如何搭建大数据环境并使用ApacheStorm、Kryo和Kafka解决实际问题？
社区干货
消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分享消息队列选型的一些经验。消息队列即 Message+Queue,消息可以说是一个数据传输单位,它包含了创建时间、通道/主题信息、输... 现已捐献给 Apache 基金会。它是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Apache Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多... 一起回顾了字节是如何应对大数据技术的不断淘汰和革新,同时还能做到让产品达到优异性能。**01****云原生计算体系**一个企业能够利用数据解决问题,那么背后都会有一套完整的工具和...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮... 一起回顾了字节是如何应对大数据技术的不断淘汰和革新,同时还能做到让产品达到优异性能。## 云原生计算体系一个企业能够利用数据解决问题,那么背后都会有一套完整的工具和技术堆栈。依据2021年的公开数据,字...
大数据学习架构实践|社区征文
大数据系统面临的问题**由于大数据系统需要采集各式各样的数据源、并且需要存储海量低密度数据,并且是通过分布式的方式构建的,所以大数据系统面临了如下问题:- 分布式协调与集群管理- 多样化数据采集与存储- 海量数据存储# **3、分布式技术特点**## **3.1 M-S主从模式**分布式系统通过M-S主从模式,进行整个集群和系统的运行和管理。主节点主要的工作是注册应用、元数据管理、资源分配与再分配;从节点是实际进行数据存...
特惠活动
如何搭建大数据环境并使用ApacheStorm、Kryo和Kafka解决实际问题？-优选内容
如何搭建大数据环境并使用ApacheStorm、Kryo和Kafka解决实际问题？-相关内容
后 Hadoop 时代,字节跳动如何打造云原生计算平台
大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多... 一起回顾了字节是如何应对大数据技术的不断淘汰和革新,同时还能做到让产品达到优异性能。 云原生计算体系 一个企业能够利用数据解决问题,那么背后都会有一套完整的工具和技术堆栈。...
字节跳动使用 Flink State 的经验分享
会从上一次成功的 checkpoint 恢复作业的状态(比如 kafka 的 offset,窗口内的统计数据等)。 在不同的业务场景下,用户往往需要对 State 和 Checkpoint 机制进行调优,来保证任务执行的性能和 Checkpoint 的稳定性。阅读下方内容之前,我们可以回忆一下,在使用 Flink State 时是否经常会面临以下问题:* 某个状态算子出现处理瓶颈时,加资源也没法提高性能,不知该如何排查性能瓶颈* Checkpoint 经常出现执行效率慢,ba...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
传统方法一般采用系统及静态模型进行实时监控和预测,无法适应灵便的使用场景;此外,处理规模性数据的效率很低,无法提供精确的风险评估和投资决策。基于数据发掘算法,融合了机器学习的特征,基本解决了这些问题。为... 要确保已经安装好了Apache Kafka和scikit-learn库,并完成配置,教程也很多,一搜就有。应用比较简单,但是使用中还要注意异常的处理,数据流量的控制等等,流式处理也还有其它选择,Apache Flink、Apache Storm等都可以。...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
公司内部开始大力推广Flink,并且针对大量旧任务使用PyJStorm的情况,提供了 PyJStorm到**P** yFlink的兼容适配。**流式任务托管平台的建设一定程度上解决了流式任务运维管理的问题。 **数据流ETL链路也在2018年全面迁移到了 ****P** yFlink** ,进入了流式计算的新时代。*** **第二个阶段是2018至2020年**随着流量的进一步上涨,PyFlink和Kafka的性能瓶颈、以及JSON数据格式带来的性能和数据质量问题都一一显现出来,与此...
CommunityOverCode Asia 2023强势来袭!15大专题等你投稿!
数据可视化主题将围绕数据可视化在大数据性能、交互动画、移动端优化、跨平台渲染等多个话题展开,致力于探讨数据可视化的更多可能性。例如 MXNET,TVM,Mahout,singa,SystemML等。2. 基于传统Apache大数据存储和计算项目在机器学习场景下做特定的优化的,例如Spark Mlib,FLink ML等。3. 基于Apache项目实现工业场景下的机器学习平台,例如Airflow + Kafka + Cassandra + Spark等。 **专题二:API / 微服务**...
招聘|字节跳动云原生计算,期待你的加入
免费健身房和娱乐中心、完善的商业保险...... **03****招聘岗位****产品岗位**### **► 大数据** **产品专家 - 商业化(生态及解决方案方向)**... **大数据** **JAVA** **工程师/架构师** **职位描述**1. 深入理解内外部客户需求,解决实际问题,并从中提炼通用能力,为企业客户提供弹性、Serverless 化的云原生大数据产品;2. 独立完成中小型项...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会的顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制,具有强一致性、... 这限制了主题的最大吞吐量。分区主题是由多个 broker 处理的一种特殊类型的主题,因此允许更高的吞吐量。分区的主题实际上实现为 N 个内部主题,其中 N 是分区的数量。当将消息发布到分区主题时,每个消息都被路由到...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长。**2018年,公司内部开始大力推广Flink,并且针对大量旧任务使用PyJStorm的情况,提供了PyJStorm到PyFlink的兼容适配。** 流式任务托管平台的建设一定程度上解决了流式任务运维管理的问题。**数据流ETL链路也在2018年全面迁移到了PyFlink,进入了流式计算的新时代。**- **第二个阶段是2018至2020年**随着流量的进一步上涨,PyFlink和Kafka的性能瓶颈、以及...
