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三分钟了解大数据技术发展史|社区征文
相应的有 Storm、Flink、SparkStreaming、等流计算框架来处理实时在线产生的数据去满足实时大数据的应用场景,这类计算也称为大数据实时计算。当然大数据业务场景需要同时采用批处理技术对历史数据进行计算,同时采用... TensorFlow、Mahout 、PyTorch、Alink 等,内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。 大数据要存入分布式文件系统(HDFS),要有序调度 MapReduce 和 Spark 作业 执行,并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中,需要大...
招聘|字节跳动云原生计算,期待你的加入
对开源计算框架 Flink/Calcite/Storm/Kafka/Yarn/Hive/Spark/Kubernetes 有一项或多项深入研究和相关经验者优先;对机器学习,图计算,OLAP 有深入研究和经验者优先。 **工作地点:**北京、杭州 ... 对 TensorFlow/PyTorch/MXNet 等开源深度学习框架有深入研究或有实践经验优先。 **工作地点:**杭州 、Visual Studio(VS)Code、AWS Cloud9、AWS Lambda 控制台、JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio。它能提供⽆限次数的编码建议,并且具备代码审计等安全扫描功能,快速扫描 Java、JavaScript 和 Python 项目中难以发现的漏洞,最关键的是个⼈账户免费注册使⽤。
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亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
字节跳动一直在使用 Storm/JStorm 框架作为流式计算引擎。但随着业务的不断发展,Storm 不支持 Exactly Once、缺少 SQL 以及状态的支持、运维比较复杂、稳定性不高等缺点愈加凸显。 经过一系列调研,2017年中,字节跳动基础架构团队正式开始尝试使用 Flink 作为流式计算引擎。 **流式计算 Flink 引擎的高速发展** 由于推荐系统和线上服务的大规模应用,字节跳动早期的技术体系主要是以 Python 为主。为了...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
计算引擎用的还是 Apache **Storm——诞生于 2011 年的、Twitter 开发的第一代流处理系统,只支持一些 low level 的 API。“所有的 Storm 任务都是在开发机上用脚本提交,运维平台处于非常原始的状态。如果 Storm 集群故障,作业都无法自动恢复,甚至无法找到所有存量作业。”张光辉对此记忆犹新。话虽这么说,但谁也别嫌弃谁。那时张光辉的履历上,并没有流式计算产品的经验,不过有些“沾亲带故”——参与过流式计算的上下游产品开...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
分别是:Storm、SparkStreaming、Flink,计算框架越来越成熟。一方面,实时任务的开发已经能通过编写 SQL 的方式来完成,在技术层面能很好地继承离线数仓的架构设计思想;另一方面,在线数据开发平台所提供的功能对实时任... Strom 用的已经不多了。再看 Flink 具有 Exactly-once 的准确性、轻量级 Checkpoint 容错机制、低延时高吞吐和易用性高的特点,我们选择了 Flink 作为实时计算引擎。- 第三块是实时存储引擎,我们的要求就是需要有...
亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
字节跳动的流式计算引擎经历了由 **Storm/JStorm** 完全替换为 **Flink** 的演进。在2017年以前,字节跳动一直在使用 Storm/JStorm 框架作为流式计算引擎。但随着业务的不断发展,Storm 不支持 Exactly Once、缺少 SQL 以及状态的支持、运维比较复杂、稳定性不高等缺点愈加凸显。经过一系列调研,2017年中,字节跳动基础架构团队正式开始尝试使用 Flink 作为流式计算引擎。### **流式计算** **Flink** **引擎的高速发展**由于...
大数据学习架构实践|社区征文
Storm:流式计算框架,有了Flink,基本不用Storm了。3)Flink:高吞吐、低延迟、高性能的流式计算框架。## **4.4 数据分析**### **4.4.1 数据挖掘**1)Spark MLilb:Spark上一个包含通用机器学习功能的包,Machine Learing lib。包含分类,聚类,回归等,还包含模型评估和数据导入。MLilb 提供的这些方法,都支持集群上的横向扩展。2)Mahout:是一个建立于Hadoop之上的算法库,集成了很多算法。### **4.4.2 OLAP**1)Durid:实时OL...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
历经两年完成了从 JStorm 到 Flink 的迁移。另外在离线分析场景下,虽然 Spark 也能无短板的全面替换掉 MapReduce,但字节跳动的计算引擎也有一些特殊的地方,就是目前 Spark、Flink、Primus、MapReduce 四种计算引擎并存,其中 Spark 和 Flink 是保持持平的:流式计算每天所需资源超过 400 万核,批式计算资源超过500 万核。