数据网格概念：并不像看起来那么新，它在 2019 年左右出现在Zhamak Dehghani之手，她可以被认定为数据网格创始人（正如她自己定义的那样）。这个概念的想法是，以某种方式消除或至少最小化在数据平台架构、数据管理和数据团队中使用的单一和集中方法的约束，即数据仓库和数据湖管理由一个中央团队。Data Mesh建议采用基于分布式架构和业务领域（域）对其数据的责任（治理角色的去中心化）的去中心化
数据编织
1 调度参数参数类型类型定义 参数名称名称定义内置参数在代码中直接获取业务日期或定时时间$bizdate业务日期，格式为yyyymmdd。该参数的应用较为广泛，日常调度中默认任务预期运行时间的前一天为业务日期$cyctime任务的定时时间，格式为yyyymmddhh24miss$gmtdate当前日期，格式为yyyymmdd。该参数默认取当天日期，执行补数据操作时输入的日期为业务日期+1
其实跟数据发布一样，DataWorks运维也相对容易，不过还是有几个关注点需要注意下，首先来看一下如何进入运维页面以及运维页面长什么样子。1、如何进入运维页面？ 点击数据开发页面的运维中心，即可进入运维中心页面。2、进入运维中心，我们会看到页面主要分为两部分，一部分是运维概览，一部分是数据集成，如下图： 对于运维概览中，主要的关注是是否有报错，比如在重点关注页面下，我们可以看到某一天的失
1、如何进行任务发布呢？ 如下图，点击业务流程 -> 点击提交 -> 选择你要提交节点 -> 填写你的变更描述（可以随便填写，最好以提交的实际情况） -> 忽略输入输出不一致的告警 在上文中关于代码解析功能时提到，有一部分自动解析的表名称为空，此时需要我们在业务流程图页面中进行手工拖动，建立关系；而在这种情况下，就必须勾选忽略输入输出不一致的告警的选项，否
1 建立maxcompute任务1.1 选择数据开发 -> 业务流程 -> 目标的业务流程(本案例中以yht_prod为例) -> 数据开发 -> 选择合适的文件夹 -> 右键新建OOPS SQL任务如下图： 1.2 按照表命名规则一样来命名odpssql任务，点击提交，即进行节点开发页面，如下图： 2 配置maxcompute任务参数2.1、正常情况 图中的案
1 数据集成概念 数据集成，从字表意思理解，数据的集中，也就是说将源数据从各个数据系统集成到dataworks中,或者从dataworks推送到各个目标系统中，以下将会介绍具体的数据集成的规范。1.1 数据集成开发1.1.1、位置 数据开发 -> 点击业务流程 -> 点击新建 -> 选择“离线同步”，如下图： 1.1.2、操作a、在新建选项卡页面，
1 概述 目前的数仓为离线数仓，因此DataWorks开发主要涉及到离线数据集成和数据模型开发，因此本节也是分两部分来描述2 DataWorks开发的准备工作2.1 工作空间的创立 工作空间是数据集成，数据开发的基础。本数仓通过工作空间，来实现数仓的分层，即每个工作空间作为数仓的一个物理分层。工作空间列表跳转链接登录阿里云 DataWorks控制台——工作空间列表点击创建空间即可，不过该权
1 数仓基本概念1.1 数据仓库架构源数据, 数据仓库, 数据应用，具体架构如下：源数据:该部分数据主要是从生产数据库，线下手工数据和日志数据，集成到dataworks中，形成了数仓的第一层ods层的数据明细数据仓库:主要是按照业务域，对明细数据进行建模，建立各个业务域的聚合数据和数据模型数据应用：主要是在数据仓库的基础上，结合公司业务需求，聚合成前端报表展示需要的数据；数据分
一、入门 1、简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer
消息发送的流程： Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offsetKafka的设计：1、吞吐量高吞吐是ka
使用背景在开发工作中，消费在Kafka集群中消息，数据变化是我们关注的问题，当业务前提不复杂时，我们可以使用Kafka 命令提供带有Zookeeper客户端工具的工具，可以轻松完成我们的工作。随着业务的复杂性，增加Group和 Topic，那么我们使用Kafka提供命令工具，已经感到无能为力，那么Kafka监控系统目前尤为重要，我们需要观察 消费者应用的细节。kafka-eagle概述为了简化开发
简介kafka eagle（kafka鹰） 是一款由国内公司开源的Kafka集群监控系统，可以用来监视kafka集群的broker状态、Topic信息、IO、内存、consumer线程、偏移量等信息，并进行可视化图表展示。独特的KQL还可以通过SQL在线查询kafka中的数据。官网地址 https://www.kafka-eagle.org/github地址:https://github.com/
Strom的结构 Storm与传统关系型数据库 传统关系型数据库是先存后计算，而storm则是先算后存，甚至不存 传统关系型数据库很难部署实时计算，只能部署定时任务统计分析窗口数据 关系型数据库重视事务，并发控制，相对来说Storm比较简陋
一，实时分析概念1，离线分析通常是需要一段时间的数据积累，到一定数量的数据后，开始离线分析，无论数据量多大，离线分析有开始，也有结束，最终得到一个处理的结果，这样的分析过程，得到的结果是有较大的延迟的。2，实时分析通常数据不停的到来，随着数据的到来，来进行增量的运算，立即得到新数据的处理结果，并没有一个数据积累的过程，有开始，但没有明确的结束时刻，数据实时的进行运算，基本没有延迟。二，Strore
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。所以这里要配置HBase高可用的话，只需要启动两个HMaster，让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve。HBase配置：在$HBASE_HOME/conf目录下1.配置HBASE环境一个分布式运行的Hbase依赖一个zo
几个相关类与HBase数据模型之间的对应关系java类HBase数据模型HBaseAdmin数据库（DataBase)HBaseConfigurationHTable表（Table)HTableDescriptor列族（Column Family)Put列修饰符（Column Qualifier）GetScanner一、HBaseConfiguration关系：org.apache.hadoop.
Spark一个非常重要的特性就是共享变量。默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中，此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast V
BlockManager数据存储与管理机制BlockManager是整个Spark底层负责数据存储与管理的一个组件，Driver和Executor的所有数据都由对应的BlockManager进行管理。Driver上有BlockManagerMaster，负责对各个节点上的BlockManager内部管理的数据的元数据进行维护，比如block的增删改等操作，都会在这里维护好元数据的变更。每个节点都有
在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个 Executor 进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给 Driver，同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能。由于 Dri
1 Shuffle的核心要点1.1 ShuffleMapStage与ResultStage图ShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。ResultStag
1、Spark 通讯架构1.1 Spark通信架构概述Spark2.x版本使用Netty通讯框架作为内部通讯组件。spark 基于netty新的rpc框架借鉴了Akka的中的设计，它是基于Actor模型，如下图所示：图 Actor模型Spark通讯框架中各个组件（Client/Master/Worker）可以认为是一个个独立的实体，各个实体之间通过消息来进行通信。具体各个组件之间的关系图如下：图
YARN模式运行机制1、YARN Client模式图1-1 YARN Client模式在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的App
1、Spark 内核概述Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等，熟练掌握Spark内核原理，能够帮助我们更好地完成Spark代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。2、Spark核心组件回顾2.1 DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务
前提：使用的环境是centos7.2,已经安装了jdk 1.8 和hadoop2.7.1，三个服务器节点master，salve1，slave21、安装scala1)下载scala下载地址https://www.scala-lang.org/download/我这里下载了scale 2.11版本上传压缩包到centos，然后解压tar -zxvf scala-2.11.6.tgz2)配置环
一，环境机器名IP集群状态zookeeperhadoop01176.129.8.111activefollowerhadoop02176.129.8.112standbyleaderhadoop03176.129.8.113observerCentOS6.5JDK1.8.0Hadoop2.7.1Zookeeper3.7.1Scala-2.13.0二，下载及解压机器：hadoop01下载地址ht
Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能，Spark其他的功能如：Spark SQL，Spark Streaming，GraphX, MLlib都是在Spark Core的基础上进行扩展的，Spark Core主要包括以下几项：1、基础设施在Spark中有很多基础设施，被Spark中的各种组件广泛使用。这些基础设施包括Spark配置(SparkConf)、Spark内置的RPC框
一、Hadoop、Spark、Storm三大框架比较Hadoop:离线海量数据批处理,基于磁盘的Spark：基于内存。Spark特点：运行速度快，使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算，2、容易使用：多种语言编程，通过spark shell进行交互式编程3、通用性：提供了完整而强大的技术栈，包括sQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件4、运行模式多样：可运行在独立集群模式中，可以运行与ha
一、Spark概述（1）概述Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming，MLlib，GraphX成功解决了大数据领城中，离线批处理、交互式
OLAP(on-Line AnalysisProcessing)的实现方式ROLAP:基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。对于层次复杂的
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