前公司的分析数据基本存储在 Hive 数仓中，使用 Presto 完成 OLAP 分析，但是随着业务实时性增强，对查询性能的要求不断升高，同时许多数据应用产生，比如对接 BI 进行分析等，Presto.../spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/conf 注意：如果你跟我一样，原来 Hive 默认使用Spark3，那么需要设置一个 Spark2 的环境变量 [hadoop@hadoop101...EOF把变量传进去，把脚本生成在jobs文件夹中，然后再使用 seatunnel 的命令执行 关键点： 将输入参数封装成一个方法，方便一个脚本操作多个数仓表; 加入CK远程执行命令，插入前清除分区，以免导入双倍数据...p where table = 'prod_info' order by partition desc ; 可见数据导入无误～ 03.2每日增量导入 hive中新增记录测试增量更新： hive>...生产环境可以配合调度工具如 Dolphin Scheduler、Azkaban 控制整个数据链路，监控多个脚本的分步执行情况，如出现问题可以及时定位解决。
Transformation 与 Action 的区别在于，对 RDD 进行 Transformation 并不会触发计算：Transformation 方法所产生的 RDD 对象只会记录住该 RDD...如：对象无法序列化等运行期才能发现的异常。 三、SparkSQL Spark 从 1.3 版本开始原有 SchemaRDD 的基础上提供了类似Pandas DataFrame API。...文件头也无须[]指定为数组；SparkSQL 读取是只是按照每行一条 JSON Record序列化； Parquet文件 Configurationconfig = new Configuration(...对于 SparkSQL ThriftServer 服务，每个登陆的用户都有创建的 SparkSession，并且执行的对个 SQL 会通过时间顺序列表展示。...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？
从server端到client端需要经过一次网络传输和序列化反序列化操作，然后再同步到接收端，感觉没有直接怼到接收端更高效。...旨在实现一个高性能、低延迟、简洁易用的Binlog增量数据同步管道, 具有如下特点： 不依赖其它组件，一键部署 集成多种接收端，如：Redis、MongoDB、Elasticsearch、RocketMQ...go-mysql-transfer采用的是后者，目的是减少发送dump命令的次数，减轻Master的负担。因为binglog记录的整个Master数据库的日志，其增长速度很快。...3次运行的中间值为9.5秒 5、测试用例三 使用规则，将binlog中52万条增量数据同步到Redis。结果如下： ?...每秒增量同步(TPS)32950条 6、测试用例四 使用Lua脚本，将binlog中52万条增量数据同步到Redis。结果如下： ?
1.文档编写目的 ---- Fayson在前一篇文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》中介绍了Jupyter Notebook的部署与Spark2集成。...将Jupyterhub的配置文件生成到指定目录下（/etc/jupyterhub）。...如上显示启动成功，在启动命令后添加--debug参数可以显示DEBUG日志,-f指定JupyterHub启动加载的配置文件。...3.Spark2集成 ---- Spark支持Sacla、Python、R语言，下面Fayson主要使用Apache Toree来实现Jupyter与CDH集群中的Spark2集成，通过Toree来生成集群...具体可以参考Fayson前面的文章关于OpenLDAP的安装与SSH集群 《1.如何在RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》 《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用
• 增量消费--每 30 分钟处理一次数据，并在我们的组织内构建每小时级别的OLAP平台 • 事件流的无限回放--利用 Hudi 的提交时间线在超级便宜的云对象存储（如 AWS S3）中存储 10 天的事件流...此外如果我们按小时（而不是每日分区）对 S3 数据集进行分区，那么这会将分区粒度设置为每小时间隔。...清理commit（提交）时，清理程序会清理与该提交对应的部分文件的过时版本，相关数据被保留，因为过时的文件中的所有数据无论如何都存在于新版本的文件中，这里重要的是我们可以触发快照查询来获取数据的最新状态...，但我们将无法对已清理的提交运行增量查询来获取增量数据。...相反使用外连接会将不匹配的事务合并到我们的每小时增量数据加载中。但是使用外连接会将缺失的列值添加为 null，现在这些空值将需要单独处理。
当前已在广告工程团队负责生产和更新的特征共计约有近万个，数据流也达到数千条 ，每日需处理数十万亿条记录，涉及到约PB级的中间数据，日增特征结果数据超百TB。...在现代 CPU 架构下，对于百万条记录的排序时间数量级应在秒级 - 分钟级（发生 Spill）。 为了验证主键表上述的性能分析，我们两组样例数据进行测试。...在合并 log 文件时，相同主键不同流的数据更新和拼接操作，使用记录中的Commit 版本字段来排序，每条流只能按行保留最终结果，无法支持多个流中数据列有重叠的场景。...当该业务时间与已有历史分支的业务时间存在差距时，将补全缺失的历史分支，部分复用CherryPick能力，遍历所有数据文件中的分区时间字段，过滤生成出正确的文件 Manifest，创建新的 Snapshot...对 Add 操作的新数据，直接在 KV 中 delete 该 key 的记录；对 Update 的更新和 Delete 的删除操作，使用表内的前一个版本数据覆盖该 key 的记录，以此可以实现 KV 内数据的精确和快速回滚
而利用拉链算法存储，每日只向历史表中添加新增和变化的数据，每日不过20万条，存储4年也只需要3亿存储空间。...增量抽取数据 每天，从源系统member表中，将前一天的增量数据抽取到ODS层的增量数据表member_delta对应的分区中。...member_his_tmp SELECT * FROM ( -- 2019-11-09增量数据，代表最新的状态，该数据的生效时间是2019-11-09，过期时间为3000-12-31 -- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中...2019-11-10，过期时间为3000-12-31 -- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中 SELECT member_id, phoneno, '2019-11-10...，代表最新的状态，该数据的生效时间是2019-11-10，过期时间为3000-12-31 -- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中 SELECT member_id, phoneno
mod=viewthread&tid=23501 spark2 sql读取json文件的格式要求 http://www.aboutyun.com/forum.php?...但是让他们比较困惑的是，该如何在spark中将他们导出到关系数据库中，spark中是否有这样的类。这是因为对编程的理解不够造成的误解。...mod=viewthread&tid=9826 更多可百度。 经常遇到的问题 在操作数据中，很多同学遇到不能序列化的问题。因为类本身没有序列化.所以变量的定义与使用最好在同一个地方。...这里不是rdd,而是dstream wordCounts.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } } 这段代码实现了当指定的路径有新文件生成时...(func, [numTasks]) 利用 func 函数对源 DStream 中的 key 进行聚合操作， 然后返回新的（ K， V） 对 构成的 DStream join(otherStream
和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。...我们有了这些“神兵利器“在手，下面小安将带大家用Python这些工具对蜜罐代理数据作一个走马观花式的分析介绍。 1 引入工具–加载数据分析包 启动IPython notebook，加载运行环境： ?...当然了用Pandas提供的IO工具你也可以将大文件分块读取，再此小安测试了一下性能，完整加载约21530000万条数据也大概只需要90秒左右，性能还是相当不错。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说DataFrame中的index号、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，从而生成新的数据，能使数据容量得到有效的缩减，...每个IP扫描的IP扫描节点总个数 ? 由上述两表初步可知，一些结论：如源ip为182...205的用户长时间对蜜罐节点进行扫描，mark危险用户等等。
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！...在本期内容中，我们将进一步扩展内存管理的知识，重点介绍如何在Java应用中处理数亿条大数据。...MappedByteBuffer：用于内存映射文件处理，通过将文件映射到内存中，避免一次性加载大文件。测试用例为了验证Java在加载数亿条数据时的性能表现，我们设计了一个简单的性能测试用例。...小结：这个程序的目的是测试将大量数据（五千万条）加载到 ArrayList 中所花费的时间，以此来评估程序处理大数据量的能力。通过记录加载数据前后的时间，并计算差值，可以得到加载数据所花费的毫秒数。...全文小结在本篇文章中，我们通过详细的源码分析和案例分享，介绍了如何在Java中处理数亿级数据。
而利用拉链算法存储，每日只向历史表中添加新增和变化的数据，每日不过20万条，存储4年也只需要3亿存储空间。...增量抽取数据 每天，从源系统member表中，将前一天的增量数据抽取到ODS层的增量数据表member_delta对应的分区中。...-11-09增量数据，代表最新的状态，该数据的生效时间是2019-11-09，过期时间为3000-12-31 -- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中 SELECT member_id,...代表最新的状态，该数据的生效时间是2019-11-10，过期时间为3000-12-31 -- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中 SELECT member_id, phoneno,...，代表最新的状态，该数据的生效时间是2019-11-10，过期时间为3000-12-31 -- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中 SELECT member_id, phoneno
在 PPO 训练中，我们没有限制生成样本的长度，以确保长文本任务的奖励准确性。每次训练的总经验池尺寸超过 100k 样本，确保了训练的充分性。...第一阶段：PT(Continue PreTraining)增量预训练 使用百科类文档类数据集，用来在领域数据集上增量预训练或二次预训练，期望能把领域知识注入给模型，以医疗领域为例，希望增量预训练，能让模型理解感冒的症状...这里说明一点，像GPT3、LLaMA这样的大模型理论上是可以从增量预训练中获益，但增量预训练需要满足两个要求：1）高质量的预训练样本；2）较大的计算资源，显存要求高，即使是用LoRA技术，也要满足block_size...=1024或2048长度的文本加载到显存中。...其次，如果你的项目用到的数据是模型预训练中已经使用了的，如维基百科、ArXiv等LLaMA模型预训练用了的，则这些数据是没有必要再喂给LLaMA增量预训练，而且预训练样本的质量如果不够高，也可能会损害原模型的生成能力
先验数据：视频创建时就带有的数据如tag，作者账号id 后验数据：用户行为反馈的数据如曝光、点击、播放 2 视频推荐整体架构 数据链路角度，从下往上: 视频内容由内容中心通过MQ给到我们，经过一定的处理入库...、建索引、生成正排/倒排数据，这时候在存储层可召回的内容约1千万条 经召回层，通过用户画像、点击历史等特征召回出数千条视频，给到粗排层 粗排将这数千条视频打分，取数百条给到精排层 精排再一次打分，给到重排...若上游的MySQL这里删除一条数据，全量链路和增量链路同时执行，而刚好全量Dump时刚好取到这条数据，随后binlog写入delete记录，那么ES写入模块分别会消费到插入和写入两条消息，而他自己无法区分先后顺序...其实分析到问题之后就比较好办，常用的办法就是利用Kfaka的回溯能力：在Dump全量数据前记录下当前时间戳t1，Dump完成之后，将增量链路回溯至t1即可。...该方案解决了： 本地缓存定时dump到磁盘中，服务重启时将磁盘中的缓存文件加载至本地缓存。
在企业中，由于有些流水表每日有几千万条记录，数据仓库保存5年数据的话很容易不堪重负，因此可以使用拉链表的算法来节省存储空间。 1.采集当日全量数据存储到 ND(当日) 表中。...2.可从历史表中取出昨日全量数据存储到 OD(上日数据)表中。 3.用ND－OD为当日新增和变化的数据(即日增量数据)。...两个表进行全字段比较，将结果记录到tabel_I表中 4.用OD－ND为状态到此结束需要封链的数据。...(需要修改END_DATE) 两个表进行全字段比较，将结果记录到tabel_U表中 5.历史表(HIS)比ND表和OD表多两个字段(START_DATE，END_DATE) 6.将tabel_I表的内容全部...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
每个文件组包含几个文件片，其中每个片包含在某个提交/压缩即时时间生成的基本文件(.parquet)，以及一组日志文件(.log.*)，这些日志文件包含自基本文件生成以来对基本文件的插入/更新。...更新被记录到增量文件中（基于行），然后被压缩以同步或异步地生成新版本的列式文件。 Query types Hudi支持如下查询类型： 快照查询：查询查看给定提交或压缩操作时表的最新快照。...在大约每1分钟提交一次，这在其他表类型中是做不到的。 文件id组中，现在有一个增量日志文件，它在基础列文件中记录更新。在这个示例中，增量日志文件保存了从10:05到10:10的所有数据。...压缩过程将从增量日志中协调这些更改，并生成一个新版本的基本文件，就像在示例中10:05发生的事情一样。...bulk insert：upsert和insert操作都将输入记录保存在内存中，以加快存储启发式计算的速度(以及其他一些事情)，因此对于最初加载/引导一个Hudi数据集可能会很麻烦。
不同业务背景有不同的设计方式，这里提供两种设计思路：一是每日全量数据的表结构；二是每日增量数据的表结构。 Hive需要对输入进行全盘扫描来满足查询条件，通过使用分区可以优化查询。...对于用户标签这种日加工数据，随着时间的推移，分区数量的变动也是均匀的。 每日全量数据，即该表的日期分区中记录着截止到当天的全量用户数据。...日全量数据的优势是方便查询，缺点是不便于探查更细粒度的用户行为。 每日增量数据，即该表的日期分区中记录着当日的用户行为数据。...日增量数据 日增量数据表，即在每天的日期分区中插入当天业务运行产生的数据，用户进行查询时通过限制查询的日期范围，就可以找出在特定时间范围内被打上特定标签的用户。...该日增量的表结构记录了用户每天的行为带来的标签，但未计算打在用户身上标签的权重，计算权重时还需做进一步建模加工。 3.
最早期阶段，我们的做法是将整个方案 JSON 序列化、压缩后，直接扔到存储中。...我们开始尝试拆分，由于方案数据中，参数化模型所占的比例最大，我们对其采用分片保存的处理，将部分模型组成一个 Packet 一同保存。...最终我们将分片粒度拆分到最小，实现一个模型保存一条记录，做到了比较极致的增量保存。 整个方案数据由 1 条元数据 + N 条分片数据组成，元数据（MetaData）持有引用分片数据的 ID。...； 删除 HBase 中的数据，完成迁移记录； 下面的流程图更加细致的展示了整个过程。...当每日迁移任务完成后，可触发重试子任务，将迁移状态表中异常的迁移任务重试。最后还可以创建定时任务，每日早上检查前一日是否有失败任务，并做人工处理。
例如，在一个包含百万条事务记录的数据库中，Apriori可能需要数十次甚至上百次的扫描。 Eclat算法 Eclat算法 采用深度优先搜索策略来找出所有的频繁项集，但没有使用紧凑的数据结构来存储信息。...树中每一个节点表示一个项（如“牛奶”或“面包”），同时存储该项在数据库中出现的次数。...这个步骤是增量的，意味着如果一个项组合（如{'牛奶', '面包'}）在多个事务中出现，那么在树中相应的路径将只被创建一次，但频率会累加。...例子: 如果原始数据包括了数百个商品和数万条事务，用传统的方法储存可能会占用大量内存。但是FP-Growth通过构建FP树，能够以更紧凑的形式存储这些信息。 3....五、总结 在本篇博客中，我们全面地探讨了FP-Growth算法，从其基本原理和数学模型到实际应用和Python代码实现。我们也深入讨论了这一算法的优缺点，以及如何在实际场景中应用它。
传统的时序预测方法通常使用描述性的（统计）模型，来根据过去的数据对未来进行预测。这类方法通常需要对底层分布做一定的假设，并需要将时间序列分解为多个部分，如周期、趋势、噪声等。...为提供易于使用的时间序列预测工具套件，我们将自动化机器学习(AutoML)应用于时间序列预测，并对特征生成、模型选择和超参数调优等流程进行了自动化。...Pipeline 是一个集成了 FeatureTransformer 和 Model的端到端的数据分析流水线。Pipeline 可轻松保存到文件中，方便后续加载重新使用。 ?...Pipeline 可被保存至文件中，以便通过后续加载用于推理和/或增量训练。 ?...可以将训练结束时获得的TimeSequencePipeline（已包含最佳超参数配置和 AutoML 框架返回的训练好的模型）保存至文件中，并在后续对其进行加载，用于评估、预测或增量训练，具体细节如下所示
数据库中的principal有着一一对应的关系，就像钥匙和锁一样，我们可以使用klist命令来查看keytab内容，比如查看hdfs.headless.keytab内容： klist -kte /etc...假设有集群由三台机器组成，且三台机器的内存为8G，这里需要调整两处地方： Yarn容器分配的内存大小 资源调度容量的最大百分比，默认为0.2。...实验目的 加载hdfs上的一个文件，并实现简单的行数统计及读取第一行。...注意：当在平台中，Spark与Spark2并存时，假如你需要使用Spark2，请更改环境变量，具体操作如下所示： vim /etc/profile # 将Spark2的目录信息添加到环境变量中 export... SPARK_HOME=/usr/hdp/2.6.4.0-91/spark2 export PATH=${SPARK_HOME}/bin:${PATH} source /etc/profile # 重新加载一下全局环境变量
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