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而通过MapReduce将数据切块（map）至不同的服务器，服务器经过检索运算后，将结果传送至某几台服务器进行合并计算（reduce），最终将计算结果放回HDFS中。...1 用户JAVA程序代码调用MapReduce的SDK提交计算任务； 2 用户的SDK包向JobTracker获取作业Id； 3 用户的SDK将运行作业所需资源（包括JAR包，作业配置，计算所得的分片信息...在发送的心跳同时，会告知JobTracker自己是否准备好运行新的任务。...1、离线批量计算。因MapReduce调度机制复杂，计算时间长，不适于用流式的实时计算。实时计算建议采用Storm或Spark Streaming 2、大容量计算。...因分布式计算的优势，适合于数据量大、计算量大的计算过程。
将采集的数据快速计算后反馈给客户，这便于流式计算。 流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。...三、离线、流式数据的处理要求 1、对于离线、准实时数据都可以在批处理系统中实现（比如MapReduce、MaxCompute），对于此类数据，数据源一般来源于数据库（HBase、Mysql等），而且采用了分布式计算...，因此具有处理时间长、处理数据量大的特别，MapReduce不适合处理实时数据。...2、流式数据是指业务系统每产生一条数据，就会立刻被发送至流式任务中进行处理，而不需要定时调度任务来处理数据。中间可能会经过消息中间件（MQ），作用仅限于削峰等流控作用。...四、流式数据的特点 1、时间效高。数据采集、处理，整个时间秒级甚至毫秒级。 2、常驻任务、资源消耗大。区别于离线任务的手工、定期调度，流式任务属于常驻进程任务，会一直常驻内存运行，计算成本高。
命令查看对应的pid 再执行ps -ef｜grep 那个pid号，然后查看appellation信息，分别在几台机器上查找，定位在这些机器上共同运行的job 结果定位如下job，并通知数据开发整改。...image.png 下面列举了部分问题与解决方案 reduce task数目不合适 shuffle磁盘IO时间长 map|reduce数量大，造成shuffle小文件数目多 序列化时间长、结果大 单条记录消耗大...所以要合理修改reduce的task数目即spark.default.parallelism 2、shuffle磁盘IO时间长 解决方案： 设置spark.local.dir为多个磁盘，并设置磁盘的IO...true，来合并shuffle中间文件，此时文件数为reduce tasks数目； 4、序列化时间长、结果大 解决方案： spark默认使用JDK 自带的ObjectOutputStream，这种方式产生的结果大...5、单条记录消耗大 解决方案： 使用mapPartition替换map，mapPartition是对每个Partition进行计算，而map是对partition中的每条记录进行计算； 6、collect
离线目标用户群发一般根据活动规则，T+n或者周期性对大数据离线用户数据进行批处理分析查询，获取满足条件的目标用户，从而进行营销触达。需要关注的问题是：海量大数据的储存、查询性能和稳定性。...基于业务逻辑对用户的数据进行匹配。数据输出层负责结果数据输出分发，主要目的是数据调配和触达发送策略。数据管理保存事件元数据的配置。数据仓库离线数据的储存，作用于流程中各种数据处理流程。...3.3 复杂多源数据的处理指标补全业务接入方可以提前将业务数据加载到统一大数据平台，并补充元数据配置，支持实时事件数据之外的数据补全。...指标统计对规则配置数据进行，使用Flink CEP负责事件处理，支持时间窗口计算。交并差运算基于Presto计算查询引擎，对不同目标用户群进行交并差负责运算，得到处理后的结果数据。...3.4 规则匹配器义传统方案 使用简单直接的硬编码的方式，根据不同的事件条件进行编码处理，适合迭代更新要求低的小型系统。传统方案存在的问题硬编码开发成本高，交付时间长，难以应对需求变化。
基于此，一种新的数据计算结构---流计算方式出现了，它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。 什么是流计算？...离线计算 正如前文所述，离线计算就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，且在解决一个问题后就要立即得出结果的前提下进行的计算。...一般来说，离线计算具有数据量巨大且保存时间长；在大量数据上进行复杂的批量运算；数据在计算之前已经完全到位，不会发生变化；能够方便的查询批量计算的结果等特点。...目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统进行构造数据存储，在线的数据服务(包括Ad-Hoc查询、DashBoard等服务)通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果...数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说：昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 对于实时计算来说。
写入端是瓶颈：一般建议开启批量写入(需要控制批量大小，防止内存溢出)、开启多并行度写入。...如果并行度比partition大，则数据都会发送到partition中，但是如果并行度比partition小，则有部分分区是没有数据的。...3、拆分实时任务日志 场景: Flink实时任务运行时间长之后导致日志占用磁盘大，另外一个大的日志文件不利于排查问题。...4、监控任务运行中tm日志 场景: 任务执行中产生的运行日志没有监控，比如网络抖动导致的链接失败等等。...解决方法： 在数据解析和数据落库等代码中，对catch中的数据进行收集。当异常数据达到一定的量时，告警通知。线下离线修正结果数据。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...1、优化性能来避免消息积压 ①发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并发和批量大小，就可以达到很多的发送性能。...无论是增加每次发送消息的批量大小，还是增加并发都能成倍地提升发送性能。 比如说，消息发送端主要接收RPC请求处理在线业务，因为所有RPC框架都是多线程支持多并发的，自然就实现了并行发送消息。...并且在线业务比较在意的是请求响应时延，选择批量发送会影响RPC服务的时延。 如果是一个离线系统，它在性能上更注重整个系统的吞吐量，发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送。...要是消费速度一直比生产速度慢，时间长了，整个系统就会出现问题，要么，消息队列的存储被填满无法提供服务，要么消息丢失，这对于整个系统来说都是严重故障。
我也考虑过用ajax直接部分刷新页面，但是感觉对于长时间的并发任务，可能不是很合适（看到的ajax例子都是很简单的，不是很懂是不是不适合复杂的计算逻辑？）。总之，为了以后的发展，还是学一下水芹菜吧。...Celery自己不提供消息服务，但是可以和提供消息服务的中间件集成。这里推荐的broker有RabbitMQ（官网推荐）和Redis。Workers可以并发地运行在分布式的节点上。...实际应用时，用户从 Web 前端发起一个请求，然后将请求所要处理的任务丢入 broker中，由空闲的 worker 去处理，处理的结果会暂存在后台数据库 backend 中。...处理场景 异步任务处理：例如给注册用户发送短消息或者确认邮件任务。 大型任务：执行时间较长的任务，例如视频和图片处理，添加水印和转码等，需要执行任务时间长。...为了让celery中执行任务的结果返回Django，再装一个 sudo pip install django-celery-results 使用redis做broker和backend，安装： sudo
、发送消息通知、收取新消息等。...腾讯也不例外，数据平台部建有超大规模的数据处理集群平台TDW（Tencent distributed Data Warehouse：数据仓库），包括实时计算、离线计算等等，用于全公司的数据实时处理、离线分析...对于执行时间长、扫描数据量大的任务，实施主动监控并及时通知业务进行优化，必要时进行主动清理，确保平台计算单元合理利用。...在业务层面，清理两类无价值任务：长期失败任务与长期计算结果为空的任务（见下表）： 无价值计算任务 定义及描述 长期失败任务 两周内失败超过7次 长期计算结果为空任务 入库、计算、出库任务连续10个周期的计算结果为空...独立计算 不依赖入库或其它计算任务且计算结果无其它任务依赖，计算结果不出库 无价值计算 数据入库后没有被访问，或计算结果出库后没有被访问 ▲无价值任务说明 在2015年前8个月时间内，通过监控大任务效率及清理前两类无价值任务
TDW离线数据：一些TDW离线计算的任务还没有实时化，需要借助TDW批量计算能力进行计算，把计算的结果定期导入实时计算系统中。...实时计算系统只读取离线数据，不修改离线数据，所以测试环境可通过直接使用现网离线数据的方式引流（TDW离线计算的质量保障使用其他方法保障）。用户聚类、模型数据等数据量不大，可全量加载测试环境。...计算结果对比 通过业务指标的对比差异可发现系统运行的风险，通过真实的计算结果对比可更精细低发现系统的bug。...资源指标对比 除系统运行业务指标的对比、计算结果对比外，平台运行的资源消耗对比也非常重要。当前现网引流工具平台对集群运行的CPU、内存、磁盘IO、网络IO进行对比。...现网流量充足：现网流量大于测试环境性能测试的量。
离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。...数据量大，对一致性和可用性要求高，延迟敏感，实时写入，单点或批量查询。 中间结果数据：指模型训练所需要的数据等。数据量大，可用性和一致性要求一般，对批量查询时的吞吐量要求高。...提示的预估到达时间和价格，最初版本是离线方式运行，后来改版通过HBase实现实时效果，把HBase当成一个KeyValue缓存，带来了减少训练时间、可多城市并行、减少人工干预的好处。...图9 DCM，MR Job运行结果统计 滴滴在HBase对多租户的管理 我们认为单集群多租户是最高效和节省精力的方案，但是由于HBase对多租户基本没有管理，使用上会遇到很多问题：在用户方面比如对资源使用情况不做分析...通过计算开销并计费的方法来管控资源分配。 ?
作者刘金玉，计算机启蒙老师，全平台粉丝超过10万。刘老师的计算机类的教程主要在B站、西瓜视频、今日头条、抖音、腾讯视频等主流平台发布，受到众多好评，帮助了超过两千人入门计算机编程，相信也能帮到你！...1.2.2 离线安装方法 如何将离线包批量安装？...图1.1 第一步：如图1.1是一个已经打包过的Django离线包，注意Django框架中包含了很多其它的依赖模块，在安装Django的时候会一并自动安装。...有些小伙伴可能想要在部署之前制作自己的离线包，那么该如何制作自己的离线包呢？3个步骤。 第一步：cmd命令路径切换到需要生成离线包的目录下，比如site-packages路径下。...我们可以使用如下命令： python manage.py startapp ljyapp 执行命令后的项目结果图，如图1.9所示。创建的ljyapp项目应用结构如图1.10所示。
⒉灵活性： ▪VM可按需创建并扩展； ▪云盘可在线扩、缩容，不影响数据库可用性； ▪Ceph集群可支持多套数据库（计算节点）接入； ▪云盘以IP方式挂载，不受地域限制。...单实例云Oracle证明了Oracle运行在Tstack上的可行性，并带来了“云化”架构的众多优点，但第一版的云Oracle也面临着两大明显挑战： 1....Failover到另一个DB实例上，应用无需重新连接） 高可用（主机） ▪ 一台计算节点主机断电 一台计算节点离线后，数据库可用性不受影响（所有应用连接在1分钟内自动Failover到另一个DB实例上，...下面是WX项目的特点和对数据库的要求： WX项目的特点 对数据库的要求 关键业务业务独立，与现有业务耦合少 高可用尽可能独立部署，迁移时间可控 数据量大，增长快（数据量600GB，增速4GB/天） 存储容量大单位容量成本低可灵活扩容...通过监控AWR性能报告，3月对云库运行时间长、IO占用高的TOP SQL进行了集中的SQL优化，优化后，TOP SQL执行时间下降70%以上，数据库物理读IO下降95%，基本解决了读IO较高的问题。
第 10 章和第 11 章，介绍“大数据”的处理，分两个大类： 批处理（Batch Processing），用于处理大规模离线任务。...“大规模”体现在：每次处理输入的数据量大；每次处理运行的时间长（可能几分钟～几天）。 流处理（Stream Processing），用于处理半离线、准实时任务。...Mapper 的输出是 Reducer 的输入。 Reduce 函数的输入是「key + key 相同的所有 value」，输出是本次 MapReduce 任务的结果。...举个例子进行说明：WordCount - 计算文件（一行一个单词）中每个单词出现的次数。...最开始的 Spark 其实是个批处理系统，其能成名的原因是它能够经常在内存执行大量的计算工作，直到作业的最后一步才写入磁盘，性能上比 MapReduce 要好不少。
，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。...管理系统使用的是Django自带的管理系统，并使用simpleui进行了美化。...在项目目录运行命令，创建表结构，同时创建Django管理系统的管理员帐号： python manage.py makemigrations user movie api python manage.py...修改spark目录下的spark.py文件中的spark配置和mysql配置，将其上传到Linux下，加入Linux定时任务每日执行。运行命令：python3 ....同系统安装说明书里的Hadoop、Spark组件都是可选部分，只用于离线处理部分，不安装也可运行整个系统 七、系统安装使用说明书 使用说明书包含在本文结尾的源码文件里，都为大家打包好了。
数据流处理实时数仓的运行离不开消息队列和计算框架的配合。...吞吐量大在一些高并发的业务场景下，比如电商平台的双 11 大促，实时数仓的单集群通常要能处理百万级的 QPS（每秒查询率）。只有具备这么强的高吞吐能力，才能保证系统稳定运行，不出现卡顿、崩溃的情况。...传统数仓架构这是比较传统的一种方式，结构或半结构化数据通过离线ETL定期加载到离线数仓，之后通过计算引擎取得结果，供前端使用。...从源头开始做流式改造，将数据发送到消息队列中，实时计算引擎消费队列数据，完成实时数据的增量计算。与此同时，批量处理部分依然存在，实时与批量并行运行。最终由统一的数据服务层合并结果给于前端。...四、怎样搭建一个实时数仓构建实时数仓需要根据业务需求选择合适的技术架构，并通过ETL工具来实现数据的实时采集、处理和分析，最终将结果存储到实时数据仓库中，并进行数据可视化和应用开发。
Spark Streaming概述 在传统的数据处理过程中，我们往往先将数据存入数据库中，当需要的时候再去数据库中进行检索查询，将处理的结果返回给请求的用户；另外，MapReduce 这类大数据处理框架...，更多应用在离线计算场景中。...Streaming 应用场景 如下的场景需求, 仅仅通过传统的批处理/离线处理/离线计算/处理历史数据是无法完成的： 1）、电商实时大屏：每年双十一时，淘宝和京东实时订单销售额和产品数量大屏展示，要求..., 加入购物车以后就需要迅速的进行推荐 数据量大 需要使用一些推荐算法 3）、工业大数据：现在的工场中, 设备是可以联网的, 汇报自己的运行状态, 在应用层可以针对这些数据来分析运行状况和稳健程度,...官方定义Spark Streaming模块： SparkStreaming是一个基于SparkCore之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点
离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。...数据量大，对一致性和可用性要求高，延迟敏感，实时写入，单点或批量查询。 中间结果数据：指模型训练所需要的数据等。数据量大，可用性和一致性要求一般，对批量查询时的吞吐量要求高。...提示的预估到达时间和价格，最初版本是离线方式运行，后来改版通过HBase实现实时效果，把HBase当成一个KeyValue缓存，带来了减少训练时间、可多城市并行、减少人工干预的好处。...、项目上线下线没有计划、想要最多的资源和权限等；我们平台管理者也会遇到比如线上沟通难以理解用户的业务、对每个接入HBase的项目状态不清楚、不能判断出用户的需求是否合理、多租户在集群上发生资源竞争、问题定位和排查时间长等...通过计算开销并计费的方法来管控资源分配。 ?
第一部分是数据采集，由三端SDK采集数据并通过Log Collector Server 发送到Kafka。第二部分是数据ETL，主要完成对原始数据的清洗和加工并分实时和离线导入Druid。...Storm是纯流式框架，Spark Streaming用Micro Batch 模拟流式计算，前者比后者更实时，后者比前者吞吐量大且生态系统更完善，考虑到知乎的日志量以及初期对实时性的要求，我们选择了Spark...，包括用户信息、客户端信息、时间信息、网络信息等日志发送时的必要信息。...对数仓元信息的管理可以大幅度降低使用数据的成本，离线数仓的元信息管理已经基本完善，实时数仓的元信息管理才刚刚开始。 实时数仓结果验收自动化。...对实时结果的验收只能借助与离线数据指标对比的方式，以 Hive 和 Kafka 数据源为例，分别执行 Hive SQL 和 Flink SQL，统计结果并对比是否一致实现实时结果验收的自动化。
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