之前，我们展示了在Spark1.4.0中新推出的可视化功能，用以更好的了解Spark应用程序的行为。接着这个主题，这篇博文将重点介绍为理解Spark Streaming应用程序而引入的新的可视化功能。我们已经更新了Spark UI中的Streaming标签页来显示以下信息： 时间轴视图和事件率统计，调度延迟统计以及以往的批处理时间统计 每个批次中所有JOB的详细信息 此外，为了理解在Streaming操作上下文中job的执行情况，有向无环执行图的可视化（execution DAG visualization
这篇博文将重点介绍为理解 Spark Streaming 应用程序而引入的新的可视化功能。我们已经更新了 Spark UI 中的 Streaming 标签页来显示以下信息：
SparkContext在整个Spark Core中的地位毋庸置疑，可以说是核心中的核心。它存在于Driver中，是Spark功能的主要入口，如果没有SparkContext，我们的应用就无法运行，也就无从享受Spark为我们带来的种种便利。
该博客文章将介绍客户如何将集群和工作负载迁移到新的CDP-DC7.1，以及此新版本的重点。
随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
自一年多前发布 Cloudera 数据工程 (CDE) 以来，我们的首要目标是使用旨在简化自动化和可观察性的顶级工具来大规模操作 Spark 管道。在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时，我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。我们希望在真正的企业混合数据服务平台之上开发为数据工程从业者量身定制的服务。
可以在右侧搜索框中填对应application号找到任务，然后点击对应的application号链接，如下图所示：
一个Spark Application分为stage级别和task级别的调度，stage级别的调度已经用[DAGScheduler划分stage]和[DAGScheduler提交stage]两片文章进行源码层面的说明，本文将从源码层面剖析task是如何被调度和执行的。
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
上一篇博客《什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!》为大家带来了RDD的概述之后。本篇博客，博主将继续前进，为大家带来RDD编程系列。 该系列第一篇，为大家带来的是编程模
非常高兴有机会可以代表我们团队在“CCTC 2017——Spark技术峰会”上给大家分享我们在Spark平台化上所做的一些工作，下面是分享的一些笔录。 苏宁大数据计算平台架构 苏宁大数据平台的计算引
摘要 Spark Streaming是一套优秀的实时计算框架。其良好的可扩展性、高吞吐量以及容错机制能够满足我们很多的场景应用。本篇结合我们的应用场景，介结我们在使用Spark Streaming方面的技术架构，并着重讲解Spark Streaming两种计算模型，无状态和状态计算模型以及该两种模型的注意事项;接着介绍了Spark Streaming在监控方面所做的一些事情，最后总结了Spark Streaming的优缺点。 一、概述 数据是非常宝贵的资源，对各级企事业单均有非常高的价值。但是数据的爆炸
如果您是CDH或HDP用户，则除了从CDH和HDP版本转移到CDP的功能之外，还可以查看CDP私有云基础版中可用的新功能。
Spark Streaming 是一套优秀的实时计算框架。其良好的可扩展性、高吞吐量以及容错机制能够满足我们很多的场景应用。本篇结合我们的应用场景，介结我们在使用 Spark Streaming 方面的技术架构，并着重讲解 Spark Streaming 两种计算模型，无状态和状态计算模型以及该两种模型的注意事项;接着介绍了 Spark Streaming 在监控方面所做的一些事情，最后总结了 Spark Streaming 的优缺点。
内容来源：2017 年 7 月 29 日，青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》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。 阅读字数：3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候，常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发，探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
在Spark框架中，应用程序的提交离不开Spark Driver，而Spark Driver的初始化始终围绕SparkContext的初始化，可以说SparkContext是Spark程序的发动机引擎，有了它程序才能跑起来，在spark-core中，SparkContext重中之重，它提供了很多能力，比如生成RDD，比如生成广播变量等，所以学习SparkContext的组件和启动流程有助于剖析整个Spark内核的架构。
作者 | 吴惠君，吕能，符茂松 责编 | 郭芮 【导语】本文对比了Heron和常见的流处理项目，包括Storm、Flink、Spark Streaming和Kafka Streams，归纳了系统选型的要点。此外实践了Heron的一个案例，以及讨论了Heron在这一年开发的新特性。 在今年6月期的“基础篇”中，我们通过学习Heron[1][2][3]的基本概念、整体架构和核心组件等内容，对Heron的设计、运行等方面有了基本的了解。在这一期的“应用篇”中，我们将Heron与其他流行的实时流处理系统（Apach
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。同时，由于数据加工链路较长需要借助数据的血缘关系逐个任务排查，也会导致问题的定位难度增大，严重影响开发人员的工作效率。更有甚者，如果数据问题没有被及时发现，可能导致业务方作出错误的决策。此类问题可统一归属为大数据领域数据质量的问题。本文将向大家介绍伴鱼基础架构数据团队在应对该类问题时推出的平台化产品 - 数据质量中心（Data Quality Center, DQC）的设计与实现。
你现在可以在Cloudera Enterprise 6.3中使用OpenJDK 11，在集群中安装OpenJDK 11时，默认使用G1GC为CDH大多数服务作为垃圾回收机制，这可能需要进行调优以避免内存过量使用。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
本文就两个问题进行讨论：1. 相比于Shark，为什么像Hive之类的传统MapReduce框架比较慢? 2. 对于细粒度的任务模型(fine-grained task model)，究竟有些什么优势
场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。
Spark配置类，配置已键值对形式存储，封装了一个ConcurrentHashMap类实例settings用于存储Spark的配置信息。
Flink 是一个流处理框架，支持流处理和批处理，特点是流处理有限，可容错，可扩展，高吞吐，低延迟。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
好多初入学习大数据的人不是很清楚，今天分享一个图，并介绍一下大致的组件，其他还有一些组件是没有包含在其中的，但是大部分这个图片是有了的。
众所周知，Spark 它是专门为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，因此Spark它在数据的挖掘等领域便有着非常广泛的应用，而从现阶段来讲的话它也已经形成了一个高速发展并且应用相当广泛的生态系统了。所以，今天这篇文章便要为大家做一个Spark入门基础的简单介绍，满满干货，请不要错过。
摘要：Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。滴滴基于 Apache Flink 做了大量的优化，也增加了更多的功能，比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等，使得 Flink 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中，滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache Flink 在滴滴的应用与实践。主要内容为：
导读：Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。Spark的第一个版本于2012年发布。
MES 是马蜂窝统一实时计算平台，为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面，MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章，我们将从四个方面了解 MES：
Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业时主要负责：
其他的都是基础设施。按照Transfomer架构的设计理念,我们应该可以找到一个Estimator ，作为我们的基础设施，我们只要关注上面两点即可，不需要为部署，高可用，稳定等发愁。同时我们也希望譬如WebUI等工作不是从头开始，而是按部就班添加新功即可。所以有了Estimator，我们只要做三点：
原文标题：Meson: Workflow Orchestration for Netflix Recommendations 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁 未经许可，谢绝转载。机器学习投稿、采访请联系zhoujd@csdn.net 在Netflix，我们的目标是在你观看之前预测你想观看的。为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现，对于高性能计算（High-Performance Computing，HPC）的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式，为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战，并提出一些应对策略。
还有一个是范围的依赖，即RangeDependency，它仅仅被org.apache.spark.rdd.UnionRDD使用。UnionRDD是把多个RDD合成一个RDD，这些RDD是被拼接而成，即每个parent RDD的Partition的相对顺序不会变，只不过每个parent RDD在UnionRDD中的Partition的起始位置不同
在 Spark 中，若 task 与其输入数据在同一个 jvm 中，我们称 task 的本地性为 PROCESS_LOCAL，这种本地性（locality level）是最优的，避免了网络传输及文件 IO，是最快的；其次是 task 与输入数据在同一节点上的 NODE_LOCAL，数据在哪都一样的 NO_PREF，数据与 task 在同一机架不同节点的 RACK_LOCAL 及最糟糕的不在同一机架的 ANY。
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
从TCP Socket数据源实时消费数据，对每批次Batch数据进行词频统计WordCount，流程图如下：
在字节跳动内部，Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景，日查询量接近 100 万条。
本文介绍了 Apache Spark 的集群模式概述，包括集群管理、提交应用程序、监控等方面的内容。
2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。如今，十年光景已过，Spark 成为了大大小小企业与研究机构的常用工具之一，依旧深受不少开发人员的喜爱。如果你是初入江湖且希望了解、学习 Spark 的“小虾米”，那么 InfoQ 与 FreeWheel 技术专家吴磊合作的专题系列文章——《深入浅出 Spark：原理详解与开发实践》一定适合你！本文系专题系列第二篇。
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