大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特来电新能源有限公司是创业板第一股特锐德（300001）的全资子公司，主要从事新能源汽车充电网的建设、运营及互联网的增值服务。特来电颠覆了传统充电桩的模式，世界首创了电动汽车群智能充电系统，获得 336 项技术专利，以“无桩充电、无电插头、群管群控、模块结构、主动防护、柔性充电”的特点引领世界新能源汽车充电的发展，系统的鉴定结论为：“产品世界首创、技术水平国际领先。主动柔性充电对电池寿命可以延长 30% 左右，电池充电的安全性可以提升 100 倍以上。”
近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。例如，sqoop，MR，HSQL。 我们这里使用的spark，优点来说是两个：一是灵活性高，二是代码简洁。 1）灵活性高 相比sqoop和HSQL，spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑，甚至你可以通过外部的配置或者参数，来动态的调整spark的计算行为，提供定制化。 2）代码简洁 相比MR来说，代码量上少了很多。也无需实现MySQ
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈，CPU难以通过纵向优化来提升性能，所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此，开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。
上节我们讲了如何利用MapReduce 快速的来查询数据：https://cloud.tencent.com/developer/article/1878432
熟悉 TiSpark 的人都知道，TiSpark 是 Spark 的一个插件，它其实就是给予了 Spark 能够去访问 TiDB 底层分布式存储引擎 TiKV 或者 TiFlash 的能力。之前我们一直在解决读的问题，写问题并没有付出太多的时间去解决。今天就给大家揭秘，我们是怎样使用 TiSpark 去实现海量数据批处理，然后写入到 TiDB 里面去的。
https://mp.weixin.qq.com/s/L0C2TajMEM3veHgB0Yazxg
1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
Spark SQL SparkSQL的前身是Shark，它抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。 1、Spark SQL性能 Spark SQL比hive快10-100倍，原因： 内存列存储( In- Memory Columnar Storage ) 基于Row的J
随着信息产业的迅猛发展，大数据应用逐渐落地，行业人才需求量逐年扩大。大数据成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析工程师、大数据开发工程师等大数据人才也成为市场紧缺型人才，薪资一涨再涨。
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
文|指尖流淌 前言 有一段时间没写文章了，最近事情挺多的，现在咱们回归正题，经过前面四篇文章的介绍，已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境，相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了。 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql，我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到，现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用，而且现在正慢慢的壮大中。 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是：1、写程序利用mapp
DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。
DataFrame可使用关系型变换进行操作，也可用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。
知道概念—>学习理论—>大量练习—>逐渐清晰—>再大量练习—>清晰—>熟练运用—>融汇贯通
在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行，对于需要多个作业顺序执行的情况下，如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行，前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流（补充）》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下：
过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
在利用反射机制推断RDD模式时，需要首先定义一个case class，因为，只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。
数据库的管理是一个非常专业的事情，对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成，但是开发人员也经常与数据库打交道，即使是简单的增删改查也是有很多窍门，这里，一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度： 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显，不同的类
很明显，不同的类型存储的长度有很大区别的，对查询的效率有影响，字段长度对索引的影响是很大的。
今年秋招之前，我曾以为我以后会是一名Java开发，但是在真正的秋招过程中，我出轨了大数据(呵呵，男人！)，既然将它作为第一份职业，那就要好好来了解下它，要对现有的大数据的生态有个直观的理解，所以在此基础上列出自己的学习计划和自己的职业规划。在这里，要特别感谢韩顺平老师B站2020大数据公开课，受益匪浅，视频链接在参考文献中，感兴趣的小伙伴可以看看。
前言 确实，关于SQL的学习资料，各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里，内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下，SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中，笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历，对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时，思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language，也即结构化查询语言。关系数据库中，SQL是用户使用数据库的基本手段，它能用于创建数据库或者关
Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发，实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等，常常也有这种需求，那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。
摘要 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入 内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很 多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块， 好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而 是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。
目前很多业务使用事务型数据库（MySQL、Oracle）做数据分析，把数据写入数据库，然后使用 SQL 进行有效信息提取，当数据规模很小的时候，这种方式确实是立竿见影的，但是当数据量级起来以后，会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了，此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来，装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求，目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求，所以就产生了这样的一种场景：
众安在线财产保险股份有限公司是中国首家互联网保险公司，由蚂蚁金服、中国平安和腾讯于 2013 年联合发起设立。众安专注于应用新技术重塑保险价值链，围绕健康、数字生活、消费金融、汽车四大生态，以科技服务新生代，为其提供个性化、定制化、智能化的新保险。业务和关联公司的业务包括：众安保险、众安医疗、众安小贷、众安科技、众安经纪、众安国际、众安银行等。截至 2023 年中，众安服务超过 5 亿用户，累计出具约 574 亿张保单。
Apache 软件基金会（ASF）孵化器于2022年12月03日，通过了 Apache Linkis 计算中间件项目的孵化毕业投票。2023年01月18日，Apache 软件基金会官方宣布 Apache Linkis 顺利毕业，成为 Apache 顶级项目（TLP）。
Apache 软件基金会（ASF）于2022年12月03日，通过了 Apache Linkis 计算中间件项目的孵化毕业投票。2023年01月18日，Apache 软件基金会官方宣布 Apache Linkis 顺利毕业，成为 Apache 顶级项目（TLP）。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论，一般来讲产品懂技术是有一定的优势，但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种，有一定技术基础后，开展工作更顺利。找工作的经历里面，有被问到过你
2018 年 4 月 27 日，TiDB 发布 2.0 GA 版。相比 1.0 版本，对 MySQL 兼容性、系统稳定性、优化器和执行器做了很多改进。
众所周知，当前 CPU 的主流系统架构分为 X86 架构和 ARM 架构。其中 X86 架构的所有权归属于 Intel 公司，而 ARM 架构则是开源的。
Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具。http://sqoop.apache.org/
近年来随着越来越多的大数据技术被开源，例如：HDFS、Spark等，伴随这些技术的发展与普及， 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark各个组件之间的相互集成，因此Spark SQL应运而生。
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化，并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark，可以大大简化 TiDB 的数据流程，提高数据处理的效率，并确保数据的一致性和可靠性。同时，TiDB 的官方支持也在持续增强，未来将能够更好地满足企业的需求。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中，避免繁琐的ETL流程，借助Hudi的upsert, delete 能力，来缩短数据的交付时间.
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