Hive

微博机器学习平台使用 Flink 实时处理用户行为日志和生成标签，并且在生成标签后写入存储系统。为了降低存储系统的 IO 负载，有批量写入的需求，同时对数据延迟也需要进行一定的控制，因此需要一种有效的消息聚合处理方案。 在本篇文章中我们将详细介绍 Flink 中对消息进行聚合处理的方案，描述不同方案中可能遇到的问题和解决方法，并进行对比。 基于 flatMap 的解决方案 这是我们能够想到最直观的解决方案，即在自定义的 flatMap 方法中对消息进行聚合，伪代码如下： 对应的作业拓扑和运行状态如下： 该方案的优点如下： 逻辑简单直观，各并发间负载均匀。 flatMap 可以和上游算子 chain 到一起，减少网络传输开销。 使用 operator state 完成 checkpoint，支持正常和改并发恢复。 与此同时，由于使用 operator state，因此所有数据都保存在 JVM 堆上，当数据量较大时有 GC/OOM 风险。 使用 Count Window 的解决方案 对于大规模 state 数据，Flink 推荐使用 RocksDB backend，并且只支持在 KeyedStream 上使用。与此同时，KeyedStream 支持通过 Count Window 来实现消息聚合，因此 Count Window 成为第二个可选方案。 由于需要使用 KeyedStream

一、数据科学家 数据科学（Data Science） 这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点，“数据科学家”成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那么究竟什么是数据科学？大数据和数据科学又是什么关系？大数据在数据科学中起到怎样的作用？本文主要是想起到科普作用，使即将或正在从事数据工作的朋友对数据科学工作有一个全概貌了解，也使各有想法进入大数据领域的朋友在真正从事大数据工作之前对行业的情况有所知晓。数据科学是一个混合交叉学科（如下图所示），要完整的成为一个数据科学家，就需要具备较好的 数学和计算机知识 ，以及某一个 专业领域 的知识。所做的工作都是围绕数据打转转，在数据量爆发之后，大数据被看做是数据科学中的一个分支。 二、大数据体系 大数据（Big Data）其实已经兴起好些年了，只是随着无处不在的传感器、无处不在的数据埋点，获取数据变得越来越容易、量越来越大、内容越来越多样化，于是原来传统的数据领域不得不思考重新换一个平台可以处理和使用逐渐庞大数据量的新平台。用以下两点进一步阐述： 吴军博士提出的一个观点：现有产业+新技术=新产业，大数据也符合这个原则，只是催生出来的不仅仅是一个新产业，而是一个完整的产业链：原有的数据领域+新的大数据技术=大数据产业链； 数据使用的范围，原来的数据应用主要是从现有数据中的数据中进行采样，再做数据挖掘和分析

参考文档：1. https://blog.csdn.net/zzq900503/article/details/79403949 prosto部署与连接hive使用 2. http://my.525.life/article?id=1510739741953 CDH目录结构 3. https://ilnba.iteye.com/blog/1711367 linux文件描述限制 环境准备 Presto 有以下几个基本要求： Linux 或者 Mac OS X 系统 Java 8，64位 我的环境 操作系统：CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) Hadoop集群：CDH 5.15.2, Parcel jdk版本：java version 1.8.0_111 Presto单节点安装配置 首先下载presto，本次我下载的最新的版0.218， https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/ ，后来启动报错需要jdk1.85以上，所以换成0.195， 1 wget https: // repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.195/presto-server-0.195.tar.gz 2 tar

温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 Presto是由Facebook开源，完全基于内存的并行计算以及分布式SQL交互式查询引擎。它可以共享Hive的元数据，然后直接访问HDFS中的数据，同时支持Hadoop中常见的文件格式比如文本，ORC和Parquet。同Impala一样，作为Hadoop之上的SQL交互式查询引擎，通常比Hive要快5-10倍。另外，Presto不仅可以访问HDFS，还可以访问RDBMS中的数据，以及其他数据源比如CASSANDRA。 Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统。 完整安装包括一个coordinator和多个worker。 由客户端提交查询，从Presto命令行CLI提交到coordinator。 coordinator进行解析，分析并执行查询计划，然后分发处理队列到worker。 本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH集群部署Presto并与Hive集成。 内容概述： 1.安装准备及环境说明 2.Presto部署及Hive集成 3.Presto与Hive集成测试 4.总结 测试环境： 1.CM5.14.3/CDH5.14.2

现在转 Python 还来得及吗？来得及！目前企业招聘 Python 相关岗位的需求很大，现在上车虽然稍晚，但刚好也是 Python 的红利期。学会 Python 可以做测试开发、运维、Python Web 开发，还可以做爬虫、数据分析、数据挖掘、算法、人工智能等高薪岗位。 最近花了很长时间整理了很多 Python 基础+爬虫+数据挖掘+人工智能核心资料 ，有视频，也有学习文档，遇到问题直接打开文档学一学就好了！今天分享给你！也能给你节省很多时间，底部加好友领取福利吧！ 一、Python 基础入门 Python 安装包 Python开发环境、函数应用、文件操作、面向对象、异常处理 二、Python 高级知识点讲解 网络编程、并发编程、数据库 Linux 系统应用 Python 语法进阶 HTML、CSS 三、Web开发精选好文+项目实战 Django 框架环境搭建及入门案例 ORM 原理及数据库配置 项目实战：CSDN 微课商城开发实战 四、Python 爬虫精选好文 网络爬虫基础知识大全 Hader 伪装与模拟登陆 如何使用Scrapy 框架、Middleware中间件 数据持久化储存开发方式 Redis 可视化工具的使用 项目实战：Python分布式爬虫+数据分析 项目实战：2020最新热点反爬机制与绕过 五、数据分析与数据挖掘工具+实战项目 数据分析好助手 Jupyter

BeetlSQL3.0.0-M5主要对Spring，Spring Boot ,JFinal,Solon等框架进行集成，并新增 ignite，CouchBase内存数据库的支持。 M6 计划对更多的国产数据库支持， 内存和图数据库支持。以及发布BeetlSQL3的Idea 插件。 <dependency> <groupId>com.ibeetl</groupId> <artifactId>beetlsql-all</artifactId> <version>3.0.0-M5</version> </dependency> 轻松集成Spring BeetlSQL的目标是提供开发高效，维护高效，运行高效的数据库访问框架，在一个系统多个库的情况下，提供一致的编写代码方式。 传统数据库：MySQL,MariaDB,Oralce,Postgres,DB2,SQL Server，H2,SQLite,Derby，神通，达梦，华为高斯，人大金仓等 大数据：HBase，ClickHouse，Cassandar，Hive 物联网时序数据库：Machbase，TD-Engine SQL查询引擎:Drill,Presto，Druid 内存数据库:ignite，CouchBase BeetlSQL 不仅仅是简单的类似MyBatis或者是Hibernate，或者是俩这的综合