1.2024年最新版大数据从入门到进阶路线(建议收藏)
2.zookeeper是码包什么?
3.javaåç½ç«ç¨ä»ä¹è½¯ä»¶ï¼
4.TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览
5.hbase特性有哪些
2024年最新版大数据从入门到进阶路线(建议收藏)
大数据入门学习路线说明
从基础篇、数据采集与存储、码包数据管理与查询、码包数据开发工具、码包数据计算、码包数据可视化和数据分析(Python与机器学习)多个方面入手,码包2017一元云购源码全面覆盖大数据全生命周期。码包本套资源适合想深入大数据行业的码包新人或有志深耕的伙伴,包含大数据基础、码包架构、码包数据仓库、码包数据治理、码包BAT案例、码包科研绘图工具、码包大厂面试题及答案、码包简历模板等。
学习路线内容
1.1 基础篇
学习Linux基础、SQL基础、Java语言和Scala,推荐使用在线教程平台。
1.2 数据采集与存储
掌握Hadoop基础、Hive/Hbase数据存储原理、blek游戏源码ETL数据采集流程。
1.3 数据管理与查询
学习数据仓库体系、数据治理体系、OLAP查询。
1.4 大数据工具
熟悉任务调度、平台运维、消息中间件、组件协调等工具。
1.5 数据计算
掌握数据统计、指标计算,重点是分布式计算引擎。
1.6 数据可视化
了解PowerBI、Superset、Tableau等报表工具。
1.7 数据分析
学习Python数据分析、机器学习基础,涵盖数据分析岗位核心技能。
2 大数据岗位概览2.1 岗位说明
岗位包括大数据开发工程师、大数据数仓工程师、数据分析师、数据治理/运维工程师,源码保护技术覆盖大数据企业开发岗位。
2.2 岗位具体信息
2.1 大数据开发工程师
研发岗负责平台底层研发与源码二次开发;开发岗为业务指标和需求功能开发。
2.2 大数据数仓工程师
负责公司企业级数仓体系搭建与数据管理。
2.3 数据分析师
业务知识与技术结合,可分数据分析岗、BI岗与算法岗。
2.4 数据治理/运维工程师
搭建企业数据治理体系,确保数据运维工作。
zookeeper是什么?
ZooKeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务。它是Google的Chubby的一个开源实现,同时也是Hadoop和Hbase的重要组件。ZooKeeper的目标是为分布式应用提供一致性服务,封装复杂且容易出错的分布式一致性服务,以简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
ZooKeeper的主要功能包括配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。它监视着集群中各个节点的jsrequire方法源码状态,并根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。ZooKeeper通过提供一个简单的原语集,以及Java和C的接口,使得开发人员能够轻松地构建分布式应用程序。这些原语包括分布式独享锁、选举、队列等,为开发人员提供了强大的工具,以处理分布式系统中的各种复杂场景。
ZooKeeper的设计基于观察者模式,它负责存储和管理大家都关心的数据,并接收观察者的注册。当这些数据发生变化时,ZooKeeper会负责通知已经注册的观察者做出相应的反应,从而实现集群中类似Master/Slave的管理模式。这种机制使得ZooKeeper能够在分布式环境中提供一致性和可用性,确保各个节点之间的数据同步和协调。
ZooKeeper具有一些重要的特性。首先,它是一个分布式程序,只要半数以上节点存活,压缩列表源码ZooKeeper就能正常服务。这保证了ZooKeeper的高可用性,使得它能够在集群环境中稳定运行。其次,ZooKeeper将数据保存在内存中,这保证了高吞吐和低延迟。这使得ZooKeeper在处理大量请求时能够保持高效的性能。此外,ZooKeeper还提供了临时节点的概念,这使得在分布式系统中可以更加灵活地管理节点。
在实际应用中,ZooKeeper被广泛应用于分布式配置中心、分布式注册中心、分布式锁、分布式队列、集群选举、分布式屏障、发布/订阅等场景。例如,在美团、饿了么、淘宝、同城等应用中,ZooKeeper都扮演了重要的角色。这些应用通过使用ZooKeeper提供的协调服务,实现了分布式系统中的数据一致性和可用性,提高了系统的稳定性和性能。
综上所述,ZooKeeper是一个强大的分布式协调服务,它为分布式应用程序提供了一致性、可用性和高性能。通过封装复杂且容易出错的分布式一致性服务,ZooKeeper为开发人员提供了简单易用的接口和稳定的系统。这使得开发人员能够轻松地构建分布式应用程序,实现数据同步和协调,提高系统的稳定性和性能。
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TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览
本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是 TiDB 的一部分,用于在 TiKV 层处理读请求。通过引入 Coprocessor,TiKV 可以在获取数据后进行计算,从而提高性能。
传统处理方式中,TiDB 向 TiKV 获取数据,然后在 TiDB 内部进行计算。而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算,将计算结果直接返回给 TiDB,减少数据在系统内部的传输。
Coprocessor 的概念借鉴自 HBase,其主要功能是对读请求进行分类,处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中,DAG 类请求是最复杂且常用的类型,本文将重点介绍。
DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图,这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型:火山模型和向量化模型。在当前的 TiKV master 上,这两种模型并存,但火山模型已被弃用,因此本文将重点介绍向量化计算模型。
向量化计算模型中,所有算子实现了 BatchExecutor 接口,其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等,它们之间可以任意组合。
以查询语句“select count(1) from t where age>”为例,展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍,后续将深入分析该模块的源码细节,并欢迎读者提出改进意见。
hbase特性有哪些
HBase的特性包括以下几个方面:高性能的数据写入
HBase具有非常强的数据写入性能。其基于LSM树结构,数据被随机地分布在整个集群的多个节点上,这使得数据写入时能够并行处理,大大提高了写入性能。同时,HBase支持大量的并发写入操作,使得它在大数据环境下表现优异。
灵活的表结构设计
HBase是一个非关系型的数据库,它的表结构非常灵活。每个表可以拥有多个列族,每个列族下的数据可以有不同的存储特性。这种灵活性使得HBase能够适应各种类型的数据存储需求,同时也方便了对数据的扩展和管理。
强大的可扩展性
HBase是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的,具有天然的分布式特性。通过增加节点的方式,HBase可以很容易地扩展其存储能力和处理能力。这使得HBase能够在处理海量数据的同时保持高性能。
快速的数据检索
虽然HBase是一个面向列的数据库,但它的查询性能同样出色。HBase支持高效的范围查询和基于列属性的查询,可以快速定位到特定的数据行。同时,由于数据的分布式存储和处理,即使在大量数据中查询,也能保持较高的效率。
高可用性
HBase支持集群部署,数据可以在多个节点上进行备份和复制。即使部分节点出现故障,也能保证数据的可用性和系统的稳定运行。这种高可用性使得HBase在大数据处理中非常可靠。而且由于其开放源代码的特性,任何开发者都可以对HBase进行开发和优化,使其更加适应各种应用场景的需求。