scala整合hbase
社区干货
我的大数据学习总结 |社区征文
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
支持对业务服务场景进行整合重构,为产品创新和服务创新提供强有力的支撑。系统总体架构设计如下所示: 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推... 所需要的包都可以集成到镜像中,重复使用。- 更好的隔离性与安全性,应用部署以pod启动,pod之间相互独立,资源环境隔离后更安全。- k8s集群能够利用好资源,机器学习、在线服务等许多任务都可以混合部署。- 云...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
HBase等```cppscala> val file = sc.textFile("/spark/hello.txt")```### 3.2 通过并行化的方式创建RDD由一个已经存在的Scala集合创建。```cppscala> val array = Array(1,2,3,4,5)array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)scala> val rdd = sc.parallelize(array)rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at ...
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2023 年大数据个人技术能力提升心得体会|社区征文
Flink CDC是集成在Flink内的一个实时数据同步工具。### 四、数据存储数据存储就比较重要了,大数据如此流行,和大规模分布式数据存储快速发展有很大关系,当然数据存储的框架也比较多,不同的框架,功能不太一样,首... Phoenix 将 SQL 查询转换为一个或多个 HBase Scan。### 六、数据应用处理好的数据就可以输出应用了,如可视化展示;推动业务决策分析;用于推荐算法,机器学习等。其实处理完之后的数据可以先存起来,谁想用直接从...
【送书福利】5 本大数据热门好书!
HBase、Spark 等;方法篇(3-6 章):详细介绍了集群服务、安全网关、服务授权、Kerberos 认证、单点登录和集群用户整合等方面的背景知识和配置步骤;扩展篇(7-8 章):介绍了如何用编写 RESTful 服务的形式进一步扩展平台功能的思路。**赠书规则****关注火山引擎开发者社区公众号,在后台留言你最想要的一本书及原因,截至****7 月 23 日 15:00****,我们将挑选最优质的****5****条留言,为对应的同学送出书籍!**...
大数据学习架构实践|社区征文
HBase列式存储在HDFS基础上,采用了列式存储的HBase数据库,解决了数据稀疏性的问题。并且由于HBase中数据结构的优化,使得快速实时查询在HBase上成为可能。# **4、大数据技术生态**Durid:实时OLAP分析工具。它既支持高速的数据实时摄入处理,也支持实时且灵活的多维数据分析查询。因此 Druid 最常用的场景就是大数据背景下、灵活快速的多维 OLAP 分析。...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年,伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令... 还是 HBase、MongoDB,它们都旨在解决 OLTP 型数据库吞吐量、扩展性不足的问题。到 2010 年,Google 开始大量使用 NoSQL 和 BigData 数据库系统,但很快它就发现了不少问题,比如 NoSQL 不支持事务且每个产品的 NoSQ...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
我们额外提供了在同一个 Kernel 内交叉运行 SQL 和 Scala 代码的能力。2020 下半年,伴随着云原生的浪潮,我们还接入了字节跳动云原生 K8s 集群,为用户提供了 Python on K8s 的 Kernel。我们还扩展了很多自定义的能力,例如支持自定义镜像,以及针对于 Spark Kernel 的自定义 Spark 参数。稳定性方面,在当时的版本,EG 存在异步不够彻底的问题,在 YARN 场景下,单个 EG 进程甚至只能跑起来十几个 Kernel。我们发现了这一问题,并完成...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
以及第三方工具整合。- 生态:所选择实现引擎自身是否有很好的生态功能,或者是否可以很好的与其他服务集成,例如数据湖引擎 delta lake,icebeg,hudi 等优秀组件出现,但是 Hive 集成的节奏却非常慢。- 解耦程度... MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
以及第三方工具整合。* 生态:所选择实现引擎自身是否有很好的生态功能,或者是否可以很好的与其他服务集成,例如数据湖引擎delta lake,icebeg,hudi等优秀组件出现,但是Hive集成的节奏却非常慢。* 解耦程度:分布... MapReduce和HBase,形成了早期Hadoop的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似SQL语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有Map和Reduce两阶段,...
ELT in ByteHouse 实践与展望
包括数据导入以及整合查询分析,最终以数据门户、数字大屏、管理驾驶舱的可视化形态呈现给业务用户,为一个比较典型的场景。### 增长分析