OLAP（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，通过对数据大量分析，得出分析报告，提供决策支持，其侧重数据分析能力，比喻说用户行为分析。
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。这种模型对许多情形（比如：为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据，但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文，那么就很容易看到此技术的巨大用途。
这是我在百度回答知友时写的，用于自动以管理员身份执行命令或程序→百度原址 批处理代码，功能：自动以管理员身份执行 test.exe： start admin.vbs runas /user:administrator test.exe admin.vbs 代码（延时是为了成功传值给 bat 命令，确保成功） dim wsh set wsh=WScript.CreateObject("WScript.Shell") WScript.Sleep 3000 wsh.SendKeys "你的
Lambda架构背后的需求是由于MR架构的延迟问题。MR虽然实现了分布式、可扩展数据处理系统的目的，但是在处理数据时延迟比较严重。实际上如果内存和CPU足够强大，MR也可以实现近实时运算，但实际业务环境并非如此，因此我们需要权衡，选择实时处理和批处理所需要数据量和恰当的资源。
Lambda 架构（Lambda Architecture）是由 Twitter 工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。这一架构的提出基于马茨在 BackType 和 Twitter 上的分布式数据处理系统的经验。
大数据要实现业务落地的前提，是企业需要搭建起自身的大数据平台，去实现对数据价值的挖掘和应用。根据实际的业务场景需求，不同类型的数据，需要不同的计算处理模式。今天我们就来聊聊批处理和流处理两种大数据计算模式。
FPGA的仿真与调试在FPGA开发过程中起着至关重要的作用，也占用了FPGA开发的大部分时间。所以适当减少或简化FPGA的仿真与调试过程无疑是对FPGA开发的加速，所对产品成型的时间。这里我们将利用三篇给大家讲解使用脚本命令来加速FPGA的仿真过程。
数据猿导读 从发展趋势来看，后Hadoop时代又回到了解决大数据的4个V上。另外，分布式计算已经被证明比传统技术更加高效、更具有性价比的方案，逐渐成为了主流的计算方式。 作者 | 孙元浩 本文长度为2
命令行运行start或explorer打开「文件资源管理器」。 在文件资源管理器的目录下按Shift+鼠标右击，可找到「打开PowerShell窗口的选项」。 %cd%：「表示当前目录」。可使用在批处理脚本(bat脚本)、命令行窗口。 %~dp0：「表示脚本文件所在磁盘的位置」。可使用在批处理脚本(bat脚本)。 删除误创建的aux，com等文件，可使用git bash的rm命令删除。 「通过进程pid号删除进程」： taskkill /f /pid pid号 或 ntsd -c q -p pid号 「通
众所周知，银行核心系统每天晚上都要进行批处理。这个批处理主要进行的工作包括账户利息计提、利息结算、收入摊销、贷款还款、自动转账、自动处理账户冻结、账户挂失等。
Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性（Immutability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，HBase等各类大数据组件。
导读：日前，在2016中国大数据技术大会首日全体会议中，星环科技董事长&CTO孙元浩分享了主题为《大数据技术的最新进展和潜在应用》的演讲。大数据技术的软件栈分为分析管理工具、领域级引擎、通用计算引擎、资源管理框架以及分布式存储引擎几项。而Hadoop的发展目前已经有了几大进展：分布式计算已逐渐成为主流计算方式；交互式分析技术日益成熟；数据分析算法逐渐丰富，工具普及化；融合事件驱动和批处理引擎。后Hadoop/Spark时代，新技术在数据量，类型，速度以及价值四个维度上都将加速创新。最后孙元浩表示：2016年
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统，比如像我们面向B端提供摄像头服务，很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来，展示给用户，我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据，并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中，因为我们数据量和业务复杂性的增长，确实遇到了一些明显的性能问题，分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级，而调一次数据库最快也得1-2毫秒，有着2-3个数量级的差距。
“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面： 1.时延 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，题主的“快”应该主要指这个。 2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。 首先明确一点，在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。 Storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
最开始在Kafka 概述中提到了mirc-batch（微批处理），mirc-batch是Kafka 高性能的一个非常重要的原因，这一下子就使Kafka 成为了一个拥有近乎流式处理框架的的高吞吐级别，但是mirc相对于流式处理还是存在很大差异的，但是一些所谓的流式处理框架使用的也有mirc-batch（比如说spark Streaming），当然啦一些正统的流式处理框架，比如说storm、Flink使用的都是典型的流式处理。 本文按照 批处理、微批处理、流式处理来说一下为什么Kafka选择了micr-batch。 在介绍之前先说一下几个经典概念：
目前，大数据的流行程度远超于我们的想象，无论是在云计算、物联网还是在人工智能领域都离不开大数据的支撑。那么大数据领域里有哪些基本概念或技术术语呢？ 今天我们就来聊聊那些避不开的大数据技术术语，梳理并补充我们对大数据的理解。
内容来源：2018 年 6 月 23 日，阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
大数据技术中常见的大数据实时计算引擎有Spark、Storm、Flink等，目前有很多公司已经将计算任务从旧系统 Storm 迁移到 Flink。
一直以来会遇到一个问题，就是电脑在休眠后再次打开电脑，在使用虚拟机时网络老是会碰到问题，此时如果查看物理机上虚拟网卡的地址就会发现 IP 地址变成了 169.254.xxx.xxx。
微信后台回复：“框架”，获取高清图片 前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且
安装了win2008R2，试了很多激活方法，终于激活后，不知道什么原因，过了一段时间后，每隔一段时间就自动关机，查了一下，发现是 wlms.exe在作祟，可是这个任务一旦强制关闭，电脑又会自动重启，重启后，这个任务又在运行了。
Spark和Flink都属于流批一体的分布式计算引擎。Flink属于流处理框架，通过流来模拟批，Spark属于批处理框架，通过批来模拟流。其分别属于Lambda架构和Dataflow架构。
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
最近一直在考虑oracle数据自动备份到本地的问题，也找机会当面向大牛请教过，得到了一堆关于DG、GG、RAC、DBLINK、ARCHLOG等方面的建议，还有个哥们直接建议我用redis实现。 但因为受服务器配置和网络带宽的限制，以上方法实现起来较繁琐，且有一定的学习成本（毕竟新技术发展太快，早就跟不上潮流了），而且nosql实现起来可能还需要进行二次开发来实现数据库的读写。 磨蹭了大半个月，终于决定还是选择自己最熟悉的批处理来实现异步备份到本地 📷 思路如上图示： 数据库改造，将大表按天建立表分区 服务端
synthesis = translation + logic optimization + gate mapping .
近日，个推TechDay“治数训练营”系列直播课第二期举办。来自每日互动（个推）的资深数据研发工程师为大家详细解读了实时数仓架构演进，分享了实时数仓的技术选型要点，并结合实战案例详细剖析实时数仓搭建秘诀。
此篇文章为作者在学习Batch批处理编程中，所编写或者收集整理的批处理示例，能极大的便于初学者作为入门学习的参照学习，从而快速入门到应用在工作实践中，这也是作者发布此篇文章的初心，希望针对大家有帮助，整理不易请点赞、在看与投币吧!
相信大数据人对这两年冉冉升起的新星 Flink 都不陌生，Flink是一款构建在数据流之上的有状态计算框架，通常被视为第三代大数据分析方案。
有些聚合分析的算法，是不好并行的，比如说，count(distinct)，并不是说，在每个node上，直接就出一些distinct value，就可以的，因为数据可能会很多.
首先我们的系统通常是非常复杂的。无论你的系统是一个单体应用；还是做了n多解耦、分层、拆分的工作，单元逻辑足够简单的分布式应用；但是对于一个功能视角来看，仍然非常复杂，反而分布式环境下问题要比单体应用还要复杂一个量级。 本文要说的就是：如何在复杂的系统下进行优化，让我们的硬件投入划得来，让我们的系统保障可靠的同时无比的丝滑。 性能是一个很笼统的词儿，很多时候直接性能优化三板斧，只是误打误撞的在解决问题，我们需要一个完整的方法，对于性能问题进行鉴别、分析、从而解决。本文要探讨的就是这部分“方法论”，让性能优化的ROI最大化。
部门目前核心其实就是流式计算，从根部开始(一个超大的Kafka集群)开始，延伸出一个超级庞大的树形结构。整个过程都是数据自我驱动进行流转，没有使用类似Azkaban/Oozie 等外部工具去让数据从一个系统流转到另外一个系统。 而我之前提出 Transformer架构 本质就是一个流式数据架构。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
批处理脚本制作案例 案例13：制作带有菜单的脚本 用到知识 冒号： goto if if用法 if 判断语句 命令 # 判断正确成功，则执行命令，否则不执行，结束判断 如：if 1==2 md c:\123 案例： @echo off title 阿七程序 color 0a mode con cols=45 lines=13 :menu cls echo =========================== echo 菜单 echo 1.定时关机 echo 2.制作关机病毒 echo 3.清理垃圾 ech
Google几乎所有的机器都是混部的，在一台机器上，可能运行着不同jobs的tasks。根据论文中所说，Google的50%的机器运行了9个甚至更多的tasks。90%的机器运行着25个tasks，达到4500个线程。
有些使用Win7系统的用户，平时使用电脑的时候，需要用到定时关机的功能，但是在电脑中，不知道哪里可以设置。这篇文章是PE吧给大家带来的Win7制作定时关机bat脚本方法教程。
windows下批处理实现进程监测 http://blog.51cto.com/10942560/2096009
利用JDK自带的DelayQueue来实现， 无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入DelayQueue中的对象，必须实现Delayed接口。
首先看下数仓架构。数仓的数据接入主要有两个来源，一个是客户端的上报，还有一个是业务后台 DB 的上报，这两份数据都会通过一个消息队列接入数仓。我们的数据仓库采用lambda架构，总体分为离线和实时两套体系，分别有自己的计算和存储体系。离线主要是以 Hive 作为存储载体，计算以 Spark 为主，Map Reduce为辅。实时数据处理主要用了 Flink，再辅以Kafka和OLAP。
在实际生产的过程中，大量数据在不断地产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等，以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据，这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生，然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
什么是Apache Kafka? Apache Kafka是一个发布-订阅消息系统。 由LinkedIn发起，于2011年初开源。 LinkedIn开发Kafka的初衷： 需要一个能够处理大公司所有实
腾讯游戏广告业务对数据准确性和实时性均有诉求，因此数据开发团队分别搭建了离线及实时数仓。技术视角下，这是典型的Lambda架构，存在数据口径不一致、开发维护成本高等弊端。在降本增效的大背景下，我们针对结合计算引擎Flink与数据湖技术Iceberg建设流批一体实时湖仓做了较多的探索和实践，已经具备可落地可复制的经验。借助Flink框架支持批处理作业的能力，我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL，存储层面统一于Iceberg。
其实本部分的标题也可以换成批处理+预排序。clickhouse通过block的设计来实现批处理，通过lsm算法来实现预排序。我们分别来分析一下，这个组合对查询速度的影响。
LRTimelapse 6 for Mac是一款mac延迟摄影渲染工具，具有高清输出、简单易用、无缝转换等特点，LRTimelapse mac版可以配合Adobe Camera RAW 和 Adobe After Effects、Adobe lightroom等程序来进行特效处理，主要是通过设置关键帧、平衡曝光、去除闪烁等操作，再辅以渲染操作可以为你制作出延时摄影的效果。
Google和Twitter刚发布它们综合实时流处理和批处理的Lambda架构，LinkedIn的Jay Kreps则对这种架构提出了质疑，指出实时处理和批处理其实是两种范式，将它们硬生生捆绑在一起会犯ORM框架一样的错误，并且提出一种类似EventSourcing或CQRS架构思路只要使用一个实时流处理框架解决两种框架捆绑在一起的问题。 以下为大意翻译，原文见这里Storm 作者Nathan Marz 发表了Lambda Architecture (见：How to beat the CAP theore
在流式计算越来越受到主流青睐的市场状况下，流式计算框架技术的掌握，正在成为大数据学习当中的重要部分。以Flink框架来说，作为新一代的流计算框架，越来越多地出现在大数据开发者们的技能树当中。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲FLink的几个核心概念。
实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求，假如业务需求是延迟不超过10ms，而你的处理延迟为15ms，就不能算实时处理，而假如业务要求处理数据的延迟为30min，而你的数据可以在20min内计算出来，这也算实时处理。
Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀了。
Google已经停用自己研发的，部署在服务器上，用以分析数据的MapReduce，转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计
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