Iceberg 查询计划 查询计划是在表中查找 “查询所需文件” 的过程。 元数据过滤 清单文件包括分区数据元组和每个数据文件的列级统计信息。...数据样例 下面两张图展示的是实时查询 Iceberg 的效果，一秒前和一秒后的数据变化情况。 一秒前的数据 ? 一秒后刷新的数据 ?...痛点介绍 选用 Flink + Hive 的近实时架构虽然支持了实时读写，但是这种架构带来的问题是随着表和分区增多，将会面临以下问题： 元数据过多 Hive 将分区改为小时 / 分钟级，虽然提高了数据的准实时性...按天、小时、分钟进行排序，那么 manifest 文件就会记录这个排序规则，从而在检索数据的时候，提高查询效率，既能实现 Hive 分区的检索优点，还能避免 Hive metadata 元数据过多带来的压力...在 BI 上的收益是：原先 BI 为了提升 Hive 查询速度建了多级分区，导致小文件和元数据过多，入湖过程中，利用 Spark 排序 BI 经常查询的条件，结合隐式分区，最终提升 BI 检索速度的同时
上面的示例显示了在Hudi数据集上大约10:00到10:20之间发生的更新事件，大约每5分钟一次，将提交元数据以及其他后台清理/压缩保留在Hudi时间轴上。...该视图通过动态合并最新的基本文件(例如parquet)和增量文件(例如avro)来提供近实时数据集（几分钟的延迟）。 下表总结了不同视图之间的权衡。...针对这样的数据集运行SQL查询（例如：select count(*)统计该分区中的记录数目），首先检查时间轴上的最新提交并过滤每个文件组中除最新文件片以外的所有文件片。...]中过滤出已经存在的记录。...这将过滤出重复的条目并显示每个记录的最新条目。 29. 已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。
据Adweek的数据，64％的社交媒体用户在做出购买决定之前会确定UGC，而UGC视频的浏览量是品牌视频的十倍。...这并不轻松，去年YouTube用户每分钟上传300小时的视频，思科预测，到2021年，视频将占所有网络流量的82％。 因此，Adobe正在利用AI来加速这一过程。...系统摄取目标视频中的各个帧以产生第一组标记。第二组是标记算法的产物，该算法针对的是带有附带标记的内容丰富的活动视频。将其应用于视频中的多个帧，并将结果聚合得到最终的动作标记集。...每个标记附带从零到100的分数，这是对系统预测准确性的估计。AEM客户可以记录系统不正确的标记，这会将它们从搜索索引中删除并生成解除关联的记录。标记错误的日志将作为反馈发送。...Pombo表示，有关视频智能标记的真正新颖之处在于它使用户能够根据资产内容创建搜索规则和过滤器，而不仅仅是手动标记和描述。此外，它允许他们为特定标记或标记集指定最小置信度阈值，从而确保相关的资产选择。
大数据的业务分类 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类： 1、复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间； 2、基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间...； 3、基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。...Spark的适用场景 从Spark的设计理念（基于内存的迭代计算框架）出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。...Spark不适用的场合 对于那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或增量的Web爬虫和索引，也就是对于那种增量修改的应用模型不适合。...Spark也不适合做超级大的数据量的处理，这里所说的“超级大”是相对于这个集群的内存容量而言的，因为Spark要将数据存储在内存中。
通常对于聚合(aggregation) 和过滤之类的查询，它们的输出结果往往远小于输入，这种设计是非常合理的。...Hive本身支持“分区表(table partitions) ”（一种基本的类索引系统，它将特定的键段存储在特定的文件中，可以避免对于整个表的扫描），类似于磁盘数据的列式存储结构[7]。...在Shark中我们更进一步地采用了基于内存的列式存储结构，Shark在实现此结构时并没有修改Spark的代码，而是简单地将一组列式元组存储为Spark内的一条记录，而对于列式元组内的结构则有Shark负责解析...传统的MapReduce系统，就比如Hadoop，是为了运行长达数小时的批量作业而设计的，而组成作业的每个任务其运行时间则有数分钟之久，他们会在独立的系统进程中执行任务，在某些极端情况下提交一个任务的延迟非常之高...它能够在一秒钟内启动上千个任务，任务之间的延时小于5毫秒，从而使得50-100毫秒的任务，500毫秒的作业变得可能。
定义 对无边界，无序的数据源，允许按数据本身的特征进行窗口计算，得到基于事件发生时间的有序结果，并能在准确性、延迟程度和处理成本之间调整。...窗口 除了一些无状态的计算逻辑（如过滤，映射等），经常需要把无边界的数据集切分成有限的数据片以便于后续聚合处理（比如统计最近5分钟的XX等），窗口就应用于这类逻辑中，常见的窗口包括： fixed window...sliding window，滑动窗口，除了窗口大小，还需要一个滑动周期，比如小时窗口，每5分钟滑动一次。固定窗口可以看做是滑动窗口的特例，即窗口大小和滑动周期相等。...“输入表”，其中的每个数据项都相当于追加到表中的一行记录。...与之前不同，结果表中除了词的统计结果，还要记录它所处的时间窗口，以12:10触发的计算为例，其中包含（12:07,dog）和（12:08,owl）两个事件，由于滑动窗口存在重合，所以计算后的结果表中，12
.groupByKey() .print(10000) } } /* 统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量，每6秒统计一次 1....最近1小时，每6秒统计一次 -> 窗口: 窗口长度1小时 窗口的滑动步长 5s ---- 1. 先把窗口分好 2. 按照广告分钟 进行聚合 3....1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量，每6秒统计一次 1....最近1小时，每6秒统计一次 -> 窗口: 窗口长度1小时 窗口的滑动步长 5s ---- 1. 先把窗口分好 2. 按照广告分钟 进行聚合 3....再按照广告分组，把这个广告下所有的分钟记录放在一起 4. 把结果写在redis中 ---- 写到redis的时候的数据的类型 1.
Spark上的提取作业每10-15分钟运行一次，Hadoop中原始数据延迟约为30分钟（考虑到1-2个提取作业失败或者重启）。...在这个平台中，我们以统一和可配置的方式将原始数据提取到Hadoop中。我们的大数据平台增量地更新Hadoop表，能够快速地访问源数据（数据延迟为10-15分钟）。...现在，ETL作业可以在30分钟内完成，Hadoop中的所有派生表都仅有1小时以内的端到端延迟。...提供特定时间点Hadoop表的整体视图。此视图包括所有记录的最新合并值以及表中的所有现有记录。 2. 增量模式视图。从特定Hadoop表中提取给定时间戳以后的新记录和更新记录。...这些语义检查（Uber特定的数据类型）允许我们在基本结构类型检查之外对数据内容添加额外约束。 数据延迟 我们的目标是将Hadoop中的原始数据延迟减少到五分钟以内，将建模表的数据延迟减少到十分钟以内。
还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活； ②Spark提供了内存计算，中间结果直接存放内存中，带来更高的迭代运算效率； ③Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce...答： ①复杂的批量数据处理：时间跨度通常在数十分钟到数小时之间； ②基于历史数据的交互式查询：时间跨度通常在数十秒到数分钟之间； ③基于实时数据流的数据处理：时间跨度通常在数百毫秒到数秒之间。...Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案。因此，Spark所提供的生态系统同时支持批处理、交互式查询和流数据处理。...④ 分区：一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段。...8、Spark对RDD的操作主要分为行动（Action）和转换（Transformation）两种类型，两种类型操作的区别是什么？ 答： 行动（Action）：在数据集上进行运算，返回计算值。
可访问性意味着透明的 API 在分布式系统中，我们经常谈论透明度。如果分布式系统对开发人员隐藏网络访问和实现特定知识，则它是透明的。...但是也可以通过将批次写入 Spark 结构化流应用程序中的数据帧来连续更新特征组对象。...然而Hopsworks 引入了训练数据集抽象来表示用于训练模型的特征集和特征值。也就是说，不可变的训练数据集和模型之间存在一对一的映射关系，但可变特征组与不可变的训练数据集之间是一对多的关系。...您可以通过从特征组中加入、选择和过滤特征来创建训练数据集。训练数据集包括特征的元数据，例如它们来自哪个特征组、该特征组的提交 ID 以及训练数据集中特征的顺序。...写吞吐 我们对 OnlineFS 服务中写入 RonDB 的吞吐量进行了基准测试。此外，我们测量了从 Kafka 主题中获取记录到提交到 RonDB 之间处理记录所需的时间。
一条记录的key与fileId之间的映射一旦在第一个版本写入该文件时就是永久确定的。换言之，一个fileId标识的是一组文件，每个文件包含一组特定的记录，不同文件之间的相同记录通过版本号区分。...写入方式 Hudi是一个Spark的第三方库，以Spark Streaming的方式运行数据摄取作业，这些作业一般建议以1~2分钟左右的微批（micro-batch）进行处理。...Compaction操作是异步的，锁定几个特定的日志版本进行压缩，并以新的日志记录更新到对应fileId中。锁维护在Zookeeper中。...由于Hudi在元数据中维护了每次提交的提交时间以及对应的文件版本，使得我们可以基于起始时间戳和结束时间戳从特定的Hudi数据集中提取增量的变更数据集。...这个过程基本上与普通的查询大致相同，只是选取特定时间范围内的文件版本进行读取而不是选最新的，提交时间会最为过滤条件被谓词下推到文件扫描阶段。
而此时遍历KTable时，因为这5条记录中有3个不同的Key，所以将得到3条记录，每个Key对应最新的值，并且这三条数据之间的顺序与原来在Topic中的顺序保持一致。...State store 流式处理中，部分操作是无状态的，例如过滤操作（Kafka Stream DSL中用filer方法实现）。而部分操作是有状态的，需要记录中间状态，如Window操作和聚合计算。...Window size指定了窗口的大小，也即每次计算的数据集的大小。而Advance interval定义输出的时间间隔。一个典型的应用场景是，每隔5秒钟输出一次过去1个小时内网站的PV或者UV。...假设该窗口的大小为5秒，则参与Join的2个KStream中，记录时间差小于5的记录被认为在同一个窗口中，可以进行Join计算。...若1秒后，又收到了时间为2秒的记录，由于1-5秒的窗口已关闭，若直接抛弃该数据，则可认为之前的结果不准确。
ad-hoc定位与1分钟到几分钟，现在很多业务需要ad-hoc提供，如公司报表，有时需要实时计算，响应在5秒-1分钟延迟。...目前做法就是数据库批量写入Hive表中，同时你的批量不能太小，容易产生很多小文件，这样可能造成数据实时性很差，一般是半小时到一小时的延迟。...图片Kudu跟HDFS相比性能还是有差距，Kudu由于需要支持update，在内存 & 磁盘上数据的存储采用Base + delta形式，Base记录基本的数据，delta记录修改的数据，所以数据读取时需要同时读取...图片应用后用TPC-H中的一张表测试，Bitmap主要应用多维场景过滤，从一列过滤、两列过滤、到五维过滤整个表现很好，性能提升有十几倍提升。...而且可以实时同步Oracle和MySQL数据到Kudu中，进行联查就可以了，如果没有就需要同步查询可能需要半小时才能返回结果。----今天的分享就到这里，谢谢大家。
例子 让我们谈谈手写数字数据集。在这里，我们对手写数字的图像进行了适当的编码、分类。我们可以很快在一台机器上训练 1797 条记录的支持向量机，花费的时间不到一秒钟。...在拥有 100 多个核的 Spark 上使用 sk dist 只需 3.4 秒。这项工作的总时间是 7.2 分钟，意思是在没有并行化的单机上训练要花这么长时间。...带sk-dist的网格搜索 对于 ibotta 传统机器学习的实际应用，我们经常发现自己处于类似这样的情况中：中小型数据（10k 到 1M 的记录）和许多简单分类器迭代以适应超参数调整、集成和多分类解决方案...对于网格搜索，Spark ML 实现了一个并行参数，该参数将并行地训练各个模型。然而，每个单独的模型仍在对分布在执行器之间的数据进行训练。...分布预测——具有 Spark 数据帧的拟合 scikit-learn 估计器的预测方法。这使得带有 scikit-learn 的大规模分布式预测可以在没有 Spark 的情况下进行。
一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。...如果目标数据集是Hudi数据集，则该实用程序可以确定目标数据集是否没有提交或延迟超过24小时（这是可配置的）， 它将自动使用Backfill配置，因为增量应用最近24小时的更改会比Backfill花费更多的时间...Spark Spark可将Hudi jars和捆绑包轻松部署和管理到作业/笔记本中。简而言之，通过Spark有两种方法可以访问Hudi数据集。...]中过滤出已经存在的记录。
名称说明Avg(FPS)平均帧率(一段时间内平均FPS)Var(FPS)帧率方差(一段时间内FPS方差)Drop(FPS)降帧次数(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) 在平时玩游戏的时候,...Jank(/10min)平均每10分钟卡顿次数BigJank(/10min)平均每10分钟严重卡顿次数PerfDog Stutter测试过程中,卡顿时长的占比。...Stutter(卡顿率)=卡顿市场/总时长 FTime 名称说明FTime上下帧画面显示时间间隔，即认为帧耗时Avg(FTime)平均帧耗时Delta(FTime)增量耗时(平均每小时两帧之间时间差>100ms...看起来这么高大上的样子, 哈哈 5.1 点击+按钮,选择需要收集性能参数，默认已经选中了一些常用的 手机小窗测试数据展示, 需给perfDog 小窗展示权限 5.2 记录保存 5.3 云端数据看板..., 测试结束后, 可保存到云端, 也可以存到本地查看 本地表格记录 5.4 测试数据回放 5.5 Log日志记录 性能测试技术交流群：720150565 查看PerfDog详情：https
十秒看完 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑（原始数据达百亿数量级） 2.优化后，spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终，业务的性能瓶颈存在于ES写入（计算结果，ES...背景 业务数据不断增大, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个多小时 某日Spark程序运行6.5个小时后, 报“Too large frame...”的异常 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException...解决效果 Spark不再报错,而且“艰难”的跑完了, 跑了近6个小时!...可选方法 HIVE ETL 数据预处理 把数据倾斜提前到 HIVE ETL中, 避免Spark发生数据倾斜 这个其实很有用 过滤无效的数据 (where / filter) NULL值数据 “脏数据”(...key值 (可通过观察或者sample取样) 如主号 单独拎出来上述key值的记录做join, 剩余记录再做join 独立做优化, 如broadcast 结果数据union即可 3.3.
Apache Hudi Apache Hudi 是一个开源数据管理框架，提供列数据格式的记录级插入、更新和删除功能。...业务逻辑处理器 从 Source reader 带入 Spark 数据帧的数据将采用原始格式。为了使其可用于分析，我们需要对数据进行清理、标准化和添加业务逻辑。...• 屏蔽和散列：使用散列算法屏蔽敏感信息。 • 自定义 SQL 查询处理：如果需要对特定列应用自定义过滤器，它们可以作为 SQL 子句传递。...此信息存储在称为索引的专用数据结构中。Hudi 提供了多种索引实现，例如布隆过滤器、简单索引和 HBase 索引Hudi表。...我们从布隆过滤器开始，但随着数据的增加和用例的发展，我们转向 HBase 索引，它提供了非常快速的行元数据检索。 HBase 索引将我们的 ETL 管道的资源需求减少了 30%。
如果批处理时间为2秒，则数据将每2秒收集一次并存储在RDD中。而这些RDD的连续序列链是一个不可变的离散流，Spark可以将其作为一个分布式数据集使用。 想想一个典型的数据科学项目。...在Spark中，我们有一些共享变量可以帮助我们克服这个问题」。 累加器变量 用例，比如错误发生的次数、空白日志的次数、我们从某个特定国家收到请求的次数，所有这些都可以使用累加器来解决。...广播变量 当我们处理位置数据时，比如城市名称和邮政编码的映射，这些都是固定变量。现在，如果任何集群上的特定转换每次都需要此类数据，我们不需要向驱动程序发送请求，因为这太昂贵了。...因此，初始化Spark流上下文并定义3秒的批处理持续时间。...这意味着我们将对每3秒收到的数据进行预测： #定义一个函数来计算情感 def get_prediction(tweet_text): try: # 过滤得到长度大于0的tweets tweet_text
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