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通过 Java 来学习 Apache Beam

Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内置的 IO 连接器 Apache Beam 连接器可用于从几种类型的存储中轻松提取和加载数据。...分布式并行处理： 默认情况下，数据集的每一项都是独立处理的，因此可以通过并行运行实现优化。 开发人员不需要手动分配负载，因为 Beam 为它提供了一个抽象。...快速入门 一个基本的管道操作包括 3 个步骤：读取、处理和写入转换结果。这里的每一个步骤都是用 Beam 提供的 SDK 进行编程式定义的。 在本节中，我们将使用 Java SDK 创建管道。...因为我们使用 JUnit 运行 Beam，所以可以很容易地创建 TestPipeline 并将其作为测试类的一个字段。如果你更喜欢通过 main 方法来运行，需要设置管道配置参数。...扩展 Beam 我们可以通过编写自定义转换函数来扩展 Beam。自定义转换器将提高代码的可维护性，并消除重复工作。

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Apache Beam 架构原理及应用实践

通过写入二进制格式数据（即在写入 Kafka 接收器之前将数据序列化为二进制数据）可以降低 CPU 成本。 5. Pipeline ? 您输入的数据存储在哪里？...表中是 beam SQL 和 Calcite 的类型支持度，是把 Calcite 进行映射。 ? Beam SQL 和 Apache Calcite 函数的支持度。...对于某些存储系统，CREATE EXTERNAL TABLE 在写入发生之前不会创建物理表。物理表存在后，您可以使用访问表 SELECT，JOIN 和 INSERT INTO 语句。...通过虚拟表，可以动态的操作数据，最后写入到数据库就可以了。这块可以做成视图抽象的。 Create 创建一个动态表，tableName 后面是列名。...TYPE 是数据来源的类型，限制支持 bigquery，pubsub，kafka，text 等。Location 下面为表的数据类型配置， 这里以 kafka 为例。

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...为了解决这一问题，我们决定通过创建伪变化事件回填数据。我们备份了MongoDB集合，并制作了一个简单的脚本以插入用于包裹的文档。这些记录送入到同样的BigQuery表中。...我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。...未来我们计划迁移到Apache Beam（是一个统一的编程框架，支持批处理和流处理，并可以将用Beam编程模型构造出来的程序，在多个计算引擎如Apache Apex, Apache Flink, Apache

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    【干货】TensorFlow协同过滤推荐实战

    在本文中，我将用Apache Beam取代最初解决方案中的Pandas--这将使解决方案更容易扩展到更大的数据集。由于解决方案中存在上下文，我将在这里讨论技术细节。完整的源代码在GitHub上。...使用Apache Beam将预处理功能应用于训练数据集： transformed_dataset, transform_fn = ( raw_dataset | beam_impl.AnalyzeAndTransformDataset...我们也可以在执行枚举的同一个Apache Beam pipeline中这样做： users_for_item = (transformed_data | 'map_items' >> beam.Map...(lambda item_userlist : to_tfrecord(item_userlist, 'userId'))) 然后，我们可以在Cloud Dataflow上执行Apache Beam pipeline...现在，我们有了一个BigQuery查询、一个BEAM/DataFlow pipeline和一个潜在的AppEngine应用程序(参见下面)。你如何周期性地一个接一个地运行它们？

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    Apache Beam：下一代的数据处理标准

    Apache Beam（原名Google DataFlow）是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的孵化项目，被认为是继MapReduce、GFS和BigQuery等之后，Google...本文主要介绍Apache Beam的编程范式——Beam Model，以及通过Beam SDK如何方便灵活地编写分布式数据处理业务逻辑，希望读者能够通过本文对Apache Beam有初步了解，同时对于分布式数据处理系统如何处理乱序无限数据流的能力有初步认识...对于前者，比如一个HDFS中的文件，一个HBase表等，特点是数据提前已经存在，一般也已经持久化，不会突然消失。...而无限的数据流，比如Kafka中流过来的系统日志流，或是从Twitter API拿到的Twitter流等，这类数据的特点是动态流入，无穷无尽，无法全部持久化。...此外，由于Apache Beam已经进入Apache Incubator孵化，读者也可以通过官网或是邮件组了解更多Apache Beam的进展和状态。

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    流式系统：第五章到第八章

    Beam 提供了 BigQuery 接收器，BigQuery 提供了支持极低延迟插入的流式插入 API。...在 Beam 中，通过特定数据类型的 API 实现了灵活的粒度写入和读取，这些 API 提供了细粒度的访问能力，结合了异步 I/O 机制，可以将写入和读取批量处理以提高效率。...然后，每个规范都被分配一个唯一的 ID 字符串（通过@StateID/@TimerId注释），这将允许我们动态地将这些规范与后续的参数和方法关联起来。...最后，我们看了一个相对复杂但非常实际的用例（并通过 Apache Beam Java 实现），并用它来突出通用状态抽象中需要的重要特征： 数据结构的灵活性，允许使用针对特定用例定制的数据类型。...一些部分已经在 Apache Calcite、Apache Flink 和 Apache Beam 等系统中实现。许多其他部分在任何地方都没有实现。

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    Apache Beam实战指南 | 玩转KafkaIO与Flink

    在国内，大部分开发者对于 Beam 还缺乏了解，社区中文资料也比较少。InfoQ 期望通过 **Apache Beam 实战指南系列文章** 推动 Apache Beam 在国内的普及。...Beam SQL现在只支持Java，底层是Apache Calcite 的一个动态数据管理框架，用于大数据处理和一些流增强功能，它允许你自定义数据库功能。...Apache Beam KafkaIO 对各个kafka-clients 版本的支持情况如下表： 表4-1 KafkaIO 与kafka-clients 依赖关系表 Apache Beam V2.1.0...我根据不同版本列了一个Flink 对应客户端支持表如下： 图5-1 FlinkRunner与Flink依赖关系表 从图5-1中可以看出，Apache Beam 对Flink 的API支持的更新速度非常快...Apache Beam 内部数据处理流程图 Apache Beam 程序通过kafkaIO读取Kafka集群的数据，进行数据格式转换。数据统计后，通过KafkaIO写操作把消息写入Kafka集群。

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    Mybatis通过Interceptor来简单实现影子表进行动态sql读取和写入

    对于拦截器Mybatis为我们提供了一个Interceptor接口，通过实现该接口就可以定义我们自己的拦截器。...plugin方法是拦截器用于封装目标对象的，通过该方法我们可以返回目标对象本身，也可以返回一个它的代理。...; import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory; import org.apache.ibatis.type.JdbcType; import...; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject...可以看到只查询影子表，简单效果实现 下一步优化内容： 能够根据控制层传输过来的是否采用影子表标识来动态的进行影子表的读取和写入，而不是写死在代码中 ?

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    Mybatis通过Interceptor来简单实现影子表进行动态sql读取和写入 续

    继上一篇Mybatis通过Interceptor来简单实现影子表进行动态sql读取和写入 地址：https://my.oschina.net/u/3266761/blog/3014017     ...之后留了一个小坑，那就是希望能够根据控制层传输过来的是否采用影子表标识来动态的进行影子表的读取和写入，而不是写死在代码中     此次的目的就是解决这个问题：结合之前写的一篇文章：ThreadLocal...另外，说ThreadLocal使得各线程能够保持各自独立的一个对象，并不是通过ThreadLocal.set()来实现的，而是通过每个线程中的new 对象 的操作来创建的对象，每个线程创建一个，不是什么对象的拷贝或副本...; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject...接下来，进行写入操作： ? ? 分别插入测试和非测试数据参数，看看数据库的情况： ? ?

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    项目动态|Apache IoTDB 新功能发布：InsertTablet接口支持写入空值，通配符使用方法更新

    工业物联网时序数据库管理系统 Apache IoTDB 是支持物联网时序数据收集、存储、查询与分析一体化的数据管理引擎，支持“端-边-云”一体化部署，适用于高端装备、工厂设备、高速网联设备等多种数据管理场景...使用方法可参考：Way to get IoTDB binary files 1.1 InsertTablet接口支持写入空值 ▎在0.12版本中， insertTablet 接口不支持写入空值，这就导致用户无法使用效率更高的...insertTablet 接口，只能使用效率较低的insertRecordsInOneDevice 接口来写入 ▎在最新的0.13版本中，insertTablet 接口支持写入空值 1.2 通配符使用方法更新...insertRecordsInOneDevice 接口来写入； 自V0.13开始，insertTablet 接口支持写入空值，其具有更快的写入速度与占用更少的网络带宽的优点。...*无法实现(结尾的 * 匹配多层) 痛点2：无法表示不同层级的同一类型序列 root.*.*.速度表示第3层的 速度 root.*.*.*.速度 表示第4层的 速度 无法通过一个路径表达右图所有的 “速度

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    实时数据处理新标杆：全面解析主流Flink服务与腾讯云Oceanus的卓越表现

    Apache Flink作为领先的流处理框架，以其低延迟、高吞吐的特性成为实时计算的首选。但面对复杂的部署和运维挑战，选择一款合适的Flink服务至关重要。...Flink或Spark Streaming实现 按数据量与计算资源混合计费 约$0.015/百万条数据 Google Dataflow 与BigQuery无缝衔接 支持Beam模型实现CEP逻辑 按计算资源预付费...它基于Apache Flink构建，具备一站开发、无缝连接、亚秒级延时等特点，是企业级实时大数据分析的利器。...其弹性扩缩容能力可根据业务负载动态调整资源，进一步优化资源利用率。 在运维管理方面，Oceanus提供70多项监控指标和智能诊断功能，支持作业异常事件秒级发现与自愈，保障99.9%的服务可用性。...某头部游戏厂商通过CEP实时检测玩家异常行为，欺诈拦截准确率达99.8%；某电商平台利用Flink CEP实现订单超卖预警，保障系统稳定性，GMV提升15%。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google...所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...BigQuery 和 BigLake 表的数据。

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    实战分页机制实现 -- 通过实际内存大小动态调整页表个数

    本文我们就来通过一个程序获取计算机的内存信息。 2. 通过 BIOS 中断获取内存信息 我们曾经通过 BIOS 的 10H 硬件中断实现向显示器输出一行文字。 计算机是如何启动的？...— 内存区域大小字节数，通常系统需要写入的数据是 20 字节，如果 ECX 值小于 20，那么 BIOS 会写入 ECX 字节，但有些实现中 BIOS 没有考虑 ECX 的值，总是写入 20 字节 EDX...获取内存信息 下面，我们就在实地址模式下通过 INT 15H 获取内存信息保存在内存上，然后到保护模式下，通过 8025 彩色字符模式打印出内存的信息。 3.1....改造分页机制 接下来，我们就要对上一篇文章中的分页机制进行改造，实现在有限的最大连续内存中分配我们的页目录表和页表。 5.1. 变量分配 我们需要动态计算页表个数，因此需要一个变量来存储页表个数。...启动分页机制 下面，我们就让我们的程序通过上面计算出的最大可用连续内存来动态决定页表个数，分配可用内存。

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    Thoughtworks第26期技术雷达——平台象限

    Google BigQuery ML 自从雷达上次收录了 Google BigQuery ML 之后，通过连接到 TensorFlow 和 Vertex AI 作为后台，BigQuery ML 添加了如深度神经网络以及...我们团队正在使用 Dataflow 来创建用于集成、准备和分析大数据集的数据处理流水线，在这之上使用 Apache Beam 的统一编程模型来方便管理。...Apache Iceberg Apache Iceberg 是一个面向超大的分析数据集的开放表格格式。...它支持多种底层文件存储格式，如 Apache Parquet、Apache ORC 和 Apache Avro。...不同的是，它提供了开箱即用的近似最邻近运算、表分区、版本及访问控制等功能，我们建议你根据你的嵌入向量化场景对Embeddinghub进行评估。

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    重磅！Onehouse 携手微软、谷歌宣布开源 OneTable

    全向意味着您可以从任一格式转换为其他任一格式，您可以在任何需要的组合中循环或轮流使用它们，性能开销很小，因为从不复制或重新写入数据，只写入少量元数据。...在使用 OneTable 时，来自所有 3 个项目的元数据层可以存储在同一目录中，使得相同的 "表" 可以作为原生 Delta、Hudi 或 Iceberg 表进行查询。...元数据转换是通过轻量级的抽象层实现的，这些抽象层定义了用于决定表的内存内的通用模型。这个通用模型可以解释和转换包括从模式、分区信息到文件元数据（如列级统计信息、行数和大小）在内的所有信息。...例如，开发人员可以实现源层面接口来支持 Apache Paimon，并立即能够将这些表暴露为 Iceberg、Hudi 和 Delta，以获得与数据湖生态系统中现有工具和产品的兼容性。...一些用户需要 Hudi 的快速摄入和增量处理，但同时他们也想利用好 BigQuery 对 Iceberg 表支持的一些特殊缓存层。

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    哪些流计算平台支持复杂事件处理（CEP）？腾讯云Oceanus凭何脱颖而出？

    本文将盘点当前主流的支持CEP的流计算平台，并结合最新市场动态，为您解析腾讯云流计算Oceanus的核心优势。...腾讯云Oceanus 完整支持Flink CEP规则引擎，支持SQL/Java API 按CU计费 12CU/2352元 30CU/5376元 60CU/10080元 兼容Apache...按需付费（约$0.015/百万条数据） 与AWS生态深度集成 - 全球化部署能力 Google Dataflow 支持Beam...模型实现CEP逻辑 按计算资源预付费 无固定套餐，按CU计费 与BigQuery无缝衔接 - 弹性伸缩能力突出...腾讯云流计算Oceanus不仅以全链路技术能力和场景化实践成果重新定义了CEP落地的效率标准，更通过成本优化与安全合规的双重保障，为企业构建起从数据感知到智能决策的完整闭环。

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