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文章目录大数据组件之Flink一.Flink简介Flink是什么？Flink的特点Flink框架处理流程Flink发展时间线Flink在企业中的应用Flink的应用场景为什么选择Flink？

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最近几年，Presto这个大数据组件越来越多地出现在程序员的岗位需求中，很多应届同学一番自我检查后发现，在学校都没怎么接触过，更不用说了解了。某游戏公司岗位需求Presto到底是个啥？有什么用？

本文中需要用到的大数据组件有Hadoop、Spark及MongoDB数据库。均在CentOS中安装。本文中运行的程序是在windows中的Idea编辑器中进行编写，且为用Java编写，非Scala。

这次分享主要讲解大数据云原生的关键技术，这里主要包括大数据组件容器化、计算存储分离、数据湖&湖仓一体方面：1、介绍移动云云原生大数据分析Lakeh

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表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序，hive和spark的区别就是mapreduce和spark的区别。HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库，是一种面向列族存储的非关系型数据库。Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Flink

目录标题Hive的简介为什么用HiveHive的分层架构Hive的安装1.上传并解压安装包2.安装mysql3.修改Hive的配置文件4.添加mysql的驱动包到Hive的lib目录下5.配置Hive环境变量Hive交互1.bin/hive交互方式通过sql脚本进行操作hive的基本操作1.数据库操作(1)创建数据库(2)创建数据库并制定位置(3)设置数据库键值对信息(4)查看数据库更多详细信息(

目前大数据组件(如HDFS

云原生场景下数据总线需求场景及挑战数据总线简介数据总线作为大数据架构下的流量中枢，在不同的大数据组件之间承载着数据桥梁的作用。

文章目录Kudu架构一、Kudu存储模型及概念二、Kudutable存储原理Kudu架构一、Kudu存储模型及概念Kudu有自己的数据存储模型，不依赖于HDFS、Hive、HBase其他大数据组件。

产品特点兼容性强巨龙信息大数据集成系统，支持各大厂云平台、主流关系型数据库、国产数据库、开源大数据组件、数据接口、文件等数据源的集成适配，帮助用户轻松实现多元异构数据的汇聚接入工作。

作为大数据领域炙手可热的大数据组件，Flink作为大数据行业跳槽必问的组件，整理一些Flink相关的面试题供大家参考，有些题言简意赅即可，大多数的博客冗余一堆的知识点，看完要好久，我想帮大家提炼总结出核心的点

3.关闭Selinux：4.文件描述符配置：5.关闭THP：6.自定义JDK安装：6.1删除默认openJDK：6.2安装jdk1.8.0_91：7.创建Hadoop用户：8.配置SSH免密登录：二、大数据组件安装

1.2Spark和Hadoop1.3Spark和MR二、Spark核心模块1.SparkCore2.SparkSQL3.SparkStreaming4.SparkMLlib5.SparkGraphX总结前言在学习大数据组件中

所以它的维护是充满挑战的：庞大的数据量、复杂的运算逻辑、相互关联的大数据组件、数以万计的运行任务都是要克服的难点。SRE如果不想被动的话，就必须做好各式监控。

大数据技术已经大行其道，但是很多人对大数据组件依然会觉得很陌生，很不顺手。对大部分人来说，环境部署、API使用其实问题都不大，技术人员最不欠缺的就是学习能力。

一、Flink简介ApacheFlink是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink的核心是流处理，同时它也能支持批处理，Flink将批处理看成是流处理的一种特殊情况，即数据流是有明确界限的。这和SparkStreaming的思想是完全相反的，SparkStreaming的核心是批处理，它将流处理看成是批处理的一种特殊情况，即把数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个

一、项目背景目前钱大妈基于云原生大数据组件（DataWorks、MaxCompute、Flink、Hologres）构建了离线和实时数据一体化的全渠道数据中台，为各业务线提供BI报表及数据接口支持。

主要内容包括：项目背景业务架构未规则模型难点攻坚回顾展望点击进入Flink中文学习网一、项目背景目前钱大妈基于云原生大数据组件（DataWorks、MaxCompute、Flink、Hologres）构建了离线和实时数据一体化的全渠道数据中台

课程特色：规划全面：内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍、画像的产品形态、打通数据服务层、以及如何应用用户标签和效果评估实操性强

作者：吴云涛，腾讯CSIG高级工程师本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其App应用的CPU和内存等资源消耗数据，以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息

1LOG4J概述2LOG4JJNDI系列漏洞概述3深入了解LOG4J与JNDI4应对LOG4JJNDI系列漏洞的思路5常见大数据组件如何应对LOG4JJNDI系列漏洞6CDH/HDP/CDP等大数据平台中如何快

整理：数据猿Toby数据猿官网|www.datayuan.cn今日头条丨一点资讯丨腾讯丨搜狐丨网易丨凤凰丨阿里UC大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区据国外媒体报道，美国律师事务所GlancyProngay&MurrayLLP10月7日宣布，将代表腾讯音乐投资者对腾讯音乐展开调查，以评估该公司及其高管是否违反了联邦证券法。今年8月27日，彭博社曾报道称，中国国家市

小编一篇文章带你了解大数据生态圈—大数据组件图谱转载地址：http://blog.csdn.net/u010039929/article/details/70157376文章目录小编一篇文章带你了解大数据生态圈

主要内容包括：项目背景业务架构未规则模型难点攻坚回顾展望一、项目背景目前钱大妈基于云原生大数据组件（DataWorks、MaxCompute、Flink、Hologres）构建了离线和实时数据一体化的全渠道数据中台

目录简介安装BigDataTools插件Flink配置（不推荐）Kafka配置（推荐）HDFS配置（推荐）总结简介BigDataTools插件可用于IntellijIdea2019.2及以后的版本。它提供了使用Zeppelin，AWSS3，Spark，GoogleCloudStorage，Minio，Linode，数字开放空间，MicrosoftAzure和Hadoop分布式文件系统（HDFS）来

之前主要从事大数据组件开发，以及数据血缘相关的工作。

模板的配置其他参数查看日志后续自定义构造镜像由于容器化易管理、易扩容等优点，越来越多的组件都开始迁移到容器上，k8s作为容器化的事实标准，受到了越来越多的人的青睐，由于我们目前很多web开发的组件也是部署到k8s上的，为了后续运维更加方便，我把我们用到的一些大数据组件

文章目录一、Hive安装1、解压环境2、环境变量配置3、配置文件信息1.打开编辑文件2.输入以下内容4、拷贝mysql驱动5、更新guava包和hadoop一致6、mysql授权7、初始化8、hive启动模式9、Hadoop的core-site.xml配置二、Hive1、Hive的文件结构2、MySQL上Hive的元数据3、hadoop文件授权4、Hive的驱动器：Driver5、抽象语法树（AS

Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。1.高效性。内存计算下，Spark比MapReduce快100倍。

第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平

HiveServer2运行慢，不定时宕机，问题排查文章目录HiveServer2运行慢，不定时宕机，问题排查1.问题描述2.原因分析（分析方法）3.解决方案总结1.问题描述大数据组件HiveServer2

1、Zookeeper及其他大数据组件简介HDFS：是解决存的问题HBase：解决大表的问题，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统Hive：是包装MapReducer的功能。

不管是什么大数据组件大部分都分单机和集群模式，这次我配置的是kafka集群监控mysqlbinlog日志一.Zookeeper和Kafka集群部署我的服务器是三台节点aliyun-bigdata-01aliyun-bigdata

本文作者胡梦宇，知乎大数据架构开发工程师，主要负责知乎内部大数据组件的二次开发和数据平台建设。背景Flink因为其可靠性和易用性，已经成为当前最流行的流处理框架之一，在流计算领域占据了主导地位。

当前大数据集群的工具选型上,巨头们都是自研大数据工具,中小微企业都是开源大数据组件搭积木,中间层级的厂商或买商业软件(MaxCompute/腾讯云/华为云)或在CDH基础上再集成商业套件(Dataphin

大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流

易观CTO郭炜序现在大数据组件非常多，众说不一，在每个企业不同的使用场景里究竟应该使用哪个引擎呢？

其本身拥有分布式/高可靠/高可用等优点，但相比较于Flink/Spark/Kafka等大数据组件，其对于本地调试的功能支持度并不高，如果我们没有掌握Flume的远程调试要领，就只能不停的进行打日志，部署

作者介绍：胡梦宇，知乎核心架构平台开发工程师，大数据基础架构方向，主要工作内容是负责知乎内部大数据组件的二次开发和数据平台建设。

主从架构的非关系型数据库；面向列簇存储，每个列簇内部数据以key-value格式存放；支持水平扩展、容错性良好；随机读写性能好、数据扫描慢，不适合用作OLAP。数据模型每个Namespace包含一组Table，默认有两个Namespace，hbase（如Meta表）、default；rowkey：类似主键（但没有数据类型，字符数组保存），唯一标识一行、按序排列。columnfamily：定义表时需

http://www.xuetuwuyou.com/course/330视频+源码+详细课件规划全面：内容涵盖用户标签指标体系、数据分析、数据开发、ETL、搭建开发环境、kafka和hbase等常用大数据组件的介绍

也暴露出一些问题，我没有太深入的研究，导致某些大数据组件的优化方面没有回答上来。整体面试效果还可以吧。面试官对我还算是没有放弃，反复想验证我是否有较强的学习能力，临走时还给我布置了一个作业：

一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:文章传送门:一文

Druid.io是CPU和IO双密集型的大数据组件，因为Druid架构中无论是处理实时数据摄入的peon进程还是存储历史数据的历史节点，在负责数据存储的同时还需要处理其节点上数据的查询。

文章目录前言一、开源大数据与鲲鹏多核结构渊源1.1、海量数据处理的难题1.2、大数据并行计算特点天然匹配鲲鹏多核架构二、开源大数据整体与组件介绍2.1、大数据组件：Hadoop-HDFS模块2.2、大数据组件

如果大家正在按照笔者的教程尝试使用大数据组件还是之前有使用过相关的组件,大家会发现一个问题HIVE在负责的查询下调用Mapreduce会很慢,在这个场景下就涌现出很多查询引擎来优化,比如大家熟悉的Spark-SQL

大数据组件-Ambari01简介是什么？Ambari是apache下的一个开源项目，致力于让hadoop集群管理更加简单。它开发了丰富的RESTfulAPIs，以及一套直观易用的WebUI管理界面。

目录1、kudu的定位2、kudu基本概念3、存储架构3.1储存架构：Tablet3.2储存架构：RowSets3.3储存架构：DiskRowSets4、kudu工作原理4.1Compaction4.2Tablet切分规则4.3kudu写过程：insert4.4kudu写过程：update4.5Kudu读过程1、kudu的定位HDFS:存储格式Textfile,Parquet,ORC，适合离线分析