11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署，还能解决大数据分布式计算过程中的痛点，提升计算资源的利用率。 图片来源：pixabay 在分布式计算领域，Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题，一直是分布式计算任务的性能瓶颈，除了降低计算任务的运行效率，还降低硬件资源的利用率。同时，由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎)，对于计算引擎的云原生化也制造了
11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署，还能解决大数据分布式计算过程中的痛点，提升计算资源的利用率。 图片来源：pixabay 在分布式计算领域，Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题，一直是分布式计算任务的性能瓶颈，除了降低计算任务的运行效率，还降低硬件资源的利用率。同时，由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎)，对于计算引擎的云原生化也制
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库，支持数据水平拆分与线性扩展，具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是，我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上，分布式计算下推所做的主要工作。
随着技术的创新和应用场景的拓展，以云原生数据湖为代表的新一代数据技术架构既解决大数据“存”的问题，同时在“用”的维度上也产生了更大的价值。 在分布式计算框架中，shuffle的性能和稳定性一直是核心优化点。随着云原生、存算分离和在离线混部等新场景的出现，对于shuffle更是有了新的需求， 腾讯自主研发Firestorm，是国内第一个开源的RSS。支持存算分离，云原生部署，稳定提升计算效率，支持多计算引擎。 而大数据离线任务不仅数量庞大，还有复杂的依赖关系，大数据调度系统高效地将各类大数据任务链路匹配合
何谓计算引擎，一言以蔽之，就是专门处理数据的程序，在大数据之前，人们用数据库来处理数据，人们常说的SQL，它是一种DSL，它的背后正是数据库的计算引擎，但是数据库的计算和存储通常被集成在一起，统称为数据库引擎。
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
今早，星环科技上市敲钟，正式登陆科创板，股票代号“N星环-U（688031）”，发售价每股47.34元，开盘后报每股72元，涨幅超52%，截至收盘，星环科技股价报收76元/股，市值达91.8亿元。
MapReduce作业是独立于其他作业，输入与输出目录通过分布式存储系统串联。MapReduce作业的存在相互的依赖关系，前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录，工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业。
近日，在刚刚出版的《腾讯大数据构建之道》新书中，腾讯首次对外披露了自身大数据核心技术体系架构和海量业务应用实践。作为国内大数据领域的一部前沿技术著作，该书汇集了腾讯在大数据领域几十位技术专家的思考和实战精髓，通过全面剖析自身在大数据领域的探索以及落地，为国内大数据从业者提供了一份极具价值的参考文献。 腾讯公司副总裁蒋杰表示：“从第一代的离线计算到以隐私计算、数智融合、云原生为代表的第四代大数据技术，腾讯大数据团队不断基于内部海量业务实践，打造领先的技术和产品服务内外部众多客户。未来，腾讯还将通过腾讯云持续开
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
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
在刚过去的618购物节，某大型电商企业的订单量在几小时内激增至平时的几十倍。如果该企业的大数据计算引擎无法及时处理这些数据，订单处理、库存管理和客户服务将面临严重滞后，导致客户体验下降和销售机会流失，甚至损害品牌声誉。这一场景，展示了高性能大数据计算引擎对企业运营的重要性。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 图1 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
上次，小K 介绍了 MapReduce 框架，大大简化了大数据编程的难度，即使是没有学过分布式技术的开发人员，也能用 MapReduce 开发出大数据分布式计算程序。
CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。
OceanBase技术 OceanBase 社区版是一款开源分布式HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）数据库管理系统，具有原生分布式架构，支持金融级高可用、透明水平扩展、分布式事务、多租户和语法兼容等企业级特性。OceanBase 内核通过大规模商用场景的考验，已服务众多行业客户，现面向未来持续构建内核技术竞争力。
CynosDB是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件的优势，100%兼容开源数据库，百万级QPS的高吞吐，不限存储，价格仅为商用数据库的1/10。
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加，但可以看到，其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端，Notebook 正在进入编排领域，而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时，我们看到，开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层，安全和权限管理工具进入目录领域，反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来，数据领域并没有多少变
CynosDB产品简介 CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源 Cynos源于拉丁语中的Cy
NewCDB是在CDB十年技术和产品沉淀的基础上诞生的，腾讯云数据库产品在继承中不断完成突破。
CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源。Cynos源于拉丁
Java基础语法，面向对象，字符串，异常，集合，IO，线程、数据库、JDBC，Maven
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
MapReduce起源是2004年10月Google发表了MapReduce论文，之后由Mike Cafarella在Nutch（爬虫项目）中实现了MapReduce的功能。它的设计初衷是解决搜索引擎中大规模网页数据的并行处理问题，之后成为Apache Hadoop的核心子项目。
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。
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
对于一个分布式计算引擎（尤其是7*24小时不断运行的流处理系统）来说，由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的，因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行，而新一代的流处理系统Flink在这一点上更有着优秀而简约的设计。
作者 | 黄波，何沧平 责编 | 何永灿 随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升，深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验，特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心部分的设计、架构经验。微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度，提高了深度学习模型效果和业务效果。 深度学习平台介绍 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能。随着计算机计算能力越来越强，在重复性劳动和数学计算方面很快超过了
随着产业互联网发展，传统产业中业务爆发式增长与无限增长趋势愈加明显与普及。业务敏态发展对底层基础技术提出了具备敏态能力的要求。 针对产业技术趋势需求，近日2021腾讯数字生态大会上，腾讯云数据库分布式TDSQL发布金融级全自研新敏态引擎，该引擎支持无限扩展、在线变更，可以完美解决对于敏态业务发展过程中业务形态、业务量的不可预知性，适配金融敏态业务。 其中TDSQL新敏态引擎100%兼容MySQL，计算/存储资源均可独立全透明弹性扩缩容，实现了PB级存储的Online DDL；计算层每个节点均可读写，轻松支
在机器学习服务器中，计算上下文是指处理给定工作负载的计算引擎的物理位置。默认为本地。但是，如果您有多台机器，则可以从本地切换到远程，将以数据为中心的RevoScaleR (R)、revoscalepy (Python)、MicrosoftML (R)和microsoftml (Python)函数的执行推送到另一个系统上的计算引擎。例如，在 R 客户端中本地运行的脚本可以将执行转移到 Spark 集群中的远程机器学习服务器以在那里处理数据。
本文根据唐彦在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 Firestorm 项目申请书 Firestorm 项目介绍 Firestorm是腾讯研发并开源的面向分布式计算框架的Remote Shuffle Service。作为云原生的分布式计算框架重要的组成部分，该服务也用来提升分布式计算的整体性能，已在生产系统中大规模部署使用。 Firestorm 项目导师介绍 马骏杰、齐赫 Firestorm 开源项目负责人、Firestorm 开源项目架构师 导师寄语： Fires
一提到大数据，大多数技术人可能会想到它的4V特征：数据量、速度、多样性、价值。但同时也会想到它庞大的技术生态圈——大数据产品的数量非常丰富。
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。
技术日新月异的更迭带来了新产品，这些在复杂多样的场景中淬炼的技术和产品被广泛和深刻地应用于企业的数字化转型，也让相关产业迎来了新的增长。
Firestorm介绍 Firestorm是一个通用的分布式shuffle服务，满足大数据框架在云原生、离线混合等场景的需求，同时解决MR style shuffle在大规模场景下遇到的稳定新和性能问题。 项目采用了Coordinator和Shuffle Server结合的多主多从的分布式架构，对于Shuffle数据能预聚合，降低shuffle过程对于磁盘IO的开销，以此提升Shuffle任务的稳定性。目前支持的存储模式有Local，HDFS，Ozone，以及 Local + HDFS/Ozone混
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
最近在了解国外Firebolt这家公司，对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题：在云数仓领域，对于一家初创公司，如何在人力和资源有限的情况下，怎么能够快速的切入这个这个市场？虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛（比如 Mosha Pasumansky），但是针对数据库所有组件（查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等）完全从零做，对于初创公司而言，根本不现实。
受访者 | 邵宗文，腾讯云图数据库产品经理 记者| 夕颜 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 近日，又一国产数据库诞生！这次是腾讯家推出的分布式图数据库产品——腾讯云数图 TGDB（Tencent Graph Database）。 据称，这款数据库能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效处理异构数据，支持实时图计算。从理论上说，该图数据库的集群节点规模可以达到万台以上，在不同的公开数据集下查询速度比世界市场占有率最高的 Neo4j 快 20-150 倍！ 在近年，图数据库逐渐火爆起来，据 G
作者 | yikonchen，腾讯大数据计算平台负责人 专家工程师 SuperSQL 是腾讯自研的下一代大数据自适应智能计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎 / 异构存储服务、计算的智能化 / 自动化、SQL 流批一体纳入内部自适应闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL
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
在已经存在分布式计算引擎MapReduce的情况下，为什么会诞生Hive这样的产品？其实主要还是因为易用性问题。虽然MapReduce提供了分布式开发的能力，但它毕竟是一个通用计算引擎，在特定且相对成熟的垂直场景中，易用性就比较差了。
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)、
十年演进，腾讯大数据第四代数智融合计算平台「天工」终于问世，它有什么过人之处？ 本文转载自：机器之心 作者：蛋酱 上世纪 80 年代，姚期智教授曾在一篇文章中提出了「百万富翁设想」：如果两个百万富翁在街头相遇，在出于隐私考虑不列举自己所有财产的前提下，他们如何比较出谁更富有？ 这是一个密码学领域的经典问题，即一组互不信任的参与方在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下如何进行协同计算。随着信息技术的快速发展和个性化服务的演进，用户个人信息的跨境、跨系统、跨生态圈交互日益频繁，随之产生的隐私信息保护短板效应
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
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