Apache Spark

shuffle 和 stage shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识,同时影响 Spark 执行速度的关键步骤. 　　RDD 的 Transformation 函数中,又分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生 shuffle(洗牌) 操作.宽依赖会发生 shuffle 操作. 窄依赖是子 RDD的各个分片(partition)不依赖于其他分片,能够独立计算得到结果,宽依赖指子 RDD 的各个分片会依赖于父RDD 的多个分片,所以会造成父 RDD 的各个分片在集群中重新分片, 看如下两个示例: 　　第一个 Map 操作将 RDD 里的各个元素进行映射, RDD 的各个数据元素之间不存在依赖,可以在集群的各个内存中独立计算,也就是并行化,第二个 groupby 之后的 Map 操作,为了计算相同 key 下的元素个数,需要把相同 key 的元素聚集到同一个 partition 下,所以造成了数据在内存中的重新分布,即 shuffle 操作.shuffle 操作是 spark 中最耗时的操作,应尽量避免不必要的 shuffle. 　　宽依赖主要有两个过程: shuffle write 和 shuffle fetch. 类似 Hadoop 的 Map 和 Reduce 阶段

在前面的文章中，有详细地介绍java字节码相关的知识，有兴趣的可以提前了解一下。 1. Java字节码的一段旅行经历——提升硬实力1 2. Java字节码角度分析a++ ——提升硬实力2 3. Java字节码角度分析条件判断指令 ——提升硬实力3 4. Java字节码角度分析循环控制 ——提升硬实力4 5. Java字节码角度分析判断结果 ——提升硬实力5 下面我们将以字节码的视角来分析构造方法 CInit // 从字节码角度来分析：构造方法 public class T09_ByteAnalyseCInit { static int i = 10; static { i = 20; } static { i = 30; } } T09_ByteAnalyseCInit 字节码：使用javap -v T09_ByteAnalyseCInit.class，将java程序对应的字节码如下，并做了执行的注释。 编译器会按从上至下的顺序，收集所有static静态代码块和静态成员赋值的代码，合并为一个特殊的方法<cinit>()V: 0: bipush 10 // 将一个byte型常量值推送至栈顶 2: putstatic #2 // Field i:I // 为指定的类的静态域赋值 5: bipush 20 // 将一个byte型常量值推送至栈顶 7: putstatic #2 //

在前面的文章中，有详细地介绍java字节码相关的知识，有兴趣的可以提前了解一下。 1. Java字节码的一段旅行经历——提升硬实力1 2. Java字节码角度分析a++ ——提升硬实力2 3. Java字节码角度分析条件判断指令 ——提升硬实力3 4. Java字节码角度分析循环控制 ——提升硬实力4 5. Java字节码角度分析判断结果 ——提升硬实力5 6. Java字节码角度分析构造方法 ——提升硬实力6 下面我们将以字节码的视角来方法调用，java代码如下： // 从字节码角度来分析：方法调用 public class T11_ByteAnalyseMethod { // 构造方法 public T11_ByteAnalyseMethod() {} // 私有成员方法 test1 private void test1() {} // 私有最终方法 test2 private final void test2() {} // 公开成员方法 test3 public void test3() {} // 公开静态方法 test4 public static void test4() {} public static void main(String[] args) { T11_ByteAnalyseMethod d = new T11_ByteAnalyseMethod();

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 过滤去重 在机器学习和数据分析当中，对于数据的了解和熟悉都是最基础的。所谓巧妇难为无米之炊，如果说把用数据构建一个模型或者是支撑一个复杂的上层业务比喻成做饭的话。那么数据并不是“米”，充其量最多只能算是未脱壳的稻。要想把它做成好吃的料理，必须要对原生的稻谷进行处理。 但是处理也并不能乱处理，很多人做数据处理就是闷头一套三板斧。去空值、标准化还有one-hot，这一套流程非常熟悉。以至于在做的时候都不会想，做这些处理的意义是什么。我们做数据处理也是有的放矢的，针对不同的情况采取不同的策略。所以说到这里，你应该已经明白了，首要任务还是需要先对数据有个基本的了解，做到心中有数。 那么怎么做到心中有数呢？我们先来看一个具体的例子，假设现在我们有了这么一批数据： df = spark.createDataFrame([ (1, 144.5, 5.9, 33, 'M'), (2, 167.2, 5.4, 45, 'M'), (3, 124.1, 5.2, 23, 'F'), (4, 144.5, 5.9, 33, 'M'), (5, 133.2, 5.7, 54, 'F'), (3, 124.1, 5.2, 23, 'F'), (5, 129.2, 5.3, 42, 'M'), ], [

摘要： 今年(2020)7月初，Volcano 发布了1.0版本。1.0做为里程碑版本，在Volcano整个规划中起到了承上启下的作用。此次发布的1.0版本支持了GPU共享，作业动态扩缩容，批任务抢占等功能，并主要加强了稳定性；同时，在1.0发布后 Volcano也在线下讨论了分布式调度系统的未来发展的趋势等。 历史 在分析趋势之前，我们先看一下分布式调度系统的历史。早期分布式调度系统以批处理系统为主，例如九几年的LSF/SGE/PBS等，这些批处理系统大规划的使用在HPC领域，而且对作业级的调度进行大量的研究工作；后续由批处理系统延伸出多集群、多组织资源共享的需求，便成了网络计算。 网络计算与云计算最大的不同是：网络计算强调多组织的资源共享，而云计算强调云厂商的集中式支持；这也是云计算成为主流的主要原因：多组织之间共享需要完备的协议和足够的安全支持，而云服务仅需要对用户提供相应服务和安全，并不需要在多个云厂商之间进行共享；随着开源社区的发展，再将应用接口逐步统一，e.g. Kubernetes。Hadoop出现后，不仅推动了分布式调度系统中对数据的处理，同时也推动了开源软件的生态。2012和2014是两个重要的节点，Hadoop将资源管理层与领域框架层分开，随后的领域框架也有机会构建自己的生态，e.g. Spark；同时，将资源管理层与领域框架分开也被广泛认可。

企业上云已成不可逆的趋势，全面云计算时代宣告来临，微服务已成软件架构主流，免代码开发将会变得更酷，2020 年还有哪些技术趋势值得观察？一起来看！ 1基础设施：条条道路通云端 对于云厂商来说，2019 年是硕果累累的一年。不仅初创公司在使用云计算，那些很注重安全的“保守派”公司（如政府机构、医疗保健机构、银行、保险公司，甚至是美国五角大楼）也在迁移到云端。这种趋势在 2020 年将会继续，大大小小的公司都将（或者至少有计划）迁移到云端。Gartner 公司最近发布了一个数字：如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者，不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者，并且还没使用过云基础设施，那么完全可以在 2020 年尝试一下。 2软件架构：微服务将成为主流 谷歌趋势表明，微服务架构范式在 2019 年持续增长了一整年。 随着软件行业整体逐步迁移到云端，微服务也将成为占主导地位的架构范式。微服务架构崛起的一个主要原因是它与云原生完美契合，可以实现快速的软件开发。 3大数据流式处理：Flink 是未来 几年前，实现实时的流式处理几乎是不可能的事情。一些微批次处理框架（比如 Spark Streaming）可以提供“几近”实时的流式处理能力。不过，Flink 改变了这一状况，它提供了实时的流式处理能力。 2019 年之前，Flink 未能得到足够的关注，因为它无法撼动 Spark

大数据生态体系蓬勃发展，分布式技术组件越来越丰富，Hadoop，Spark，Flink等快速涌现，让海量数据的解决方案越来越完善，这些分布式技术组件都是架构在大批量廉价商用服务器之上提供高性能，高可用，可扩展的服务的分布式集群。 那么他们如何设计，底层是如何实现的呢？ 我们在遇见类似的需求时， 是否也能研制一套海量数据处理技术 呢？ 当然能！这套 hadoop 课程视频， 对Hadoop底层源码剖析，三天带你手写一个hadoop框架，原价 1998 元，现在 限时免费送 ！ 资料目录 1. 手写RPC实现 （1）海量数据的存储及计算方案探索分析 （2）单线程的通用存储和计算方案设计和实现 （3）多线程的通用存储和计算方案设计和实现 （4）多进程的通用存储和计算方案设计 （5）手写RPC实现 2. 手写HDFS框架 （1）手写分布式文件系统功能实现： 整体架构实现 （2）手写分布式文件系统功能实现： 上传文件实现 （3）手写分布式文件系统功能实现： 下载文件实现 （4）手写分布式文件系统功能实现： 元数据管理实现 3. 手写MapReduce （1）手写分布式计算框架功能实现： 整体架构实现Job设计 （2）手写分布式计算框架功能实现： 通用数据读取组件InputFormat和Mapper组件实现 （3）手写分布式计算框架功能实现：

原作 ：Mohammed M Jubapu 译者 ：机器学习算法与Python实战（公众号ID：tjxj666） 英文 ： https://www.linkedin.com/pulse/skills-build-data-engineering-mohammed-m-jubapu/ 数据工程师是当今市场上最受欢迎的工作之一。数据无处不在，被认为是新时代的能源。公司从不同来源生成大量数据，数据工程师的任务是组织数据信息的收集，处理和存储。但是，要成为一名数据工程师，您需要具备一些出色的技能，例如数据库，大数据，ETL和数据仓库，云计算以及编程语言。但是问题来了，您是否想拥有所有这些技能，或者您想使用所有工具？为简化此操作，让我们抓住机会，直接深入研究数据工程人才市场中的最新技能，这肯定会增加您现有的职业生涯或协助您开始数据工程之旅。 1-精通一种编程语言 是的，编程语言是数据工程的必备技能。多数职位概况要求精通至少一种编程语言。这些语言是ETL或数据管道框架所必需的。通用编程语言是总体上掌握数据工程和管道所需的核心编程技能。比如， Java和Scala 用于在Hadoop上编写MapReduce作业。 Python 是数据分析和管道的流行选择，而 Ruby 也是广泛流行的应用程序粘合剂。 2- Python是最受关注的技能 Python！Python！Python！是的，大约70

随着企业应用的类型不断拓展，在海量数据、高并发、多类型数据的应用场景下，底层数据平台对于混合数据类型、混合业务场景处理能力的要求不断扩大，这就催生了 HTAP（混合事务和分析处理）的需求。 新一代分布式数据库，对于HTAP类型的处理有着无可比拟的优势。而本文将从实战出发，带大家了解HTAP场景下分布式数据库使用的几个技术要点，帮助大家使用分布式数据库六招轻松“搞定”HTAP场景。 传统数据库架构面临的痛点 1. 集群分散不利于整合，数据结构同步工作量大 目前传统数据库架构各个业务之间数据分散，往往一个比较全面的关联查询需要找不同的机构去不同的库中查询数据。甚至有些数据已经使用磁盘落库的方式永久尘封，数据没有使用的价值。怎么能够把各个业务系统打通，如何把数据盘活，让数据能够给业务带来新的增长点是现在面临比较棘手的问题。 2. 传统方式存储，后续扩展同样面临生产当前问题 因为核心系统普遍使用小型机架构，传统关系型数据库扩容会非常麻烦，且扩容成本会很高。只能不断把生产数据剥离出来同步到历史库中，应用查询往往需要对接查询多个不同库，且每天数据切割工作给运维人员带来不小压力。 3. SQL查询界面和服务形式单一 传统架构只有一个数据查询窗口，伴随着机器宕机、和某些用户使用不当会拖垮整个库的性能，这样是对整个业务是有很大影响的。且业务对应的SQL查询形式比较单一，无法适应目前互联网多样化的需求

Apache DolphinScheduler 是一个分布式去中心化，易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 近日，伯毅同学给社区贡献了工作流核心表结构的剖析文章，非常细致，喜欢的伙伴请转走 1. 工作流总体存储结构 在 dolphinscheduler 库中创建的所有工作流定义(模板)都保存在 t_ds_process_definition 表中. 该数据库表结构如下表所示: 序号 字段 类型 描述 1 id int(11) 主键 2 name varchar(255) 流程定义名称 3 version int(11) 流程定义版本 4 release_state tinyint(4) 流程定义的发布状态：0 未上线 , 1已上线 5 project_id int(11) 项目id 6 user_id int(11) 流程定义所属用户id 7 process_definition_json longtext 流程定义JSON 8 description text 流程定义描述 9 global_params text 全局参数 10 flag tinyint(4) 流程是否可用：0 不可用，1 可用 11 locations text 节点坐标信息 12 connects text 节点连线信息