数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。...本篇文章从三个维度： 1.大数据的处理流程 2.大数据的的平台框架Hadoop 3.Hadoop生态圈组件 理解了数据从产生到场景应用每个环节的流程过程以及企业在建立大数据平台时需要采用的技术框架Hadoop...以及生态圈中60多个组件的功能作为数据产品经理才算是入门并非是要深层次的理解技术，一方面建立数据全局视角当业务数据出现问题时能够准确诊断到底是哪个环节出现问题,是数据源出现问题，还是数据查询逻辑的问题，...Storm 也可被用于“连 续计算”(continuous computation)，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式 输出给用户。...8.Hive hive 是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 sql 查询功能,可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。
实时写入： Doris 支持直接从 Kafka 等数据源进行数据订阅和导入，避免了复杂的 ETL 过程，提高了数据的实时性。...原方案：首先，依赖于 Oracle 数据库中的原始表作为数据源，通过一系列存储过程进行计算，生成中间结果。接着，Java 编写的定时任务进一步处理中间结果，并最终写入 Kafka 消息队列。...最后，通过 Spark Job 将 Kafka 中数据同步到 Iceberg 中提供报表服务。在上述流程中，一旦数据计算过程中出现问题，排查和调试就会变得相当复杂和繁琐。...02 血缘数据流血缘数据流整合有两部分：静态信息拉取：从 Doris 数据库提取定义好的作业信息（如 Routine Job），反映数据从 Kafka 流向 Doris 表的路径。...动态数据血缘生成：当新 Job 读取或写入 Doris 时，生成新的数据血缘关系。
RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。...一般的数据处理步骤：读入数据 -> 对数据进行处理 -> 分析结果 -> 写入结果 SparkSQL 结构化数据 处理结构化数据(如 CSV，JSON，Parquet 等); 把已经结构化数据抽象成...支持从 Hive 获得数据； 支持文件：JSON，TextFile（CSV），ParquetFile，AvroFile 支持RDBMS数据库：PostgreSQL， MySQL，Oracle 支持...覆盖写入，当写入目标已存在时删除源表再写入；支持 append 模式， 可增量写入。...但是当每天有 60% 以上的数据都需要更新时，建议还是一次性生成新表。 问5： blink和flink 应该如何选取？
它可以从各种数据源收集数据，包括关系数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）、日志和来自物联网设备的时间序列数据。...实时流写入： Stream Load：可以应用此方法通过 HTTP 写入本地文件或数据流。具有线性可扩展性，在某些用例中可以达到每秒 1000 万条记录的吞吐量。...至此，我们已经实现了MySQL、Oracle的数据自动同步到Doris。 例程加载：这是从 Kafka 消息队列订阅数据。...Insert Into：当您尝试在 Doris 内部进行 ETL 时（例如将数据从一个 Doris 表写入另一个 Doris 表）尤其有用。...批量写入： Spark Load：通过这种方法，您可以在写入 Doris 之前利用 Spark 资源对来自 HDFS 和对象存储的数据进行预处理。
这里我们为StreamingQuery指定以下配置： 从时间戳列中导出日期 每10秒检查一次新文件（即触发间隔） 将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表.../ cloudtrail.checkpoint /”） 当查询处于活动状态时，Spark会不断将已处理数据的元数据写入检查点目录。...半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...，允许精确控制处理应该从哪里开始。
它们支持多种分析功能，从数据的基本 SQL 查询到实时分析，再到机器学习。 主要组成： 数据湖由四个主要组件组成：存储层、格式化层、计算层和元数据层。 2、为什么要使用数据湖？...架构：数据仓库要求数据在写入或摄取时立即符合 DDL 定义的架构。相比之下，数据湖允许数据自由存储，数据的结构验证在读取时进行。 成本与性能：数据仓库通常以更高的价格提供高性能。...接下来，连接诸如 Spark 或 Presto 之类的计算引擎以对数据运行计算。...还有许多其他托管和开源存储提供商也完全能够支持数据湖，包括：MinIO、HDFS、IBM 云存储、阿里巴巴对象存储、Wasabi、Ceph、Oracle 云存储、SwiftStack ，和Spaces...湖中的表要么返回不准确的数据，要么文件损坏并且查询完全停止运行。 必须保持对插入生产数据集的任何数据的质量和属性有充分的认识。 更多数据湖相关技术与方案分享，欢迎关注 大数据流动
HDFS存储的是一个个的文本，而我们在做分析统计时，结构化会方便需要。因此，在HDFS的基础上，会使用Hive来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类SQL的查询和管理。...Spark同时兼容hive数据源。 从稳定的角度考虑，一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。...这些元数据，有些来自于基础数据部门提供的标准库，比如品牌、价格范围等，可以从对应的数据表中同步或直接读取；而有些具有时间含义的元数据，需要每天通过ETL处理生成，比如应用信息。...技术元数据，主要包括数据仓库中的模型说明、血缘关系、变更记录、需求来源、模型字段信息等，详细的可以查看数据分析师应该了解的数据仓库(3) 数据流转 通过上面一张图了解数据采集，数据处理，到数据展现的数据流转...通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。
基于以上的想法，Spark在2016年推出了结构化流数据处理的模块 Structured Streaming。...，Structured Streaming也是类似，在这里，Structured Streaming有3种输出模式： 完全模式（Complete Mode）：整个更新过的输出表都被重新写入外部存储； 附加模式...（Append Mode）：上一次触发之后新增加的行才会被写入外部存储（不适用于修改老数据的情况）； 更新模式（Update Mode）：上一次触发之后被更新的行才会被写入外部存储。...Structured Streaming模型在处理数据时按事件时间（Event Time）来操作的，比如说一个订单在10:59被创建，11:01才被处理，这里，10:59代表事件时间，11:01代表处理时间...有一个不断更新的学生数据流，每个数据代表一名学生，有属性：Name、Age、Height、Grade。
数据湖可以汇集不同数据源（结构化、非结构化，离线批数据、实时流数据）和不同计算引擎（流计算引擎、批处理引擎，交互式分析引擎、机器学习引擎），是未来大数据的发展趋势，目前Hudi、Iceberg和DeltaLake...如需从Kafka中摄取某表数据，配置上述参数后，提交HoodieDeltaStreamer或HudiFlinkStreamer作业至Spark或Flink集群，可实现消息队列实时数据源源不断地实时摄取到...Hudi根据该表配置的分区策略，自动写入到HDFS对应分区目录下。分区下以Parquet文件格式，列式存储数据。根据作业配置的压缩机制等，实现数据压缩。...数据计算域中的云上或本地Spark或者Flink集群通过对应的湖组件数据接口读取数据湖中的数据表并进行计算。 02 近实时数仓数据流转过程 通过Hudi构建近实时数仓，数据流转过程如下： 1....业务数据库Oracle、Mysql日志等或者埋点等数据进入消息队列Kafka。 2.
默认情况下，结构化流式查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批处理作业进行处理，从而实现端到端的延迟，最短可达100毫秒，并且完全可以保证一次容错。...Structured Streaming最核心的思想就是将实时到达的数据不断追加到unbound table无界表，到达流的每个数据项(RDD)就像是表中的一个新行被附加到无边界的表中.这样用户就可以用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算...然后将经过计算得到的结果映射为另一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，这种编程模型非常有利于处理分析结构化的实时数据； WordCount图解 ?...Socket source (for testing): 从socket连接中读取文本内容。 File source: 以数据流的方式读取一个目录中的文件。...每当结果表更新时，我们都希望将更改后的结果行写入外部接收器。 这里有三种输出模型: 1.Append mode:输出新增的行，默认模式。每次更新结果集时，只将新添加到结果集的结果行输出到接收器。
HDFS存储的是一个个的文本，而我们在做分析统计时，结构化会方便需要。因此，在HDFS的基础上，会使用Hive来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类SQL的查询和管理。...Spark同时兼容hive数据源。 从稳定的角度考虑，一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。...这些元数据，有些来自于基础数据部门提供的标准库，比如品牌、价格范围等，可以从对应的数据表中同步或直接读取；而有些具有时间含义的元数据，需要每天通过ETL处理生成，比如应用信息。...数据流转 ? 通过上面一张图了解数据采集，数据处理，到数据展现的数据流转。...通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。
大数据存储 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供HiveSql查询功能。...不是数据库 Presto不是传统意义上的数据库，也不是MySQL、PostgreSQL或者Oracle的代替品.它并不存储数据，是一款OLAP分析工具....因此，数据可以持续不断高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为，可达到每秒写入数十万的写入性能 大规模事件和日志快速分析 clickhouse支持万亿级数据的数据分析需求，达到每秒处理几亿行的吞吐能力...可靠 轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错，在流处理失败时，通过这些Snapshot可以恢复数据流处理，支持Exactly-once语义。...一般情况下，从binlog产生到写入kafka，平均延迟在0.1秒之内。当MySQL端有大量数据增量产生时，Maxwell写入kafka的速率能达到7万行/秒。
当必须实时分析大量流入的数据时，问题就变得复杂了。许多系统正在开发，以处理这种巨大的数据流入。将传统数据与大数据区别开来的另一个因素是数据的多样性。...在每个Hadoop作业结束时，MapReduce将数据保存到HDFS并为下一个作业再次读取数据。我们知道，将数据读入和写入文件是代价高昂的活动。...您可以创建表并在其上运行类似sql的查询。Hive将表模式保存在一些RDBMS中。Apache Derby是Apache Hive发行版附带的默认RDBMS。...除了执行HiveQL查询，您还可以直接从Hive读取数据到PySpark SQL并将结果写入Hive 相关链接： https://cwiki.apache.org/confluence/display...结构化流最好的部分是它使用了类似于PySpark SQL的API。因此，学习曲线很高。对数据流的操作进行优化，并以类似的方式在性能上下文中优化结构化流API。
也有淘宝的yugong可以实现Oracle->mysql的全量或增量复制，但是基于增量物化视图方式，本身会影响到源库数据表的CUD操作。...而结合Oracle 流复制技术，我们可以考虑Oracle首先将变更信息写入到自己的AQ，然后我们从AQ订阅消息后直接处理或者写入到我们自己的消息队列或流处理软件，然后在流处理软件中完成相关的映射转换后写入到目标异构数据库中...DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。...对导出的数据进行压缩后进行传输（特别是在源和目标库不在同一个数据中心时） 3. 在目标库端基于数据库原生的load命令对数据进行bulk批量导入。...Spark Streaming 是一套优秀的实时计算框架。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高扩展性、高吞吐量和容错能力强的特点。
半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...，例如从MySQL表中既可以加载读取数据：load/read，又可以保存写入数据：save/write。...由于SparkSQL没有内置支持从HBase表中加载和保存数据，但是只要实现外部数据源接口，也能像上面方式一样读取加载数据。 ...关系型数据库RDBMS：MySQL、DB2、Oracle和MSSQL Hive仓库表 官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-data-sources-load-save-functions.html...当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下： 保存模式（SaveMode） 将Dataset
问题 3：Logstash 部署时，宿主机内存所剩无几，同步数据经常会出现内存耗尽，怎么办？ 问题 4：Logstash 同步能否用 Kibana 可视化监控起来？...各种数据库相关 logstsh_input_redis redis 数据同步 logstash_input_kafka kafka数据同步 logstash_input_log4j 日志数据同步 2、从数据流全局视角看待数据...我们手头拿到的数据来自 MySQL，而你真实项目需求可能来自：Oracle、MongoDB、Spark、Kafka、Flink等等...... 其实，来自哪里并不重要。...而数据源是微博数据（假数据），微博数据又细分为微博用户数据及微博推文数据，我们是一整条宽表存储到一起的。...Logstash 同步截图 写入环节 Kibana 可视化监控效果图： 4.2 Logstash 监控的同步写入效果 写入比较平稳，资源利用率整体可控。
Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...下级存储不支持事务： 具体实现是幂等写入，需要下级存储具有幂等性写入特性。 10 说一下Flink状态机制 Flink在做计算的过程中经常需要存储中间状态，来避免数据丢失和状态恢复。...12 Flink分布式快照的原理是什么 Flink的容错机制的核心部分是制作分布式数据流和操作算子状态的一致性快照。 这些快照充当一致性checkpoint，系统可以在发生故障时回滚。...当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照n的barriers时，它会为快照n发出barriers进入其所有输出流中。...（用1小时的滚动窗口进行分组，然后group by统计每小时的成交量。）
那么从应用上来说，hbase使用的场景更适用于，例如流处理中的日志记录的单条记录追加，或是单条结果的查询，但对于需要表关联的操作，hbase就变得力不从心了，当然可以集成于hive，但查询效率嘛。。。...下面一一介绍Spark On Yarn的各组件： 1、SparkSql组件：从Spark 1.0版本起，Spark开始支持Spark SQL，它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据...并且Spark SQL提供比较流行的Parquet列式存储格式以及从Hive表中直接读取数据的支持。 之后，Spark SQL还增加了对JSON等其他格式的支持。...2、SparkStreaming组件：SparkStreaming接收实时输入数据流并将它们按批次划分，然后交给Spark引擎处理生成按照批次划分的结果流。...2、通过Spark连接mysql数据表，进行后台数据处理生成各平台需要的数据类型与种类导入Hbase、Redis或生成Hive表等等。
用于自己编写的框架作为客户端的一个lib，在运用提交作业时打包即可。...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。...开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具 Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin，它是MapReduce编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。...Sink：从Channel收集数据，并写入到指定地址。 14.
HDFS存储的是一个个的文本，而我们在做分析统计时，结构化会方便需要。因此，在HDFS的基础上，会使用Hive来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类SQL的查询和管理。 ...Spark同时兼容hive数据源。从稳定的角度考虑，一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。 ...这些元数据，有些来自于基础数据部门提供的标准库，比如品牌、价格范围等，可以从对应的数据表中同步或直接读取；而有些具有时间含义的元数据，需要每天通过ETL处理生成，比如应用信息。...数据流转 通过上面一张图了解数据采集，数据处理，到数据展现的数据流转。...通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。
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