1.大数据平台最常用的大数30款开源工具
2.大数据的主要来源有
3.Apache 两个开源项目比较：Flink vs Spark
4.阿里云EMR 2.0：兼容开源，贡献开源，据系超越开源
5.免费大数据分析系统是统源指能够处理和分析海量数据的软件系统
6.开源大数据OLAP引擎最佳实践
大数据平台最常用的30款开源工具
大数据平台处理海量数据，涉及分布式计算、码开高并发等技术，源大源码本文汇集了款开源工具，数据fix源码分析以帮助数据学习者和应用者快速理解和应用。系统 主要工具类别包括：语言工具类：
- Java：作为大数据基础，开源Hadoop等工具多用Java编写。大数
- Linux命令：因大数据开发多在Linux环境，据系基础命令必不可少。统源
- Scala：Spark框架的码开重要组成部分，学习Spark需掌握Scala。源大源码
- Python：用于数据采集、数据分析和可视化。系统
数据采集：
- Nutch：搜索引擎和Web爬虫工具。
- Scrapy：用于网页数据采集。
ETL工具：
- Sqoop：数据在关系数据库与Hadoop之间的传输。
- Kettle：图形化ETL工具，用于数据管理。
存储工具：
- Hadoop HDFS：分布式存储系统，与MapReduce配合。
- Hive：数据仓库工具，提供SQL查询。
- ZooKeeper：分布式协调服务。
- HBase、Redis、Kafka等，分别适用于不同场景的数据存储和消息处理。
分析计算：
- Spark：快速通用计算引擎。
- Storm：实时数据处理系统。
- Mahout：机器学习环境。
- Pentaho：全面的BI套件，包括数据挖掘等。
查询应用：
- Avro与Protobuf：数据序列化系统。
- Phoenix：基于HBase的SQL引擎。
- Kylin、Zeppelin等，提供SQL查询和数据可视化。
管理工具：
- Azkaban：工作流调度器。
- Mesos：集群资源管理。
- Sentry：实时错误报告。
运维监控：
- Flume：日志采集和传输系统。
这些工具的掌握对于大数据开发至关重要，每个领域都有其特定的学习路径和应用场景。大数据的主要来源有
1. 开源数据：开源数据主要来源于互联网和移动数据网络。互联网平台和移动互联网平台通过采集、编辑和发布信息，或者通过用户互动产生数据，并将其公之于众，供网民或用户访问和浏览。十进制数255的源码
2. 业务数据：业务数据产生于各个单位的信息化系统中，包括内部信息化系统。这些系统，如OA（办公自动化）系统和CRM（客户关系管理）系统，包含了大量的工作数据、交易数据和客户管理数据。这些数据构建了系统日志，并且补充了账户余额、信用额度和购买能力等信息。这些数据不仅对生产系统起到计费支撑作用，也是用户（如银行客户、电力客户、担保公司等）进行相关决策的重要基础。因此，许多单位需要对这些数据进行查询、统计和分析。
3. 线路数据：无论是互联网还是各种内网，所有的网络行为都需要通过线路进行连接和交互。在这条线路上的每一个数据包，都会经过无数的路由和交换才能完成传输。在这个过程中，线路不仅完成了数据的链接，同时也记录和存储了大量的数据，这些数据被统称为线路数据。
Apache 两个开源项目比较：Flink vs Spark
时间久远，我对云计算与大数据已感生疏，尤其是Flink的崛起。自动驾驶平台需云计算支撑，包括机器学习、深度学习训练、高清地图、模拟仿真模块，以及车联网。近日看到一篇Spark与Flink的比较文章，遂转发分享，以便日后重新学习该领域新知识。
Apache Flink作为新一代通用大数据处理引擎，致力于整合各类数据负载。它似乎与Apache Spark有着相似目标。两者都旨在构建一个单一平台，用于批处理、流媒体、交互式、图形处理、机器学习等。因此，Flink与Spark在理念上并无太大差异。但在实施细节上，它们却存在显著区别。
以下比较Spark与Flink的iapp蓝奏云软件库源码不同之处。尽管两者在某些方面存在相似之处，但也有许多不同之处。
1. 抽象
在Spark中，批处理采用RDD抽象，而流式传输使用DStream。Flink为批处理数据集提供数据集抽象，为流应用程序提供DataStream。尽管它们听起来与RDD和DStreams相似，但实际上并非如此。
以下是差异点：
在Spark中，RDD在运行时表示为Java对象。随着project Tungsten的推出，它略有变化。但在Apache Flink中，数据集被表示为一个逻辑计划。这与Spark中的Dataframe相似，因此在Flink中可以像使用优化器优化的一等公民那样使用API。然而，Spark RDD之间并不进行任何优化。
Flink的数据集类似Spark的Dataframe API，在执行前进行了优化。
在Spark 1.6中，数据集API被添加到spark中，可能最终取代RDD抽象。
在Spark中，所有不同的抽象，如DStream、Dataframe都建立在RDD抽象之上。但在Flink中，Dataset和DataStream是基于顶级通用引擎构建的两个独立抽象。尽管它们模仿了类似的API，但在DStream和RDD的情况下，无法将它们组合在一起。尽管在这方面有一些努力，但最终结果还不够明确。
无法将DataSet和DataStream组合在一起，如RDD和DStreams。
因此，尽管Flink和Spark都有类似的抽象，但它们的实现方式不同。
2. 内存管理
直到Spark 1.5，Spark使用Java堆来缓存数据。虽然项目开始时更容易，但它导致了内存不足（OOM）问题和垃圾收集（gc）暂停。因此，从1.5开始，Spark进入定制内存管理，称为project tungsten。
Flink从第一天起就开始定制内存管理。实际上，网站源码上传哪个文件夹这是Spark向这个方向发展的灵感之一。不仅Flink将数据存储在它的自定义二进制布局中，它确实直接对二进制数据进行操作。在Spark中，所有数据帧操作都直接在Spark 1.5的project tungsten二进制数据上运行。
在JVM上执行自定义内存管理可以提高性能并提高资源利用率。
3. 实施语言
Spark在Scala中实现。它提供其他语言的API，如Java、Python和R。
Flink是用Java实现的。它确实提供了Scala API。
因此，与Flink相比，Spark中的选择语言更好。在Flink的一些scala API中，java抽象也是API的。这会有所改进，因为已经使scala API获得了更多用户。
4. API
Spark和Flink都模仿scala集合API。所以从表面来看，两者的API看起来非常相似。
5. 流
Apache Spark将流式处理视为快速批处理。Apache Flink将批处理视为流处理的特殊情况。这两种方法都具有令人着迷的含义。
以下是两种不同方法的差异或含义：
Apache Flink提供事件级处理，也称为实时流。它与Storm模型非常相似。
Spark只有不提供事件级粒度的最小批处理（mini-batch）。这种方法被称为近实时。
Spark流式处理是更快的批处理，Flink批处理是有限的流处理。
虽然大多数应用程序都可以近乎实时地使用，但很少有应用程序需要事件级实时处理。这些应用程序通常是Storm流而不是Spark流。对于他们来说，Flink将成为一个非常有趣的选择。
运行流处理作为更快批处理的优点之一是，我们可以在两种情况下使用相同的抽象。Spark非常支持组合批处理和流数据，因为它们都使用RDD抽象。
在Flink的情况下，批处理和流式传输不共享相同的API抽象。因此，尽管有一些方法可以将基于历史文件的数据与流相结合，但它并不像Spark那样干净。
在许多应用中，这种能力非常重要。在这些应用程序中，Spark代替Flink流式传输。空头转多头选股公式源码
由于最小批处理的性质，Spark现在对窗口的支持非常有限。允许根据处理时间窗口批量处理。
与其他任何系统相比，Flink提供了非常灵活的窗口系统。Window是Flink流API的主要焦点之一。它允许基于处理时间、数据时间和无记录等的窗口。这种灵活性使Flink流API与Spark相比非常强大。
6. SQL界面
截至目前，最活跃的Spark库之一是spark-sql。Spark提供了像Hive一样的查询语言和像DSL这样的Dataframe来查询结构化数据。它是成熟的API并且在批处理中广泛使用，并且很快将在流媒体世界中使用。
截至目前，Flink Table API仅支持DSL等数据帧，并且仍处于测试阶段。有计划添加sql接口，但不确定何时会落在框架中。
目前为止，Spark与Flink相比有着不错的SQL故事。
7. 数据源集成
Spark数据源API是框架中最好的API之一。数据源API使得所有智能资源如NoSQL数据库、镶嵌木地板、优化行列（Optimized Row Columnar，ORC）成为Spark上的头等公民。此API还提供了在源级执行谓词下推（predicate push down）等高级操作的功能。
Flink仍然在很大程度上依赖于map / reduce InputFormat来进行数据源集成。虽然它是足够好的提取数据API，但它不能巧妙地利用源能力。因此Flink目前落后于目前的数据源集成技术。
8. 迭代处理
Spark最受关注的功能之一就是能够有效地进行机器学习。在内存缓存和其他实现细节中，它是实现机器学习算法的真正强大的平台。
虽然ML算法是循环数据流，但它表示为Spark内部的直接非循环图。通常，没有分布式处理系统鼓励循环数据流，因为它们变得难以理解。
但是Flink对其他人采取了一些不同的方法。它们在运行时支持受控循环依赖图（cyclic dependence graph）。这使得它们与DAG表示相比以非常有效的方式表示ML算法。因此，Flink支持本机平台中的迭代，与DAG方法相比，可实现卓越的可扩展性和性能。
9. 流作为平台与批处理作为平台
Apache Spark来自Map / Reduce时代，它将整个计算表示为数据作为文件集合的移动。这些文件可能作为磁盘上的阵列或物理文件驻留在内存中。这具有非常好的属性，如容错等。
但是Flink是一种新型系统，它将整个计算表示为流处理，其中数据有争议地移动而没有任何障碍。这个想法与像akka-streams这样的新的反应流系统非常相似。
. 成熟
Flink像批处理这样的部分已经投入生产，但其他部分如流媒体、Table API仍在不断发展。这并不是说在生产中就没人使用Flink流。
阿里云EMR 2.0：兼容开源，贡献开源，超越开源
阿里云EMR 2.0：在开源世界中崛起，推动开源，并超越开源界限
在大数据领域的竞争中，开源技术扮演着关键角色。阿里云EMR 2.0作为开放源代码平台的佼佼者，其发展路径分为三个阶段：兼容开源、贡献开源，以及超越开源。
在兼容开源阶段，EMR团队积极融入，集成如Spark、Flink和StarRocks等主流开源引擎，确保与阿里云生态技术栈的无缝对接，满足用户需求，同时成为阿里巴巴集团开源大数据战略的重要组成部分。作为开源技术的受益者，EMR凭借其在淘宝和天猫等业务中的广泛应用，证明了开源技术的实用价值。
进入贡献开源阶段，阿里云于年推出EMR产品，满足云上对开源大数据的日益增长需求。在实时计算领域，阿里巴巴搜素推荐广告业务推动了Apache Flink的发展，并在年将其贡献给Apache社区。此外，EMR还与国内外知名开源厂商合作，构建云上开源大数据生态，比如Apache Celeborn，标志着阿里云从受益者向共创者转变。
超越开源阶段，EMR不仅保持开放性，还自主研发了企业级计算引擎。EMR Spark在性能上屡破行业记录，如在CloudSort竞赛中，实现了高效的TB数据排序。同时，通过优化SQL执行、数据读写、数据湖存储等环节，提供了诊断和调优能力，如EMR Doctor和基于历史信息的HBO优化。云原生架构的融入，如Spark on ACK，使得EMR Spark在功能、性能和成本上均达到成熟解决方案的标准。
总的来说，阿里云EMR 2.0通过兼容开源、推动开源创新，并在此基础上打造超越开源的企业级解决方案，致力于为云用户提供卓越的开源大数据服务。未来，EMR团队将继续在开源和技术创新的道路上前行，为云计算时代的数据处理提供强大支持。
免费大数据分析系统是指能够处理和分析海量数据的软件系统
大数据分析系统，如同数据海洋中的灯塔，为海量信息的解读与洞察提供方向。它们具备高并发、高可用、高性能与高扩展性等特性，成为数据处理与分析的核心工具。开源的大数据分析系统不仅免费提供使用与修改，还汇聚了社区的支持与贡献，为用户打造了一个共享与创新的平台。以下是五款备受推崇的开源大数据分析系统：
1. **Greenplum**：作为全球首个开源、多云、并行大数据平台，Greenplum专为分析、机器学习与AI任务量身打造。它支持多种数据源和格式，提供丰富的图表与算法工具，并具备出色的弹性与线性扩展能力。
2. **DataEase**：在国内，DataEase以其强大的数据可视化能力与用户友好界面成为热门选择。它不仅支持PC、移动端与大屏展示，还允许用户通过拖拉拽方式快速创建仪表板，并集成Apache Doris实现高效数据响应。
3. **Metabase**：作为一款完整的商业智能（BI）平台，Metabase注重非技术用户的体验，使他们能够自由探索数据，解答业务问题。它支持多种数据源，并提供Native query功能，允许用户编写SQL或Native Query。
4. **DataSophon**：作为一款由国产自主研发的开源大数据管理平台，DataSophon致力于快速部署、管理和监控大数据服务组件，帮助用户构建稳定高效的大数据集群服务。其特色在于快速实现自动化运维，提升大数据服务的部署效率。
5. **DataGear**：使用Java语言开发的DataGear，是一款开源的数据可视化分析平台。它支持多种数据源，包括SQL、CSV、Excel、HTTP接口与JSON，并提供数据管理、SQL工作台、数据集管理、图表管理与看板管理等功能，为用户提供全方位的数据分析解决方案。
这些开源的大数据分析系统不仅提供了丰富的功能与便捷的使用体验，还通过社区的支持与贡献，持续优化与创新，为数据分析师与开发者提供了强大的工具与平台。
开源大数据OLAP引擎最佳实践
开源大数据 OLAP 引擎最佳实践
一、开源OLAP综述
如今，开源数据引擎多样，满足不同需求。主要的 OLAP 计算存储一体引擎有 StarRocks、ClickHouse 和 Apache Doris。数据查询系统则以 Druid、Kylin 和 HBase 为主。MPP 引擎包括 Trino、PrestoDB 和 Impala。这些引擎广泛应用于行业。
二、开源数仓解决方案
EMR 整体架构包括 ECS、JindoFS 和数据湖格式，实现成本节约与扩展性提升。Lambda 架构分实时和离线两部分，实时部分基于 CDC、ORTP 数据源进行行为分析，离线部分利用 Hive，通过增量数据库格式或 insert overwrite 实现数据集市。实时数据湖方案支持 PB 级数据，使用 StarRocks/ClickHouse 实现亚秒级查询。
三、ClickHouse 介绍
ClickHouse 为 OLAP 引擎，由 Yandex 开发，支持列式存储、数据压缩与 MPP 架构，提供完备的 SQL 功能。其数据存储格式自带索引，支持多 Key 索引与 Data skipping index，适用于用户行为分析、实时 BI 报表、监控和用户画像。
四、StarRocks 介绍
StarRocks 采用向量化执行引擎，支持 PB 级数据处理，查询速度极快。架构简洁，兼容 MySQL 协议，支持 FE、BE 水平扩展。实现极速分析，适用于全场景，支持明细、聚合、主键和更新模型，提供高并发查询能力。
五、Trino 介绍
EMR 数据湖架构包含 JindoFS 和 ALLUXIO 存储优化器，支持多种计算方式。EMR Trino 特性包括内置 Coordinator HA 和 Worker Label 功能，集成 EMR 弹性伸缩能力，支持多种生态，优化 Parquet/Orc 格式，利用 JindoFS 加速查询。
六、客户案例
在线教育客户改造后，支持 Upsert 场景，实现 Presto 查询明细数据、CK 宽表查询与 BI 系统查询。社交领域客户通过将宽表查询落入 CK、明细表落入 StarRocks，实现复杂查询、报表分析与点查能力，简化数仓运维。电商领域客户将 OLTP 系统过渡至 OLAP，简化系统、提升运维效率并降低成本。
比较两大开源数据库软件AliSQL和MySQLalisqlmysql
比较两大开源数据库软件：AliSQL和MySQL
互联网时代的到来，让我们的生活变得更加依赖于计算机技术，同时也带来了数据的爆炸式增长。大量的数据需要存储、管理和处理，数据库成为了重要的基础设施之一。在数据库世界中，AliSQL和MySQL是比较常见的两大开源数据库软件，下面将对它们进行比较。
开发者
MySQL是由瑞典MySQL AB公司开发并维护的，后来被Oracle收购。AliSQL是由阿里巴巴集团开发并维护的。
定位
MySQL是一个功能齐全的关系型数据库管理系统，适用于各种应用场景，包括Web、移动、嵌入式应用等。AliSQL则是为了满足大数据处理和高度并发应用而开发的，主要用于阿里巴巴自身的业务。
性能
阿里巴巴作为一个电商巨头，对性能要求非常高。AliSQL采用了多种性能优化策略，因此在性能上比MySQL表现更好。特别是在读写大量数据时，AliSQL的优势更为明显。AliSQL还支持多个实例和读写分离，以满足高并发的请求。
易用性
MySQL在全球拥有广泛的用户群体，拥有丰富的文档、社区和生态系统。MySQL也拥有众多的图形化管理工具和API，方便用户管理和操作数据库。而AliSQL的用户在全球范围内相对较少，文档和社区也不如MySQL丰富。不过，AliSQL的安装和配置非常简单，可以快速上手。
安全性
MySQL具有成熟的安全机制和授权管理，支持SSL和SSH等安全协议，可以保证数据库的安全。AliSQL也支持SSL协议和密码加密等安全功能，但其安全性还没有得到充分的验证，需要在实践中逐步发掘。
价格
MySQL虽然是免费开源软件，但其商业版需要付费，并且还有各种附加费用，该软件的许可证也有所限制。而AliSQL则完全免费，且源代码也对外公开。
总结
综合来说，MySQL是目前世界上最流行的开源关系型数据库软件之一，其大量的用户和生态系统，为用户提供了方便的支持和维护。而AliSQL则是为高性能、大数据场景下企业量身定做的开源数据库软件，其优化的性能和易用性值得关注。选用哪一个数据库，需要根据具体的场景来进行选择。
参考代码：
AliSQL：
CREATE TABLE t_test (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR() NOT NULL,
`age` INT NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO t_test (`name`, `age`) VALUES (‘Alice’, );
INSERT INTO t_test (`name`, `age`) VALUES (‘Bob’, );
SELECT * FROM t_test;
MySQL：
CREATE TABLE t_test (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR() NOT NULL,
age INT NOT NULL
);
INSERT INTO t_test (name, age) VALUES (‘Alice’, );
INSERT INTO t_test (name, age) VALUES (‘Bob’, );
SELECT * FROM t_test;
