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大数据开发 4月 3,2022

大数据5种不同数据处理方式

随着商业环境的不断发展,公司越来越依赖于他们的数据。 但是,在您可以利用任何数据为公司谋取利益之前,您必须首先处理您收集的结构化和非结构化数据。

虽然最简单和最著名的数据处理形式是数据可视化,但有几种不同的数据处理方法通常用于与数据交互。

继续阅读以了解有关五种数据处理类型的更多信息,以及它们在可用性、原子性、并发性和其他因素方面的不同之处。

为什么数据处理方法很重要?

您采用的数据处理方法将决定查询的响应时间以及输出的可靠性。因此,需要谨慎选择方法。例如,在可用性至关重要的情况下,例如证券交易所门户,交易处理应该是首选方法。

重要的是要注意数据处理和数据处理系统之间的区别。数据处理是将数据转换为有用信息的规则。数据处理系统是针对特定类型的数据处理进行优化的应用程序。例如,分时系统旨在优化运行分时处理。它也可以用于运行批处理。但是,它不会很好地适应这项工作。

从这个意义上说,当我们谈论为您的需求选择正确的数据处理类型时,我们指的是选择正确的系统。以下是最常见的数据处理类型及其应用。

1. 事务处理

事务处理部署在关键任务情况下。这些情况一旦中断,将对业务运营产生不利影响。例如,如前所述,处理证券交易所交易。在事务处理中,可用性是最重要的因素。可用性可能受以下因素的影响:

硬件:事务处理系统应该有冗余硬件。硬件冗余允许部分故障,因为冗余组件可以自动接管并保持系统运行。

软件:事务处理系统的软件应设计为从故障中快速恢复。通常,事务处理系统使用事务抽象来实现这一点。简而言之,如果发生故障,未提交的事务将被中止。这允许系统快速重启。

2.分布式处理

很多时候,数据集太大而无法放在一台机器上。分布式数据处理分解这些大型数据集并将它们存储在多台机器或服务器上。它依赖于 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。分布式数据处理系统具有高容错性。如果网络中的一台服务器出现故障,则可以将数据处理任务重新分配给其他可用的服务器。

分布式处理也可以极大地节省成本。企业不再需要建造昂贵的大型计算机并投资于维护和维护。

流处理和批处理是分布式处理的常见示例,下面将讨论这两者。

3.实时处理

实时处理类似于事务处理,因为它用于需要实时输出的情况。但是,两者在处理数据丢失的方式上有所不同。实时处理尽可能快地计算传入数据。如果它在输入数据中遇到错误,它会忽略错误并移动到下一个输入数据块。GPS 跟踪应用程序是实时数据处理的最常见示例。

将此与事务处理进行对比。如果出现错误,例如系统故障,事务处理将中止正在进行的处理并重新初始化。在近似答案就足够的情况下,实时处理优于事务处理。

在数据分析领域,流处理是实时数据处理的常见应用。流处理首先由 Apache Storm 推广,它在数据传入时对其进行分析。想想来自物联网传感器的数据,或实时跟踪消费者活动。 Google BigQuery 和 Snowflake 是采用实时处理的云数据平台的示例。

4.批处理

顾名思义,批处理就是将一段时间内存储的数据块一起或分批分析。当需要分析大量数据以获得详细见解时,需要进行批处理。例如,一个公司在一段时间内的销售数据通常会经过批处理。由于涉及大量数据,系统将需要时间来处理它。通过批量处理数据,可以节省计算资源。

当准确性比速度更重要时,批处理优于实时处理。此外,批处理的效率也以吞吐量来衡量。吞吐量是单位时间内处理的数据量。

5. 多并发处理

多并发处理是一种数据处理方法,其中两个或两个以上的处理器在同一数据集上工作。这听起来可能与分布式处理完全一样,但还是有区别的。在多处理中,不同的处理器驻留在同一系统中。因此,它们存在于相同的地理位置。如果出现组件故障,则会降低系统的速度。

另一方面,分布式处理使用彼此独立并且可以存在于不同地理位置的服务器。由于当今几乎所有系统都具有并行处理数据的能力,因此几乎每个数据处理系统都使用多处理。

但是,在本文的上下文中,可以将多处理视为具有本地数据处理系统。通常,处理非常敏感信息的公司可能会选择本地数据处理而不是分布式处理。例如,从事石油和天然气开采行业的制药公司或企业。

这种数据处理最明显的缺点是成本。构建和维护内部服务器非常昂贵。

作者 east
Hive 3月 31,2022

Presto vs Hive:综合比较

Presto 和 Hive 之间的 5 个最大区别是:

1、Hive 允许用户插入自定义代码,而 Preso 不允许。
2、Presto 旨在符合 ANSI SQL,而 Hive 使用 HiveQL。
3、Presto 可以处理有限数量的数据,因此在生成大型报告时最好使用 Hive。
4、 Hive 通常可以容忍失败,但 Presto 不能。
5、 Hive 使用 map-reduce 架构并将数据写入磁盘,而 Presto 使用 HDFS 架构而不使用 map-reduce。

Presto 最初是一个 Facebook 项目,让工程师可以针对公司庞大的 (300PB) 数据仓库运行交互式分析查询。 Facebook 发布了 Presto 作为 Apache Software 下的开源工具。 在创建 Presto 之前,Facebook 以类似的方式使用 Hive。 在放弃它转而支持 Presto 之后,Hive 也成为了一个开源的 Apache 工具数据仓库工具。 如今,使用大数据的公司通常对 Presto 和 Hive 有强烈的偏好。 仔细比较表明,这些选项有一些相似之处和不同之处,但都没有管理和转换大数据所需的综合功能。

Presto 与 Hive:ANSI SQL 和 HiveQL
许多数据工程师在第一次尝试 Presto 时注意到的第一件事就是他们可以使用现有的 SQL 知识。 Presto 依靠标准 SQL 来执行查询、检索数据和修改数据库中的数据。只要您了解 SQL,就可以立即开始使用 Presto。许多人认为这是一种优势。

Apache Hive 使用类似于 SQL 的语言,但它有足够的差异,初学者需要重新学习一些查询。 HiveQL 代表 Hive 查询语言,它有一些奇怪的东西可能会让新用户感到困惑。但是,任何熟悉 SQL 的人都应该发现他们可以相对快速地掌握 HiveQL。

Apache 为 HiveQL 维护了一个全面的语言手册,因此您可以在忘记命令时随时查找它们。尽管如此,查找信息会分散注意力并降低效率。

Presto vs Hive:自定义代码
由于 Presto 在标准 SQL 上运行,因此您已经拥有所需的所有命令。一些工程师认为这是一个优势,因为他们可以快速执行数据检索和修改。

然而,无法插入自定义代码可能会给高级大数据用户带来问题。在这种情况下,Hive 提供了优于 Presto 的优势。假设您非常了解该语言,您可以在查询中插入自定义代码。您可能不需要经常这样做,但在需要时它会派上用场。

在花时间在 HiveQL 中编写自定义代码之前,请访问 Hive 插件页面并搜索类似的代码。有人可能已经编写了您的项目所需的代码。如果您找不到您需要的特定代码,您可能会找到一个只需要稍作改动即可执行您的独特命令的插件。

Presto 与 Hive:数据限制
很少有人会否认 Presto 在生成频繁报告时运行良好。不幸的是,Presto 任务可以存储的数据量是最大的。一旦你碰到那堵墙,Presto 的逻辑就会崩溃。如果您生成每小时或每天的报告,您几乎可以肯定依靠 Presto 来完成这项工作。请记住,Facebook 使用 Presto,而且该公司会生成大量数据。不过,你可以达到一个极限。

Hive 似乎没有数据限制,至少不会影响实际场景。这使得 Hive 成为生成每周或每月报告的公司更好的数据查询选项。涉及的数据越多,项目所需的时间就越长。不过,Hive 不会失败。它会一直工作,直到你的命令结束。

Presto vs Hive:HDFS 和将数据写入磁盘
架构在 Presto 和 Hive 之间的差异中起着重要作用。

Hive 和 MapReduce
Hive 使用 MapReduce,这意味着它过滤和排序任务,同时在分布式服务器上管理它们。然而,在 reduce 和 map 阶段之间,Hive 必须将数据写入磁盘。写入磁盘会强制 Hive 在继续执行下一个任务之前等待一小段时间。

MapReduce 在 Hive 中运行良好,因为它可以处理多个服务器上的任务。分配任务会提高速度。尽管如此,数据必须写入磁盘,这会惹恼一些用户。

幸运的是,MapReduce 为 Hive 带来了非凡的灵活性。它可以处理大量的数据格式。 MapReduce 还可以帮助 Hive 即使在遇到数据故障时也能继续工作。它将承认失败并在可能的情况下继续前进。

Presto 和 HDFS
Presto 具有不同的架构,这使得 Give 在某些情况下有用,而在其他情况下则很麻烦。 Presto 支持 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS),这是一种非关系源,无需在任务之间将数据写入磁盘。相反,HDFS 架构在整个分布式系统中存储数据。由于它的数据不会被锁定在一个地方,Presto 可以在不停止将数据写入磁盘的情况下运行任务。

显然,HDFS 提供了几个优点。不过,毫不奇怪,您可能会遇到架构方面的挑战。 HDFS 不能像 MapReduce 一样容忍故障。当出现问题时,Presto 往往会迷失方向并关闭。这种情况并不经常发生,但您可能会因失败而损失数小时的工作时间。你可能会发现你可以追溯你的步骤,解决问题,然后从你离开的地方继续。即使使用该解决方案,用户也会浪费宝贵的时间来追踪故障的根源并诊断问题。

Presto vs Hive:结论
许多使用大数据的专业人士更喜欢 Hive 而不是 Presto,因为他们欣赏 Hive 的稳定性和灵活性。当您专业地处理大数据时,您会发现有时您想编写自定义代码以提高项目效率。

仅仅因为有些人更喜欢 Hive,并不一定意味着你应该打折 Presto。按预期使用时效果很好。 Presto 快速处理任务。只是不要要求它一次做太多事情。如果这样做,您将面临失败的风险。

作者 east
大数据开发 3月 30,2022

怎样成为一名国外数据分析工程师

利用数据可以实现很多事情,从个性化营销活动到为自动驾驶汽车提供动力。 数据科学家负责分析数据并将其用于各种目的。 但是,他们需要高质量的数据来完成复杂的任务,例如预测业务趋势。 这就是数据工程师的用武之地。数据工程是收集和验证信息(数据)以便数据科学家可以使用它的科学。

数据工程师平均每年可以赚取 117,000 美元。 有时,他们甚至可以赚取高达 160,000 美元的年收入。 根据 Dice 的说法,企业比以往任何时候都更渴望聘请数据工程师。 2019 年,数据工程是最热门的科技工作,空缺职位数量同比增长 50%。

凭借出色的薪酬水平和高需求,数据工程可以成为一个有利可图的职业选择。

数据工程:职责是什么?

数据工程师设置和维护支持业务信息系统和应用程序的数据基础设施。他们可能会使用小型的东西,例如夫妻企业的关系数据库,或者大型的东西,例如财富 500 强公司的 PB 级数据湖。

作为其职责的一部分,数据工程师设计、构建和安装数据系统。这些系统为机器学习和人工智能分析提供了动力。他们还为大量数据任务开发信息流程。其中包括数据采集、数据转换和数据建模等。

无论是单人秀还是更大的团队,数据工程领域包括以下岗位:

数据架构师:数据架构师为整个组织或其特定部分设计数据管理系统。他们的工作使数据系统能够摄取、集成和管理业务洞察和报告所需的所有数据源。数据架构师的工作可能需要深入了解 SQL、NoSQL 和 XML 以及其他系统和工具。

数据库管理员:数据库管理员帮助设计和维护数据库系统。它们确保数据库系统为组织中的所有用户无缝运行。数据库管理员优化数据库以提高速度。他们还确保更新不会干扰工作流程,并且敏感信息是安全的。

数据工程师:数据工程师了解数据科学中使用的几种编程语言。其中包括 Java、Python 和 R 之类的。他们了解 SQL 和 NoSQL 数据库系统的来龙去脉。他们还了解如何使用分布式系统,例如 Hadoop。拥有如此广泛的知识使他们能够与数据架构师、数据库管理员和数据科学家合作。事实上,有时,他们可以自己扮演所有这些角色。从本质上讲,数据工程师负责为组织构建强大的集成数据基础架构。

数据科学家与数据工程师:有什么区别?

数据科学家使用统计建模和其他工具来分析数据。数据工程师专注于构建所需的基础架构,以生成和准备用于分析的数据

数据科学家与关键决策者密切合作,制定数据战略。数据工程师与数据科学家密切合作,为他们提供高质量的数据

数据科学家负责产生洞察力。数据工程师负责构建和维护向数据科学家提供数据的管道

数据科学家

数据科学家在现代企业中承担着许多职责。例如,帮助 Facebook 向您展示有针对性的广告、教机器人车辆自动驾驶以及帮助 Netflix 推荐完美的电影。他们的工作为公司带来了巨大的竞争优势。例如,由于通过数据分析更好地保留了客户,Netflix 每年可节省 10 亿美元。

数据科学家专注于统计建模和机器学习技术。他们开发图形显示、仪表板和其他方法来与组织中的决策者共享重要的商业智能。然而,每个数据科学家都需要访问高质量的数据,因此需要数据工程师。

数据工程师

数据工程师创建数据管道,将数据从一个系统连接到另一个系统。他们还负责将数据从一种格式转换为另一种格式,以便数据科学家可以从不同系统中提取数据进行分析。尽管数据工程师不像数据科学家那样引人注目,但在数据分析方面,他们同样重要(如果不是更重要的话)。

作为一个简单的类比,如果数据科学家是列车长,那么数据工程师就是将列车从 A 点送到 B 点的铁路网络的建设者。

现在,假设列车长想在没有铁路线的地方运送有效载荷。售票员需要铁路网络建设者将火车连接到新目的地。铁路建设者的建筑师将研究地形。他们将决定是否最好绕过、翻越或隧道穿过途中的任何山脉。他们可能会在河流上建造桥梁。他们将使用所有可用的工具来建造一条将火车连接到新目的地的铁路线。

简而言之,数据科学家通过编写查询与数据进行交互。他们负责为洞察力创建仪表板并制定机器学习策略。他们还直接与决策者合作,了解他们的信息需求并制定满足这些需求的策略。数据工程师构建和维护连接组织数据生态系统的数据基础设施。这些基础设施使数据科学家的工作成为可能。

数据工程师应该具备哪些技能?

1) 数据科学中使用的编程语言

数据工程师至少需要以下编程语言的专业知识:

SQL:设置、查询和管理数据库系统。 SQL 本身并不是一种“数据工程”语言,但数据工程师需要经常使用 SQL 数据库。

Python:创建数据管道、编写 ETL 脚本、建立统计模型和执行分析。与 R 一样,它是数据科学和数据工程的重要语言。这对于 ETL、数据分析和机器学习应用程序尤其重要。

R:分析数据,建立统计模型、仪表板和可视化展示。与 Python 一样,它是数据科学和数据工程的重要语言。它对于数据分析和机器学习应用程序特别有用。

这些脚本语言的知识使数据工程师能够排除故障并改进数据库系统。它还允许他们优化他们正在使用的业务洞察工具和机器学习系统。数据工程师也可以从熟悉 Java、NoSQL、Julia、Scala、MATLAB 和 TensorFlow 中受益。

2)关系和非关系数据库系统

数据工程师需要知道如何使用各种数据平台。 MySQL、PostgreSQL(混合 SQL 和 NoSQL 数据库)和 Microsoft SQL Server 等基于 SQL 的关系数据库系统 (RDBMS) 尤为重要。例如,他们应该对使用 SQL 构建和设置数据库系统感到自在。数据工程师还应该培养使用 NoSQL 数据库(如 MongoDB、Cassandra、Couchbase 等)的技能。

3) ETL 解决方案

数据工程师应该习惯于使用 ETL(提取、转换、加载)系统。 ETL 工具有助于提取、转换和加载数据到数据仓库。他们还应该了解如何使用 ETL 解决方案来协助将数据从一个存储系统或应用程序转换和迁移到另一个存储系统或应用程序。

4) 数据仓库

从各种业务系统中提取信息后,数据工程师可能需要准备信息以将其与数据仓库系统集成。如果他们想查询数据以获得深入的见解,数据集成至关重要。这可能涉及使用 Integrate.io 等 ETL 工具转换数据。

基于云的数据仓库构成了最先进的商业智能数据系统的支柱。数据工程师应该了解如何建立基于云的数据仓库。他们应该擅长将各种数据类型连接到它,并优化这些连接以提高速度和效率。

5) 数据湖

数据仓库只能处理结构化信息,例如关系数据库中的信息。关系数据库系统将数据存储在明确标识的列和行中。同时,数据湖可以处理任何类型的数据。这包括非结构化信息,例如流数据。 BI 解决方案可以连接到数据湖以获取有价值的见解。出于这个原因,许多公司正在将数据湖整合到他们的信息基础设施中。

要将机器学习算法应用于非结构化数据,了解如何集成数据并将其连接到商业智能平台非常重要。

6) 连接器

数据工程师开发连接各种信息系统的基本数据路径。因此,数据工程师应该对数据管道有很好的了解。他们应该知道如何帮助信息网络的不同部分相互通信。例如,他们应该能够使用 REST、SOAP、FTP、HTTP 和 ODBC,并了解尽可能高效地将一个信息系统或应用程序连接到另一个信息系统或应用程序的策略。

7) 数据摄取

数据摄取是指从不同来源提取数据。在提取过程中,数据工程师需要密切关注适用于情况的格式和协议——同时快速无缝地提取数据。

8) 配置商业智能系统

存储数据后,数据科学家建立信息源之间的重要联系。这些来源可以是数据仓库、数据集市、数据湖和应用程序。建立数据源之间的联系可能涉及将公司的数据暴露给用于商业智能的高级机器学习算法。数据工程师必须了解此过程如何为数据科学家的工作提供支持。

9) 构建仪表板以显示洞察和分析

许多商业智能和机器学习平台允许用户开发漂亮的交互式仪表板。这些仪表板展示了查询、人工智能预测等的结果。创建仪表板通常是数据科学家的责任。但是,数据工程师可以在此过程中协助数据科学家。许多 BI 平台和 RDBMS 解决方案允许用户通过拖放界面创建仪表板。不过,SQL、R 和 Python 的知识可以派上用场。它允许数据工程师协助数据科学家设置满足其需求的仪表板。

10) 机器学习

机器学习主要是数据科学家的领域。然而,由于数据工程师是构建支持机器学习系统的数据基础设施的人,因此他们对统计和数据建模感到满意是很重要的。此外,并非所有组织都会有数据科学家。因此,了解如何设置 BI 仪表板、部署机器学习算法以及独立提取深刻见解是很好的。

11) UNIX、Solaris 和 Linux 系统

未来的机器学习系统很可能是基于 UNIX 的。这是由于对硬件 root 访问的要求以及对 Windows 和 Mac OS 不提供的附加功能的需求。因此,如果数据工程师还没有这样做的话,他们现在会想要熟悉这些操作系统。

我如何学习成为一名数据工程师?

成为一名数据工程师没有明确的道路。尽管大多数数据工程师通过在工作中发展他们的技能来学习,但您可以通过自学、大学教育和基于项目的学习获得许多所需的技能。

无论您是在大学学习还是自己学习成为一名数据工程师,都有很多方法可以实现您的目标。

让我们来看看人们培养数据工程技能的四种方式:

1) 大学学位

成为数据工程师不需要大学教育。不过,获得正确的学位会有所帮助。对于数据工程师来说,工程、计算机科学、物理学或应用数学的学士学位就足够了。但是,您可能想攻读计算机工程或计算机科学的硕士学位。它将帮助您与其他求职者竞争——即使您之前没有数据工程师的工作经验。

2) 免费且廉价的在线课程

一些最好的数据工程师是通过免费且廉价的在线学习计划自学的。信不信由你,您可以通过在 YouTube 上观看视频来了解您需要了解的大部分内容。本文重点介绍了几个优秀的 YouTube 视频,这些视频有助于为成为数据工程师奠定基础。

以下是一些学习数据工程基础知识的免费在线课程:

数据工程初学者指南(第 1 部分)、(第 2 部分)、(第 3 部分):Medium 上的这些文章将帮助您了解数据工程和数据科学的基础知识。它们还将帮助您了解数据建模、数据分区以及提取、转换和加载 (ETL) 数据的策略。如果您想比我们在本文中的时间更深入,那么本指南是最好的起点。

Udacity 的数据工程纳米学位:Udacity 是一家围绕数学和技术提供高质量、免费的在线教育的公司。他们有一整条专门用于教授数据工程的课程。

随着您对学习的深入了解,您将需要掌握各种编码语言、操作系统和信息系统。以下是学习以下技能的免费资源列表:

如何使用 Linux,CS40​​1

如何使用 Python、SQL 和 NoSQL 进行编码

如何使用 Hadoop、MapReduce、Apache Spark 和机器学习

3) 基于项目的学习

找到完成在线数据工程课程的动机可能很困难。许多想成为数据科学家的人还没来得及干就辞职了。如果您遇到这种情况,请考虑基于项目的学习方法。

选择一个你觉得有趣的项目。学习完成项目所需的技能。基于项目的学习可以成为学习数据工程的更有趣和实用的方式。

要为基于项目的学习方法添加更多动力,请考虑写下您的工作和研究。打开一个 Medium 帐户并花一些时间创建一些关于数据工程主题的“操作指南”文章。您还可以将您的个人项目发布到 Github,并为 Github 上的开放项目做出贡献。这些行动 这样做将提高您对潜在雇主的数据工程街头信誉。

4) 专业认证

有许多数据科学和数据工程的专业认证课程。以下是数据工程中最受欢迎的证书课程列表:

供应商特定认证:Oracle、Microsoft、IBM、Cloudera 和许多其他数据科学技术公司为其产品提供有价值的认证培训。

认证数据管理专业人员 (CDMP):国际数据管理协会 (DAMA) 开发了 CDMP 计划作为一般数据库专业人员的证书。

Cloudera Certified Professional (CCP) 数据工程师:Cloudera CCP 称号是针对专业数据工程师的认证。它涵盖了数据转换、暂存和存储信息、数据摄取等主题。

谷歌云认证专业数据工程师:申请人成功通过两个小时的考试后,即可获得谷歌云数据工程师认证。

但是,这些课程可能没有您想象的那么有价值。数据工程是你边做边学的东西。雇用数据工程师的公司知道这一点。

如果您的雇主赞助您获得其中一项认证,那就太好了。但是,如果您是自学,请记住,边做边学比证书更有价值。

作者 east
大数据开发 3月 28,2022

国外MySQL数据仓库和数据库的8个常用 ETL 工具

在大数据时代,找到合适的 MySQL ETL 工具对于管理和分析数据至关重要。理想情况下,您需要一个能够让您轻松控制数据流、符合安全标准、与流行应用程序轻松集成并帮助团队中的每个成员构建数据管道而无需学习如何编码的解决方案。

有这么多用于 MySQL 数据仓库和数据库的 ETL 工具,您需要一个指南来帮助您选择适合您公司的选项是可以理解的。您探索的 ETL 解决方案越多,您选择的软件就越有可能使您的员工和经理能够从可靠的数据中做出明智、明智的选择。

为了帮助您选择适合您的 ETL 解决方案,这里汇总了一些可用的顶级 ETL 工具。

MySQL 数据仓库的 8个 ETL 工具:

DataExpress

Pentaho Kettle

csv2db

Apatar

Domo

AWS Glue

Benetel

Apache Spark

DataExpress

提供了许多使 MySQL 用户受益的功能。 它符合 HIPAA 和金融行业的安全要求。 DataExpress 还允许您创建数据传输计划。 设置时间表后,它将自动将数据从您的数据库传输到您的分析应用程序。

制作 DataExpress 的公司 DATA443 Risk Mitigation 有几个版本供您考虑。 不幸的是,这些选项迫使您承诺使用非常具体的软件形式。 你没有太多的灵活性。

此外,DATA443 风险缓解侧重于安全性。 这意味着 DataExpress 超出了大多数监管准则。 这也意味着 ETL 不是开发人员的主要关注点。

Pentaho Kettle

Pentaho Data Integration(或 Kettle)具有出色的用户界面,可以让没有经验的用户构建数据管道。您无需了解 SQL 或其他语言即可开始使用。这些特性使其成为商业智能和 MySQL ETL 的不错选择。

另一方面,它的一些最重要的缺陷包括:

限制您的设计的有限模板。

数据库连接超时之前令人沮丧的短暂时间。

无法真正识别问题的难以辨认的错误代码。

此选项的价格点意味着 Pentaho Kettle 可能并不适合所有人。

csv2db

如果您的需求有限,需要将 CSV 文件添加到 MySQL 数据库,那么 csv2db 可以为您工作。该工具只做一件事,但它做得非常好。

用户需要一些编码经验才能开始。 CSV2db 不是销售团队可以使用的解决方案类型。它专为希望以快速、简单的方式管理数据的技术专家而设计。

Apatar

Apatar 在 MySQL ETL 和商业智能数据分析方面相当简单。其为商业用户设计的开源软件提供对数据质量工具、集成工具等的访问。您不需要编码或数据管理经验即可使用该工具。但是,如果您确实知道如何编写脚本,则可以从 Apatar 获得更多的灵活性和自定义。

同样重要的是要注意 Apatar 没有得到很多更新。不要期望它与最新的应用程序集成。

Domo

您可能以前听说过 Domo。选择 Domo 有一些明显的优势。它比大多数 MySQL ETL 工具做得更多。例如,您可以使用它来分析和可视化数据。其他流行的用例包括将 Domo 数据引入 Amazon Redshift 并将 Domo 数据加载到 Google BigQuery。

通过包含数据分析和可视化功能,Domo 将自己定位为用户友好的选项。不幸的是,这正是该软件的不足之处。实际上,Domo 有一个陡峭的学习曲线和一个对新用户没有多大意义的用户界面。虽然它似乎是商业智能的绝佳选择,但它缺乏营销和销售专家做出数据驱动决策所需的直观功能。

AWS Glue

Amazon Web Services 是一项基于云的服务,提供 AWS Glue,这是一种利用 Python 作为其基础语言的实时 ETL 工具。当您想要完全无服务器时,AWS 是理想的选择。然而,这将是有代价的。您将按小时收费,以一秒为增量。

Benetl

Benetl 是一个免费的 MySQL ETL 工具。然而,它仍然是有代价的。您需要在编码和数据库管理方面拥有丰富的经验才能从 Benetl 获得任何东西。除了可以让您编写命令的屏幕之外,它几乎没有用户界面。要将 Benetl 连接到 MySQL,您需要下载核心软件未包含的驱动程序。对于没有计算机科学学位的人来说,即使创建 Benetl 帐户似乎也是不可能的。

Benetl 也只管理 csv、txt 和 xls 文件,这可能会给您和您的团队带来问题。

除非您是数据专家,否则您可能需要重新考虑 Benetl。尽管没有前期成本,但学习曲线非常陡峭,您最终可能会花费大量时间(以及金钱)试图弄清楚它。最好为适合您员工的软件付费。

Apache Spark

Apache Spark 是一个“闪电般快速”的统一分析引擎,能够快速高效地处理大型数据集。以速度着称的 Apache Spark 可以将工作负载的运行速度提高 100 倍。虽然功能强大,但 Apache Spark 不提供自动优化过程。如果自动化对您很重要,这是您需要考虑的事情,因为您需要手动优化代码。

这个开源 ETL 工具也不适合多用户环境,并且不提供自己的文件管理系统。

作者 east
数据仓库, 数据库 3月 25,2022

数据工程最糟糕的部分是什么

在数据工程团队中,列表很长,取决于您的个人角色。但我的一般选择是“最终数据科学家和数据分析师糟糕的 SQL 语句”。

可能不是一个明显的答案,所以让我解释一下。

如果您正在使用数据仓库,让我们从数据工程团队的三个主要工作领域的角度来看这个问题:

构建 ETL 管道 → 将数据导入您的仓库

构建转换→加入/转换不同的数据集

公开数据以供下游使用 → 报告、分析、ML/AI

数据工程师还需要对元数据进行分类和组织,并定义从仓库写入和读取数据的流程。在某种程度上,他们是数据仓库的图书馆员。

然后目标是尽可能抽象和自动化。通过自动化,数据工程师可以将他们稀缺的时间用于构建与维护/修复。

您还通过向您提供的数据添加 SLA 来向业务做出承诺。 “报告将在太平洋标准时间早上 6 点之前完成”或“我们的分析环境仅比我们的生产环境晚 15 分钟”。

瞧,您已经完成了以上所有工作,将其投入生产,稍作调整,一切正常。你可以继续做别的事情。嗯,不。

变革的驱动力

事情不是一成不变的。如果您正在为一家不断发展的企业工作,那么您将不得不应对三个挑战:

数据量在 5 年内增长约 10 倍,同时出现了越来越多的新型数据源

模型的数量正在增长。随着您将更多数据引入您的仓库,您可以以无限新的方式组合这些数据。你会听到术语“DAG”(有向无环图)。

用户和工具的数量正在增长。随着业务的增长,需要/想要访问数据的人数也在增加。他们将希望使用他们选择的工具访问这些数据。

数据工程的挑战

现在你是负责这个堆栈的数据工程师。您的公司将雇用更多的数据工程师来保持运转。例如,Netflix 每个数据源都有一名数据工程师,他们的全部工作就是保持该数据源的盘子旋转。

但并非每家公司都有 Netflix 的预算。人数有上限。但是,贵公司招聘的数据科学家和分析师的数量似乎没有限制。更多的关注数据是“数据驱动的”。

因此,“数据构建者”(数据工程师)和“数据消费者”(数据分析师、科学家、机器学习应用程序等)之间的比例猛增。

我看到(数据构建者)与(数据消费者)的比率介于 1:20 到 1:40 之间。一名数据工程师必须支持 20-40 个下游用户。

这就是问题开始的地方。回到最初的三个工作领域,将会发生以下情况:

ETL 管道运行很长时间并产生错误和问题。不过,您可能只能在运行后发现,现在您必须弄清楚是什么损坏了。这是一个巨大的干扰。

现有的模型可能无法提供企业想要的答案。分析师想要快速行动,因此他们绕过您并开始添加新模型,甚至直接在您的仓库中查询原始数据。如果基础表发生变化,这会导致模型膨胀和损坏。

您的最终用户可能正在使用为他们生成 SQL 的工具。或者他们编写自己的 SQL 语句。这两种方法都可能导致糟糕的 SQL 语法使整个仓库紧张,每个人的查询速度都很慢。

然后用户向数据工程师提交支持票(“我的查询很慢”,或者“我的查询没有完成或完成”)。你会被支持请求淹没。

我们当然是在戏剧化,但从方向上讲,这是工作中最糟糕的三个部分。让我们称之为“保持盘子旋转”。

数据工程中最糟糕的部分

我书中最糟糕的一点是最后一点——处理糟糕的 SQL。

那是因为管道和模型是您可以控制的。约定、工具、监控、警报、访问权限等——有一种方法可以在事物周围设置护栏。

但是控制最终用户和他们的 SQL 是不可能的。例如,我见过没有 WHERE 子句的“SELECT *”查询,它连接两个表,每个表有 20 亿行。输出量如此之大,以至于它会填满并取下仓库。 “谁写了那个查询??”。

不太引人注目的结果包括编写查询,例如10 分钟的执行时间,一个小的更改可能会导致 1 分钟的执行时间。这听起来可能没什么大不了的(“我会同时去喝杯咖啡”),但这是生产力的巨大损失。对于数据科学,快速迭代和测试模型就是一切。

是的,您可以设置规则来终止查询,但所做的只是增加分析师文件的支持票数,因为查询没有完成。

对于数据工程师来说,这些查询是谁编写的也不是很明显。分析师使用的工具掩盖了他们背后的用户。 Tableau、Looker 或 Mode Analytics 等仪表板工具在您的仓库中显示为一个用户。

但在他们身后,他们可能有 100-200 人在编写查询。因此,您使用“Looker”作为用户,但您不知道是“Jack”、“Anne”还是“Joe”编写了查询。因此,要找出发生了什么以及谁编写了哪个查询,需要进行大量的挖掘工作。

概括

所以你去,上面是长版本。答案的简短版本是“最终用户的 SQL 语句不佳”。

这是一个问题,原因有以下三个:

您无法控制分析师编写的 SQL 语法。您可能只有在查询运行并造成损坏后才能发现。

分析师用来编写查询的工具掩盖了他们背后的用户。在拥有数百名用户的情况下,找到编写查询的用户就像大海捞针一样。

您不能只是关闭分析师或终止他们的查询——这将导致支持票证的增加以及数据工程和数据消费者之间的摩擦。

随着数据生产者与数据消费者的比例越来越大,问题只会越来越大。您必须支持的最终用户越多,您必须处理的投诉和罚单就越多,这是一个巨大的挫败感和时间浪费。

当然,这个问题的答案是让分析师能够编写更好的 SQL,并帮助数据工程师在这方面与分析师协作。

作者 east
Hbase, Hive 3月 24,2022

生产环境选型考虑:Hive全方位对比HBase

Apache Hive 和 Apache HBase 是用于大数据的令人难以置信的工具。虽然它们的功能有一些相同之处,但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的作用,使它们更适合特定的场景。一些主要区别包括:

Apache Hive 是建立在 Hadoop 之上的数据仓库系统,而 Apache HBase 是在 HDFS 或 Alluxio 之上的 NoSQL 键/值。

Hive 为 Spark/Hadoop 数据提供 SQL 功能,HBase 实时存储和处理 Hadoop 数据。

HBase 用于实时查询或大数据,而 Hive 不适合实时查询。

Hive 最适合用于数据的分析查询,而 HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为湖存储或处理。

归根结底,将 Apache Hive 与 Apache HBase 进行比较就像将苹果与橘子,或 Google 与 Facebook 进行比较。虽然这两个实体相似,但它们不为用户提供相同的功能。然而,尽管存在差异,Apache Hive 和 Apache HBase 都是处理大数据时使用的绝佳工具。继续阅读以了解有关 Apache Hive、Apache HBase 的更多信息,以及它们的各种功能如何在处理大数据时改善您的业务。

什么是 Apache Hive?

让我们从 Apache Hive 开始“Hive 与 Hbase”的考试。 Apache Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库系统。它为大型 Hadoop 非结构化数据池提供数据汇总、分析和查询。您可以查询存储在 Apache HDFS 中的数据,甚至可以查询存储在 Apache HBase 中的数据。 MapReduce、Spark 或 Tez 执行该数据。

Apache Hive 使用一种称为 HiveQL(或 HQL)的类似 SQL 的语言来查询批量 MapReduce 作业。 Hive 还支持 ACID 事务,例如 INSERT/DELETE/UPDATE/MERGE 语句。从更新 3.0 开始,Hive 通过减少表模式约束和提供对矢量化查询的访问权限为此添加了一些额外的功能。

简而言之,Apache Hive 为 Spark/Hadoop 数据提供了 SQL 特性(MapReduce 的 Java API 不太容易使用),它既是一个数据仓库系统,也是一个具有丰富集成和大量用户友好的 ETL 工具特征。与许多类似的产品(例如 Apache Pig)一样,Hive 在技术上可以处理许多不同的功能。例如,Hive 允许您使用 SQL,而不是为 MapReduce 作业编写冗长的 Java。您在堆栈中使用 Hive 的原因将因您的需求而异。

Hive 的核心功能

Hive 可以帮助精通 SQL 查询与 Hadoop 集成的各种数据存储中的数据。由于它符合 JDBC,它还与现有的基于 SQL 的工具集成。运行 Hive 查询可能需要一段时间,因为默认情况下它们会遍历表中的所有数据。尽管如此,Hive 的分区功能限制了数据量。分区允许对存储在单独文件夹中的数据运行过滤查询,并且只读取与查询匹配的数据。例如,如果文件将日期格式作为其名称的一部分,它可以用于仅处理在特定日期之间创建的文件。

以下是 Hive 的一些功能:

它使用 SQL。

出色的 Apache Spark 和 Tez 集成。

您可以使用用户定义函数 (UDF)。

它有很棒的带有 Hive 3+ 的 ACID 表。

您可以查询庞大的 Hadoop 数据集。

大量集成(例如,BI 工具、Pig、Spark、HBase 等)。

其他基于 Hive 的功能(例如 HiveMall)可以提供一些额外的独特功能。

什么是 Apache HBase?

Apache HBase 是运行在 HDFS 或 Alluxio 之上的 NoSQL 键/值存储。与 Hive 不同,HBase 操作在其数据库而不是 MapReduce 作业上实时运行。所以,你有随机访问能力——这是 HDFS 所缺少的。由于 HDFS 不是为处理具有随机读/写操作的实时分析而构建的,因此 HBase 为 HDFS 带来了大量功能。您可以将其设置为通过 Hadoop 处理的实时数据的数据存储。您可以将它与 MapReduce 集成。更好的是,您可以将它与 Hive 和 MapReduce 集成以获得 SQL 功能。

HBase 包含表,并且表被拆分为列族。列族(在架构中声明)将一组特定的列组合在一起(列不需要架构定义)。例如,“message”列族可以包括以下列:“to”、“from”、“date”、“subject”和“body”。 HBase 中的每个键/值对都定义为一个单元格,每个键由 row-key、c​​olumn family、column 和 time-stamp 组成。 HBase 中的一行是由行键标识的一组键/值映射。 HBase 享有 Hadoop 的基础设施并横向扩展。

简而言之,HBase 可以存储或处理具有近乎实时读/写需求的 Hadoop 数据。这包括结构化和非结构化数据,尽管 HBase 擅长后者。 HBase 具有低延迟,可通过 shell 命令、Java API、Thrift 或 REST 访问。 HBase 通常是 Hadoop 集群中的存储层,Adobe 等大型品牌利用 HBase 来满足其所有 Hadoop 存储需求。

HBase的核心特性

HBase 通过将数据存储为模仿 Google 的 Bigtable 的键/值来工作。它支持四种主要操作:添加或更新行、扫描以检索一系列单元格、返回指定行的单元格以及删除以从表中删除行、列或列版本。版本控制是可用的,因此它可以获取数据的先前值(历史记录不时删除以通过 HBase 压缩清理空间)。尽管 HBase 包含表,但仅表和列族需要模式,列不需要模式,并且它包括增量/计数器功能。

以下是 HBase 的一些功能:

它支持键值

它是一个支持随机读/写操作的 NoSQL 数据库

中型对象 (MOB) 支持

HBase 支持协处理器。这对于计算海量数据非常有用,并且操作类似于 MapReduce 作业,并具有一些额外的好处。

允许您利用 Apache Phoenix

您可以执行扫描操作

Hive 和 HBase 的局限性是什么?

每个工具都有自己的优缺点。因此,Hive 和 HBase 总是存在某些限制。阅读下面的这些限制。

Hive限制

首先,Hive 具有非常基本的 ACID 功能。他们到达了 Hive 0.14,但没有 MYSQL 等产品的成熟度。也就是说,仍然有 ACID 支持,并且每个补丁都会变得更好。

Hive 查询通常也具有高延迟。由于它在 Hadoop 上运行批处理,因此可能需要几分钟甚至几小时才能获得查询结果。此外,更新数据可能既复杂又耗时。

Hive 在小数据查询(尤其是大容量数据)方面并不是最好的,大多数用户倾向于依靠传统的 RDBMS 来处理这些数据集。

HBase 限制

HBase 查询采用自定义语言,需要经过培训才能学习。类似 SQL 的功能可以通过 Apache Phoenix 实现,尽管它是以维护模式为代价的。此外,HBase 并不完全符合 ACID,尽管它确实支持某些属性。最后但同样重要的是——为了运行 HBase,你需要 ZooKeeper——一个用于分布式协调的服务器,例如配置、维护和命名。

HBase 可以通过协同处理来处理小数据,但它仍然不如 RDBMS 有用。

实践中的 Hive 和 HBase

正如 Hive 和 HBase 在某些场景中有其局限性一样,它们也有它们蓬勃发展的特定场景。在下面的实践中阅读 Hive 和 HBase。

Hive使用场景

Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如,计算趋势或网站日志。

我们通常会看到两个 Hive 用例:

HDFS 的 SQL 查询引擎 – Hive 可以成为 SQL 查询的重要来源。您可以利用 Hive 处理 Hadoop 数据湖并将它们连接到您的 BI 工具(如 Tableau)以实现可见性。

具有 HBase、Pig、Spark 或 Tez 的表存储层。大量 HDFS 工具使用 Hive 作为表存储层。从技术上讲,这可能是其最大的全球用例。

Hive 使用的真实例子

目前有超过 4,330 家公司品牌使用 Hive。这比使用 HBase 少,但仍然有很多品牌——尤其是因为大多数公司仍在运行 SQL 堆栈。

Scribd 将 Hive 典型的数据科学用例与 Hadoop 结合使用。这包括机器学习、数据挖掘和 BI 工具的临时查询。确实,Scribd 使用 Hive 作为其整体 Hadoop 堆栈的一部分——这是它最适合的地方。您可以将 Hive 和 HBase 放在同一个集群上进行存储、处理和即席查询。

MedHelp 将 Hive 用于其 Find a Doctor 功能。他们每天在 Hadoop 堆栈上处理数百万个查询,而 Hive 像专业人士一样处理它。

Last.fm 还使用 Hive 进行临时查询。再次,这就是 Hive 的亮点。如果您需要在 Hadoop 上进行临时查询,请使用 Hive。

HubSpot、hi5、eHarmony 和 CNET 也使用 Hive 进行查询。

HBase 使用场景

HBase 非常适合实时查询大数据(例如 Facebook 曾经将其用于消息传递)。 Hive 不应该用于实时查询,因为结果需要一段时间。

HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为湖存储和处理。您也可以使用 HBase 作为所有 Hadoop 数据的仓库,但我们主要看到它用于写入繁重的操作。

HBase 使用的真实使用场景

几乎所有这些案例都将使用 HBase 作为 Hadoop 的存储和处理工具——这是它自然适合的地方。

Adobe 自推出以来一直在运行 HBase。他们的第一个节点早在 2008 年就启动了,他们目前将 HBase 用于他们的 30 个 HDFS 节点。他们将其用于内部结构化数据和非结构化外部数据。

Flurry 使用 HBase 运行 50 个 HDFS 节点,它使用 HBase 处理数百亿行。

HubSpot 主要使用 HBase 进行客户数据存储。作为 HDFS 堆栈的一部分,他们还使用 Hive 对该 HBase 数据运行查询。

Twitter 也在他们的 Hadoop 堆栈中使用 HBase。它用于用户搜索的内部数据。

Streamy 从 SQL 切换到带有 HBase 的 Hadoop 堆栈。他们声称能够比以往更快地处理。

Sematext(为 HBase 创建 SMP)使用 HBase 和 MapReduce 堆栈。同样,这两者可以很好地协同工作(通常通过 Hive 加以利用),因为它们完美地互补了彼此的优缺点。 超过 10,000 家企业使用 HBase。而且大部分都很大。在当前的技术生态系统中,大品牌倾向于更频繁地利用 Hadoop,因此 HBase 往往处于一些大堆栈中(例如,TCS、Marin Software、Taboola、KEYW Corp 等)

作者 east
Spark 3月 24,2022

生产环境选型考虑:5款大数据流处理平台

实时分析可以让您及时了解当前正在发生的事情,例如目前有多少人正在阅读您的新博客文章,以及是否有人喜欢您最新的 Facebook 状态。对于大多数平台分析来说,实时是一个不错的功能,它不会提供任何额外的功能。然而,有时实时处理是必须的。

假设您经营一家大型广告公司。实时分析可以让您随时了解最新的在线广告活动(您的客户花费大量资金购买)是否真的有效,如果没有,您可以在预算进一步花费之前立即进行更改。另一个用例是为您自己的应用程序提供实时分析——它看起来不错,您的用户可能需要它。

实时分析可以让您及时了解当前正在发生的事情,例如目前有多少人正在阅读您的新博客文章,以及是否有人喜欢您最新的 Facebook 状态。对于大多数用例来说,实时是一个不错的功能,它不会提供任何重要的见解。然而,有时实时是必须的。

假设您经营一家大型广告公司。实时分析可以让您随时了解您的最新在线广告活动(您的客户支付了大量资金)是否真的有效。如果不是,您可以在预算进一步花费之前立即进行更改。另一个用例是为您自己的应用程序提供实时分析。毕竟,这样做看起来不错,您的用户甚至可能需要它。

那里有很多实时平台。他们中的很多人都是新人,他们之间的区别并不是每个人都清楚。我们至少可以提供所有选项供您选择,因此这里有五个可用于大数据的实时流媒体平台。

1. Apache Flink

Apache Flink 是一个开源流媒体平台,在复杂流处理方面速度极快。事实上,它能够在几毫秒内处理实时流,因为它可以被编程为仅在实时通过大数据行时处理新的、更改的数据。通过这种方式,Flink 可以轻松实现大规模的批处理和流处理,以提供实时洞察,因此这个平台以提供低延迟和高性能着称也就不足为奇了

Flink 著名的另一个特性是容错,这意味着系统故障不会影响整个集群。它还设计为在完成计算的同时在任何集群环境中运行,使其成为一种可靠、快速的解决方案,恰好可以根据需要轻松扩展。精确一次语义的添加和预定义运算符的存在有助于在该平台上进行实时处理。

请注意,Flink 可以将事件流处理为有界或无界数据集。使用无界流,没有定义的结束并且可以始终如一地处理。另一方面,有界的事件流将作为批处理进行处理,并具有定义的开始和结束。这提供了一定的灵活性,因为程序可以用多种语言编写,例如 Python、Scala、SQL 和 Java。最后,Flink 以其易用性和易于与其他开源大数据处理工具(如 Kafka 和 Hadoop)集成而闻名。

2.Spark

另一个以速度和易用性着称的开源数据处理框架是 Spark。该平台在集群的 RAM 上运行在内存中,并且不依赖于 Hadoop 的 MapReduce 两阶段范式,这在大数据处理方面增加了其闪电般的快速性能。

它不仅可以轻松完成大型数据集的处理任务,还可以将它们分布在多台计算机上。此外,它还可以创建数据管道、处理数据流和图表等等。这就是为什么它是领先的实时流媒体平台之一,从批处理和机器学习到大规模 SQL 和流式大数据。事实上,英特尔、雅虎、Groupon、趋势科技和百度等公司已经在依赖 Apache Stream。

Spark 可以在独立集群模式或 Hadoop YARN 之上运行,它可以直接从 HDFS 读取数据。它还可以在 EC2、Mesos、Kubernetes、云等上运行。此外,Spark 用户可以使用 Python、SQL、R、Scala 或 Java 轻松编写应用程序,使其用途广泛且易于使用。这些功能是 Spark 成为当今顶级实时流媒体平台之一的原因。

3. Storm

Storm 是一个免费的分布式实时计算系统,它致力于实现 Hadoop 为批处理所做的工作。换句话说,它是一种用于处理无限大数据流的简单解决方案。使用 Storm 的一些大品牌包括 Spotify、Yelp 和 WebMD。

Storm 的一大好处是它被设计用于任何编程语言,为用户提供了很大的灵活性。此外,还有几个用例,包括实时分析、机器学习、ETL、连续计算等。与当今许多最好的实时流媒体平台一样,它速度很快,可确保在几毫秒内处理大数据。

关于 Storm 的其他一些需要了解的事实是,它具有容错性、可扩展性,并且易于与您可能已经在使用的技术集成。特别是,它运行在 Hadoop YARN 之上,可以与 Flume 一起使用,将数据存储在 HDFS 上。因此,在使用 Storm 时,无论您喜欢哪种编程语言,您都可以在一个易于设置和使用的平台上快速处理您的数据。

4. Apache Samza

Samza 是一个开源分布式流处理框架,允许用户构建可以实时处理来自多个来源的大数据的应用程序。它基于 Apache Kafka 和 YARN,但也可以作为独立库运行。 LinkedIn 最初开发了 Samza,但从那时起,其他大品牌也开始使用它,例如 eBay、Slack、Redfin、Optimizely 和 TripAdvisor。

Samza 提供了一个简单的基于回调的 API,类似于 MapReduce,它包括快照管理。它还以持久和可扩展的方式提供容错,以及有状态的处理和隔离。它与其他批处理系统(例如 Spark 或 Hadoop)真正区别开来的一个特性是它提供了连续的计算和输出,使其响应时间非常快。

总体而言,Samza 以为超快速数据分析提供非常高的吞吐量和低延迟而闻名。这使其成为为处理大数据而构建的众多平台中的流行选择。

5.Amazon Kinesis

Kinesis 是 Amazon 用于在云上实时处理流数据的服务。这种分析解决方案能够避免像 Hadoop 这样的工具所存在的批处理问题。正因为如此,Kinesis 在大数据处理方面能够更好地提供实时精度,因为它每小时可以处理多达数百 TB 的数据。

该服务的功能使您可以开发需要实时数据的应用程序。毕竟,借助 Kinesis,您可以使用此服务立即摄取、缓冲和处理您的数据,无论是视频、音频、网站点击流还是其他媒体。您不必等待首先收集所有数据,因为它可以在到达时进行处理。这使您可以在几分钟内获得人工智能、机器学习等的分析。 Kinesis 也是可扩展的,因为它可以以低延迟处理来自众多来源的大量流数据。

此外,Kinesis 通过连接器与其他 Amazon 服务集成,包括 Redshift、S3、DynamoDB,以形成完整的大数据架构。该工具还包括 Kinesis Client Library (KCL),它允许您构建应用程序并将流数据用于仪表板、警报甚至动态定价。

作者 east
Hadoop, Spark 3月 23,2022

企业生产环境考虑:Spark 全方位对比 Hadoop MapReduce

Apache Spark 与 Hadoop MapReduce 的五个主要区别:
1、Apache Spark 可能比 Hadoop MapReduce 快 100 倍。
2、Apache Spark 使用 内存,并且不依赖于 Hadoop 的两阶段范式。
3、Apache Spark 适用于可以全部放入服务器 内存 的较小数据集。
4、Hadoop 处理海量数据集更具成本效益。
5、Apache Spark 现在比 Hadoop MapReduce 更受欢迎。
多年来,Hadoop 一直是大数据无可争议的首选——直到 Spark 出现。自 2014 年首次发布以来,Apache Spark 一直在点燃大数据世界。凭借 Spark 便捷的 API 和承诺的速度比 Hadoop MapReduce 快 100 倍,一些分析人士认为,Spark 标志着大数据新时代的到来。

Spark 是一个开源数据处理框架,如何能够如此快速地处理所有这些信息?秘诀在于 Spark 在集群上运行在内存中,它不依赖于 Hadoop 的 MapReduce 两阶段范式。这使得重复访问相同数据的速度更快。 Spark 可以作为独立应用程序运行,也可以在 Hadoop YARN 之上运行,它可以直接从 HDFS 读取数据。雅虎、英特尔、百度、Yelp 和 Zillow 等数十家主要科技公司已经将 Spark 作为其技术堆栈的一部分。

虽然 Spark 似乎注定要取代 Hadoop MapReduce,但您现在还不应该指望 MapReduce。在这篇文章中,我们将比较这两个平台,看看 Spark 是否真的非常有优势。

什么是 Apache Spark?
Apache Spark 是“用于大规模数据处理的统一分析引擎”。 Spark 由非营利性的 Apache Software Foundation 维护,该基金会已经发布了数百个开源软件项目。自项目启动以来,已有 1200 多名开发人员为 Spark 做出了贡献。

Spark 最初是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发的,于 2010 年首次作为开源项目发布。Spark 使用 Hadoop MapReduce 分布式计算框架作为其基础。 Spark 旨在改进 MapReduce 项目的几个方面,例如性能和易用性,同时保留 MapReduce 的许多优点。

Spark 包括一个核心数据处理引擎,以及用于 SQL、机器学习和流处理的库。凭借适用于 Java、Scala、Python 和 R 的 API,Spark 在开发人员中享有广泛的吸引力——为其赢得了大数据处理领域“瑞士军刀”的美誉。

什么是 Hadoop MapReduce?
Hadoop MapReduce 将自己描述为“一个用于轻松编写应用程序的软件框架,该应用程序以可靠、容错的方式在大型商用硬件集群(数千个节点)上并行处理大量数据(多 TB 数据集)。”

MapReduce 范式由两个顺序任务组成:Map 和 Reduce(因此得名)。 Map 过滤和排序数据,同时将其转换为键值对。然后,Reduce 接受此输入并通过对数据集执行某种汇总操作来减小其大小。

MapReduce 可以通过分解大型数据集并并行处理它们来极大地加速大数据任务。 MapReduce 范式由 Google 员工 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 于 2004 年首次提出;后来它被整合到 Apache 的 Hadoop 框架中以进行分布式处理。

Spark 和 MapReduce 的区别
Apache Spark 和 Hadoop MapReduce 之间的主要区别是:

>性能
>易于使用
>数据处理
>安全
然而,Spark 和 MapReduce 之间也有一些相似之处——这并不奇怪,因为 Spark 使用 MapReduce 作为其基础。 Spark 和 MapReduce 的相似点包括:

>成本
>兼容性
>容错
下面,我们将在每个部分详细介绍 Spark 和 MapReduce 之间的差异(以及相似之处)。

Spark VS MapReduce:性能
Apache Spark 在随机存取存储器 (RAM) 中处理数据,而 Hadoop MapReduce 在执行映射或归约操作后将数据持久化回磁盘。那么理论上,Spark 的性能应该优于 Hadoop MapReduce。尽管如此,Spark 需要大量内存。与标准数据库非常相似,Spark 将进程加载到内存中并保留在那里,直到进一步通知以进行缓存。如果您在 Hadoop YARN 上运行 Spark 和其他需要资源的服务,或者如果数据太大而无法完全放入内存,那么 Spark 可能会遭受严重的性能下降。

MapReduce 会在作业完成后立即终止其进程,因此它可以轻松地与性能差异很小的其他服务一起运行。

对于需要多次传递相同数据的迭代计算,Spark 具有优势。但是,当涉及到类似 ETL 的一次性作业时——例如,数据转换或数据集成——这正是 MapReduce 的设计目的。

小结:当所有数据都适合内存时,Spark 性能更好,尤其是在专用集群上。 Hadoop MapReduce 专为无法放入内存的数据而设计,并且可以与其他服务一起很好地运行。

Spark VS Hadoop MapReduce:易用性
Spark 为 Java、Scala 和 Python 提供了预构建的 API,还包括用于 SQL 的 Spark SQL(以前称为 Shark)。由于 Spark 的简单构建块,编写用户定义的函数很容易。 Spark 甚至包括用于运行命令并立即反馈的交互模式。

MapReduce 是用 Java 编写的,并且非常难以编程。 Apache Pig 让它变得更容易(尽管它需要一些时间来学习语法),而 Apache Hive 则增加了 SQL 兼容性。一些 Hadoop 工具也可以在没有任何编程的情况下运行 MapReduce 作业。

此外,虽然 Hive 包含命令行界面,但 MapReduce 没有交互模式。 Apache Impala 和 Apache Tez 等项目希望将完整的交互式查询引入 Hadoop。

在安装和维护方面,Spark 不受 Hadoop 的约束。 Spark 和 Hadoop MapReduce 都包含在 Hortonworks (HDP 3.1) 和 Cloudera (CDH 5.13) 的发行版中。

小结:Spark 更易于编程,并且包含交互模式。 Hadoop MapReduce 更难编程,但有几个工具可以使它更容易。

Spark VS Hadoop MapReduce:成本
Spark 和 MapReduce 是开源解决方案,但您仍然需要在机器和人员上花钱。 Spark 和 MapReduce 都可以使用商品服务器并在云上运行。此外,这两种工具都有相似的硬件要求:


Spark 集群中的内存至少应该与您需要处理的数据量一样大,因为数据必须适合内存才能获得最佳性能。如果您需要处理大量数据,Hadoop 肯定是更便宜的选择,因为硬盘空间比内存空间便宜得多。

另一方面,考虑到 Spark 和 MapReduce 的性能,Spark 应该更划算。 Spark 需要更少的硬件来更快地执行相同的任务,尤其是在计算能力按使用付费的云服务器上。

人员配备问题呢?尽管 Hadoop 自 2005 年就已经存在,但市场上仍然缺乏 MapReduce 专家。根据 Gartner 的一份研究报告,57% 的使用 Hadoop 的组织表示“获得必要的技能和能力”是他们最大的 Hadoop 挑战。

那么这对于自 2010 年才出现的 Spark 来说意味着什么呢?虽然它可能有更快的学习曲线,但 Spark 也缺乏合格的专家。好消息是,有大量 Hadoop 即服务产品和基于 Hadoop 的服务(如 Integrate.io 自己的数据集成服务),这有助于缓解这些硬件和人员配备要求。同时,Spark 即服务选项可通过 Amazon Web Services 等提供商获得。

小结:根据基准,Spark 更具成本效益,但人员配备成本可能更高。 Hadoop MapReduce 可能会更便宜,因为可用的人员更多,而且对于海量数据量来说可能更便宜。

Spark VS Hadoop MapReduce:兼容性
Apache Spark 可以作为独立应用程序在 Hadoop YARN 或 Apache Mesos 内部部署或云中运行。 Spark 支持实现 Hadoop 输入格式的数据源,因此它可以与 Hadoop 支持的所有相同数据源和文件格式集成。

Spark 还通过 JDBC 和 ODBC 与商业智能工具一起工作。

底线:Spark 对各种数据类型和数据源的兼容性与 Hadoop MapReduce 相同。

Spark vs Hadoop MapReduce:数据处理
Spark 可以做的不仅仅是简单的数据处理:它还可以处理图形,它包括 MLlib 机器学习库。由于其高性能,Spark 可以进行实时处理和批处理。 Spark 提供了一个“一刀切”的平台供您使用,而不是在不同的平台上拆分任务,这会增加您的 IT 复杂性。

Hadoop MapReduce 非常适合批处理。如果你想要一个实时选项,你需要使用另一个平台,比如 Impala 或 Apache Storm,而对于图形处理,你可以使用 Apache Giraph。 MapReduce 曾经有 Apache Mahout 用于机器学习,但后来被 Spark 和 H2O 抛弃了。

小结:Spark 是数据处理的瑞士军刀,而 Hadoop MapReduce 是批处理的突击刀。

Spark vs Hadoop MapReduce:容错
Spark 具有每个任务的重试和推测执行,就像 MapReduce 一样。尽管如此,MapReduce 在这里有一点优势,因为它依赖于硬盘驱动器,而不是 RAM。如果 MapReduce 进程在执行过程中崩溃,它可以从中断的地方继续,而 Spark 必须从头开始处理。

小结:Spark 和 Hadoop MapReduce 都具有良好的容错性,但 Hadoop MapReduce 的容错性稍强一些。

Spark VS Hadoop MapReduce:安全性
在安全性方面,与 MapReduce 相比,Spark 没有那么先进。事实上,Spark 中的安全性默认设置为“关闭”,这会使您容易受到攻击。 RPC 通道支持通过共享密钥在 Spark 中进行身份验证。 Spark 将事件日志记录作为一项功能,并且可以通过 javax servlet 过滤器保护 Web UI。此外,由于 Spark 可以运行在 YARN 上并使用 HDFS,因此还可以享受 Kerberos 身份验证、HDFS 文件权限以及节点之间的加密。

Hadoop MapReduce 可以享受所有 Hadoop 安全优势并与 Hadoop 安全项目集成,例如 Knox Gateway 和 Apache Sentry。旨在提高 Hadoop 安全性的 Project Rhino 仅在添加 Sentry 支持方面提到了 Spark。否则,Spark 开发人员将不得不自己提高 Spark 的安全性。

小结:与具有更多安全功能和项目的 MapReduce 相比,Spark 安全性仍然欠发达。

Spark 的常用场景
虽然两者都是大规模数据处理的强大选项,但某些情况下,其中一种比另一种更理想。

流数据处理
随着公司走向数字化转型,他们正在寻找实时分析数据的方法。 Spark 的内存数据处理使其成为处理流数据的理想选择。 Spark Streaming 是 Spark 的一个变体,它使这个用例成为可能。那么,公司可以通过哪些方式利用 Spark Streaming?

流式 ETL – 在传统的 ETL 过程中,数据被读取、转换为兼容格式并保存到目标数据存储中。使用 Streaming ETL 的过程效率更高,因为数据在保存到目标数据存储之前会在内存中不断清理和聚合。

数据丰富——公司在尝试适应和提供更增强的客户体验时处于不断变化的状态。通过将实时数据与静态数据相结合,公司可以构建更可靠的客户画像,从而为他们提供个性化体验。

触发事件检测——实时响应事件的能力是一项重要的业务能力,有助于提高敏捷性和适应变化的能力。借助 Spark Streaming,公司可以实时分析数据,以识别需要立即关注的异常活动。

机器学习
在预测分析方面,Spark 的机器学习库 (MLib) 提供了一套强大的工具,可以轻松完成它。当用户对一组数据进行重复查询时,他们本质上是在构建类似于机器学习的算法。例如,机器学习可以帮助公司出于营销目的进行客户细分。它还可以帮助执行情绪分析。

交互式查询
想象一下能够对实时数据执行交互式查询。从本质上讲,您可以分析大型数据集,而无需依赖外部数据存储来处理信息。使用 Spark Streaming,您可以查询数据流,而无需将其持久化到外部数据库。

MapReduce 的常用场景
当处理对于内存中操作来说太大的数据时,MapReduce 是要走的路。因此,MapReduce 最适合处理大型数据集。

处理大型数据集(PB或TB)
考虑到实施和维护所需的时间和费用,千兆字节大小不足以证明 MapReduce 的合理性。希望管理PB或TB数据的组织是 MapReduce 的理想选择。

以不同格式存储数据
公司可以使用 MapReduce 处理多种文件类型,例如文本、图像、纯文本等。由于这些文件对于内存中的处理来说太大了,使用 MapReduce 进行批处理更经济。

数据处理
MapReduce 具有对大型数据集执行基本和复杂分析的强大功能。通过使用基于磁盘的存储而不是内存中的处理,对大型数据集进行汇总、过滤和连接等任务的效率要高得多。

Spark 与 Hadoop MapReduce 趋势

随着公司寻找在拥挤的市场中保持竞争力的新方法,他们将需要适应即将到来的数据管理趋势。这些趋势包括:

XOps – 使用 DevOps 的最佳实践,XOps 的目标是在数据管理过程中实现可靠性、可重用性和可重复性。

Data Fabric – 作为一个架构框架,Data Fabric 的目标是在一个无缝的数据管理平台中结合多种类型的数据存储、分析、处理和安全性

数据分析作为核心业务功能 – 传统上,数据管理由一个单独的团队处理,该团队分析数据并将其提供给关键业务领导者。然而,一种新方法将这些数据直接交到组织领导者手中,这样他们就可以立即访问这些信息以进行决策。

结论
Apache Spark 可能比 Hadoop MapReduce 快 100 倍。
Apache Spark 使用 RAM,并且不依赖于 Hadoop 的两阶段范式。
Apache Spark 适用于可以全部放入服务器 RAM 的较小数据集。
Hadoop 处理海量数据集更具成本效益。
Apache Spark 现在比 Hadoop MapReduce 更受欢迎。
Apache Spark 是大数据平台上闪亮的新玩具,但仍有使用 Hadoop MapReduce 的用例。无论您选择 Apache Spark 还是 Hadoop MapReduce,

Spark具有出色的性能,并且具有很高的成本效益,这得益于其内存数据处理。它与 Hadoop 的所有数据源和文件格式兼容,并且学习曲线更快,并具有可用于多种编程语言的友好 API。 Spark 甚至包括图形处理和机器学习功能。

Hadoop MapReduce 是一个更成熟的平台,它是专门为批处理而构建的。对于无法放入内存的超大数据,MapReduce 比 Spark 更具成本效益,而且可能更容易找到具有 MapReduce 经验的员工。此外,由于许多支持项目、工具和云服务,MapReduce 生态系统目前更大。

但即使你认为 Spark 看起来像这里的赢家,你也很可能不会单独使用它。您仍然需要 HDFS 来存储数据,并且您可能想要使用 HBase、Hive、Pig、Impala 或其他 Hadoop 项目。这意味着您仍然需要与 Spark 一起运行 Hadoop 和 MapReduce 以获得完整的大数据包。

作者 east
Elasticsearch, spring 3月 22,2022

Spring Boot直接输出到Logstash

Spring Boot应用程序可以直接远程输出到Logstash。这里以Logback日志为例,新建项目,在项目中加入Logstash依赖。

1、 要使用logback一个插件来将数据转成json,引入maven配置

dependency>

      <groupId>net.logstash.logback</groupId>

      <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>

     <version>5.3</version>

</dependency>



2、配置 logback-spring.xml

接下来,在src/resources目录下创建logback-spring.xml配置文件,在配置文件中将对日志进行格式化,并且输出到控制台和Logstash。需要注意的是,在destination属性中配置的地址和端口要与Logstash输入源的地址和端口一致,比如这里使用的是127.0.0.1:4560,则在Logstash输入源中要与这个配置一致。其中logback-spring.xml内容如

<xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

    <configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="true">

         <contextName>logstash-test</contextName>

   <!-- 这个是控制台日志输出格式 方便调试对比--->

    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">

      <encoder>

          <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %contextName %-5level %logger{50} -%msg%n</pattern>

   </encoder>

</appender>

<appender name="stash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">

  <destination>127.0.0.1:4560</destination> 这是是logstash服务器地址 端口

  <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder" /> 输出的格式,推荐使用这个

</appender>

<root level="info">

   <appender-ref ref="console"/>

   <appender-ref ref="stash"/>

</root>

启动项目,就会请求127.0.0.1:4560,如果有监听,就会自动发送日志。

3、logstash配置

input {

             tcp {

                        host => "localhost" #这个一定要是logstash本机ip,不然logstash 无法启动,也可以去除

                        port => 4560

                       codec => json_lines

                       mode => "server"

                  }

}

filter {

                 grok {

               match => {

"message" => "%{URIPATH:request} %{IP:clientip} %{NUMBER:response:int} \"%{WORD:sources}\" (?:%{URI:referrer}|-) \[%{GREEDYDATA:agent}\] \{%{GREEDYDATA:params}\}"

     }

}


output {

       stdout { codec => rubydebug } #标准输出,在命令行中输出方便调试

elasticsearch { hosts => [ "localhost:9200" ]

index => "pybbs"

document_type => "weblog"

    }

}

如果数据特别多,上述方案就会为Elasticsearch带来很大的压力。为了缓解Elasticsearch的压力,可以将Logstash收集的内容不直接输出到Elasticsearch中,而是输出到缓冲层,比如Redis或者Kafka,然后使用一个Logstash从缓冲层输出到Elasticsearch。当然,还有很多种方案进行日志收集,比如使用Filebeat替换Logstash等。笔者在生产环节搭建过ELK配置,这里提几点建议:

(1)根据日志量判断Elasticsearch的集群选择,不要盲目追求高可用,实际应用需要根据实际场景的预算等因素使用。

(2)缓冲层选择,一般来说选择Kafka和Redis。虽然Kafka作为日志消息很适合,具备高吞吐量等,但是如果需求不是很大,并且环境中不存在Kafka,就没有必要使用Kafka作为消息缓存层,使用现有的Redis也未尝不可。

(3)内存分配,ELK三者部署都是占有一定内存的,并且官网建议的配置都很大。建议结合场景来修改配置,毕竟预算是很重要的一环。

作者 east
Elasticsearch, neo4j, solr 3月 22,2022

neo4j、solr、es数据同步和增量更新

一、Neo4j的数据增量更新:

图数据除了节点的增量更新还牵扯到边的增量更新,节点其实还好说,无论是新增节点还是新增节点属性或者是节点属性更新,实际上都是在节点表可以完成,不是很消耗资源;比较复杂且影响更新效率的其实边的增量更新。

1、节点更新

这个需求其实很普遍,比如我有一个节点:

(n:Person {id: 'argan', name: 'argan', age: 32})

然后用户又传递了一个人数据过来:

{id: 'argan', age: 30, sex: 'male', email: 'arganzheng@gmail.com'} 

可以看到更新了一个属性:年龄,新增了两个属性:性别和电子邮件。我们希望最后的结果是:

(n:Person {id: 'argan', name: 'argan', age: 30, sex: 'male', email: 'arganzheng@gmail.com'})。

需要注意的是name是没有传递的,但还是保留着的。如果要删除一个属性,需要把它的值显式的设置为空。

在Neo4j的要怎么做到呢?

Neo4j的提供了合并语句来实现这个功能。

与ON CREATE和ON MATCH合并

如果需要创建节点,请合并节点并设置属性。

MERGE (n:Person { id: 'argan' })
ON CREATE SET n.created = timestamp()
ON MATCH SET n.lastAccessed = timestamp()
RETURN n.name, n.created, n.lastAccessed

上面的例子可以这么写:

MERGE (n:Node {id: 'argan'}) SET n += {id: 'argan', age: 30, sex: 'male', email: 'arganzheng@gmail.com'} 
RETURN n 

因为这里采用了+=本身就是合并属性,所以区分不需要的英文ON CREATE还是ON MATCH。

同样关系也可以用合并保证只创建一次:

MATCH (n), (m) WHERE n.id = "argan" AND m.id = "magi" CREATE (n)-[:KNOWS]->(m)

写成这样子就可以保证唯一了:

MATCH (n:User {name: "argan"}), (m:User {name: "magi"}) MERGE (n)-[:KNOWS]->(m)

2、neo4j如何支持动态节点标签和关系类型?

上面的合并语句能够实现“存在更新,否则创建”的逻辑,但是还有一个问题没有解决,就是没有设置节点的标签。我们希望构建的节点数据完全是运行时根据用户提供的数据构造的,包括。标签比如用户提供如下数据:

:param batch: [{properties: {name: "argan", label: "Person", id: "1", age: 31}}, {properties: {name: "magi", label: "Person", id: "2", age: 28}}]

下面的暗号语句并没有设置节点的标签,虽然节点有一个叫做标签的属性:

UNWIND {batch} as row 
MERGE (n {id: row.id})
SET n += row.properties

那么我们能不能简单的指定标签呢?

UNWIND {batch} as row 
MERGE (n:row.properties.label {id: row.id})
SET n += row.properties

但是遗憾的是这个语句会报错,因为neo4j不支持动态的节点标签。把row.properties.label去掉或者改成一个固定的字符串就没有问题。

改成这样子也不行:

UNWIND {batch} as row   MERGE (n {id: row.id} )   SET n:row.properties.label,  n += row.properties

绑定变量也不行:

UNWIND {batch} as row   MERGE (n {id: row.id} )   SET n:{label},  n += row.properties

直接指定标签就可以了:

UNWIND {batch} as row   MERGE (n {id: row.id} )   SET n:Test,  n += row.properties

也就是说3.3.13.9。在节点上设置标签也并不支持动态标签..

笔记

neo4j的设置标签还有一个问题,就是它其实是新增标签,不是修改标签。要到更新的效果,你需要先删除掉,再新增..

MATCH (n) WHERE ID(n) = 14  REMOVE n:oldLabel SET n:newLabel

如果是单条数据更新,那其实很简单,我们只需要做字符串拼接就可以了:

String label = vertex.getLabel(); "MERGE (n:" + label + " {id: {id}} " + "SET n += {properties}"

但是关键是我们这里是在Neo4j的内部用开卷展开的服务端变量,如果它不允许动态变量,根本搞不定。难道真的要一条条的插入,那会非常慢的!Neo4j的的插入性能是众所周知的差。一种做法就是先批量插入数据,设置一个临时的标签,然后再批量的更新标签。不过需要两次操作,性能肯定至少慢两倍。

有没有什么方式呢?谷歌了很久,发现了也有人遇到这样的问题:功能请求:apoc支持MERGE节点和rels#271和是否可以使用数据驱动的节点或关系标签进行合并?。

原理跟单条数据插入一样,只是由于退绕是在服务端(Neo4j的)进行的,所以拼接也只能在服务端进行,怎么拼接的就是用?apoc.cypher.doIt拼接后让它在服务端执行:

UNWIND {batch} as row  WITH 'MERGE (n:' + row.properties.label + ' { id: row.id }) SET n += row.properties return n' AS cypher CALL apoc.cypher.doIt(cypher, {}) YIELD value return value.n

但是可惜,会报这样的异常:

org.neo4j.driver.v1.exceptions.ClientException: 
Failed to invoke procedure `apoc.cypher.doIt`: 
Caused by: org.neo4j.graphdb.QueryExecutionException: 
Variable `row` not defined (line 1, column 23 (offset: 22)) "MERGE (n:Person { id: row.id }) SET n += row.properties return n"

所以还是要分两步进行,不过可以合并在一起SET标签:传递标签名称作为参数:

UNWIND {batch} as row  MERGE (n { id: row.id }) 
SET n += row.properties  WITH n  CALL apoc.create.addLabels(id(n), [n.label]) 
YIELD node RETURN node

这样就可以正确的保存数据并且动态设置标签了。笔

本来我们是可以直接使用APOC库的apoc.merge.node状语从句:apoc.create.relationship动态的更新节点标签,关系和节点的。但是正如前面分析的,apoc.merge.node状语从句:apoc.create.relationship现在的实现其实的英文一个防重复CREATE而已,不能达到更新的目的。否则我们的实现将非常简单明了:

更新节点:

UWNIND {batch} as row CALL apoc.merge.node(row.labels, {id: row.id} , row.properties) 
yield node RETURN count(*)

更新关系:

UWNIND {batch} as row MATCH (from) WHERE id(from) = row.from 
MATCH (to:Label) where to.key = row.to CALL apoc.merge.relationship(from, row.type, {id: row.id}, row.properties, to) 
yield rel RETURN count(*)

一种做法就是叉一个分支出来,修改源码,部署自己的罐子包。

二、solr 的增量更新

1.首先要弄懂几个必要的属性,以及数据库建表事项,和dataimporter.properties 、data-config.xml里面的数据

<!–  transformer 格式转化:HTMLStripTransformer 索引中忽略HTML标签   —> 
  <!–  query:查询数据库表符合记录数据   —> 
  <!–  deltaQuery:增量索引查询主键ID    —>    注意这个只能返回ID字段 
  <!–  deltaImportQuery:增量索引查询导入数据  —> 
  <!–  deletedPkQuery:增量索引删除主键ID查询  —> 注意这个只能返回ID字段

2.数据库配置注意事项

1.如果只涉及添加,与修改业务,那么数据库里只需额外有一个timpstamp字段 
就可以了,默认值为当前系统时间,CURRENT_TIMESTAMP
2.如果还涉及删除业务,那么数据里就需额外再多添加一个字段isdelete,int类型的 
用0,1来标识,此条记录是否被删除

3.dataimporter.properties 

这个配置文件很重要,它是用来记录当前时间与上一次修改时间的,通过它能够找出,那些,新添加的,修改的,或删除的记录标识,此条记录是否被删除的记录

4.增量更新就是在全量更新的基础上加上一些配置,配置如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<dataConfig> 
    <!--数据源-->
    <dataSource type="JdbcDataSource"
                driver="com.mysql.jdbc.Driver"
                url="jdbc:mysql://192.168.2.10:3306/xtjkqyfw"
                user="root"
                password="Biaopu8888"/>
    <document> 

        <entity name="solrTest" 
        query="SELECT fid,ftime,fcontent,ftitle,flastupdatetime FROM solrTest where flag = '0'"
        deltaImportQuery = "SELECT fid,ftime,fcontent,ftitle,flastupdatetime FROM solrTest where fid = '${dataimporter.delta.fid}'"
        deltaQuery = "SELECT fid FROM solrTest where flastupdatetime > '${dataimporter.last_index_time}' and flag = '0'"
        deletedPkQuery = "SELECT fid FROM solrTest where flag = '1'"
        >
            <!--查询的数据和数据库索引意义对应column 是查询的字段name 是solr索引对应的字段-->
            <field column="fid" name="fid"/>
            <field column="ftitle" name="ftitle"/>
            <field column="fcontent" name="fcontent"/>
            <field column="flastupdatetime" name="flastupdatetime"/>
            <field column="ftime" name="ftime"/>
        </entity>
        
    </document> 
</dataConfig>

三、LOGSTASH-INPUT-JDBC 实现数据库同步ES

在数据方面碰到第一个问题是怎么将postgres中的数据库中同步到es中,在网上找了下相关文档,只有logstash-input-jdbc这个插件还在维护,而且在es中logstash高版本已经集成了这一插件,所以就省去了安装ruby和安装插件这一步了

1 安装elasticsearch logstash kibana 三件套

2 下载数据库驱动

图方便的话可以直接拷贝maven仓库里面的即可

3 添加 .conf文件

input {  
jdbc {
# mysql 数据库链接,shop为数据库名
jdbc_connection_string => "jdbc:postgresql://ip:5432/chongqing_gis"
# 用户名和密码
jdbc_user => ""
jdbc_password => ""
# 驱动
jdbc_driver_library => "E:/ES/logstash-7.8.0/postgres/postgresql-42.2.9.jar"
# 驱动类名
jdbc_driver_class => "org.postgresql.Driver" jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
# 执行的sql 文件路径+名称
statement_filepath => "E:/ES/logstash-7.8.0/postgres/jdbc.sql" # 设置监听间隔 各字段含义(由左至右)分、时、天、月、年,全部为*默认含义为每分钟都更新
# schedule => "* * * * *"
}
}
filter {
json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
}
output {
elasticsearch {
# ES的IP地址及端口
hosts => ["localhost:9200"]
# 索引名称
index => "test_index"
# 需要关联的数据库中有有一个id字段,对应类型中的id document_id => "%{gid}"
}
stdout {
# JSON格式输出
codec => json_lines
}
}

修改输入参数:数据库ip、端口、账号、密码等

修改输出参数:es的ip、端口、索引、document_id等

输出参数中索引如果还没有创建,在启动logstash时会自动根据默认模板创建索引,其中有些教程中出现了index_type的设置,这个类型在es的高版本中已经取消,不需要再设置,如果设置了,启动logstash会报错

statement_filepath 保存准备执行的sql文件

jdbc.sql文件:

select gid,name,address from qtpoi

在qtpoi表中有个字段是保存的空间地理信息geom字段,当我加上这个时,启动logstash一直报错,可能对空间字段需要做进一步的处理

Exception when executing JDBC query {:exception=>#<Sequel::DatabaseError: Java::OrgLogstash::MissingConverterException: Missing Converter handling for full class name=org.postgresql.util.PGobject, simple name=PGobject

4 启动logstash即可同步

bin/logstash -f config/postgres.conf

5 打开kibana即可查看到刚同步的数据

GET test_index/_doc/_search

6 如果设置了定时任务,logstash会定时去访问数据同步到es中,但是上面jdbc.sql文件中获取的是整张表的数据,也就是说每次同步都会对全表进行同步,但是我的需求是只需要第一次同步整张表后面只对更新的和修改的数据做同步,

在网上找了下,思路大概是给表增加一个新的字段,保存当前创建的时间或者是当前更新的时间,然后根据:sql_last_value这个函数获取大于这个函数的时间,就过滤出新增的数据和更新的数据,实现对增量数据同步到es,:sql_last_value这个函数官网也没说的太清楚,我大致认为是最后一个更新的值或者最后一次更新的时间

作者 east
flume 3月 19,2022

Logstash和flume全方位对比

Logstash架构如下:

Flume架构如下:



在这里插入图片描述

首先从结构对比,我们会惊人的发现,两者是多么的相似!Logstash的Shipper、Broker、Indexer分别和Flume的Source、Channel、Sink各自对应!只不过是Logstash集成了,Broker可以不需要,而Flume需要单独配置,且缺一不可,但这再一次说明了计算机的设计思想都是通用的!只是实现方式会不同而已。

从程序员的角度来说,上文也提到过了,Flume是真的很繁琐,你需要分别作source、channel、sink的手工配置,而且涉及到复杂的数据采集环境,你可能还要做多个配置,这在上面提过了,反过来说Logstash的配置就非常简洁清晰,三个部分的属性都定义好了,程序员自己去选择就行,就算没有,也可以自行开发插件,非常方便。当然了,Flume的插件也很多,但Channel就只有内存和文件这两种(其实现在不止了,但常用的也就两种)。读者可以看得出来,两者其实配置都是非常灵活的,只不过看场景取舍罢了。

其实从作者和历史背景来看,两者最初的设计目的就不太一样。Flume本身最初设计的目的是为了把数据传入HDFS中(并不是为了采集日志而设计,这和Logstash有根本的区别),所以理所应当侧重于数据的传输,程序员要非常清楚整个数据的路由,并且比Logstash还多了一个可靠性策略,上文中的channel就是用于持久化目的,数据除非确认传输到下一位置了,否则不会删除,这一步是通过事务来控制的,这样的设计使得可靠性非常好。相反,Logstash则明显侧重对数据的预处理,因为日志的字段需要大量的预处理,为解析做铺垫。

为什么先讲Logstash然后讲Flume?这里面有几个考虑,

其一:Logstash其实更有点像通用的模型,所以对新人来说理解起来更简单,而Flume这样轻量级的线程,可能有一定的计算机编程基础理解起来更好;

其二:目前大部分的情况下,Logstash用的更加多,这个数据我自己没有统计过,但是根据经验判断,Logstash可以和ELK其他组件配合使用,开发、应用都会简单很多,技术成熟,使用场景广泛。相反Flume组件就需要和其他很多工具配合使用,场景的针对性会比较强,更不用提Flume的配置过于繁琐复杂了。

作者 east
Docker 3月 18,2022

解决Docker搭建kibana访问出现[Kibana server is not ready yet]的问题

在采用单机版的docker搭建elk,照着网上的教程如下:

1、下载es7.3.0镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0

2、创建一个网络,方便elk使用
docker network create esnet

3、启动es的docker镜像
docker run --name es  -p 9200:9200 -p 9300:9300  --network esnet -e "discovery.type=single-node" bdaab402b220


4、下载docker安装es对应版本的kibana
docker run --name kibana --net esnet -e ELASTICSEARCH_URL=http://127.0.0.1:9200 -p 5601:5601 -d 8bcee4a4f79d

在这一步,满心欢喜想访问kibana后台。

http://localhost:5601

却发现提示
Kibana server is not ready yet

原因是因为 ELASTICSEARCH_URL 配置的应该是容器的 ip,而不是本地ip。

1、首先查看ElasticSearch的容器内部的ip

docker inspect es (es是 ElasticSearch 在容器内部的名称)

Docker容器中启动服务和直接在Linux环境下安装服务,会有ip上的区别,不在是服务器的物理ip, 而是容器对外暴露对的ip, 通过docker inspect elasticsearch查看ES容器暴露出来的ip

2、 然后进入 Kibana 容器内部,修改 kibana.yml 中的ip

$ docker exec -it kibana容器id /bin/bash
$ cd config
$ vi kibana.yml
#
# ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE **
#

# Default Kibana configuration for docker target
server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

3需要将上面的 "http://elasticsearch:9200" 中的 elasticsearch 替换成上一步的es容器内部ip就可以了。

3、修改完成之后退出容器,重新启动即可

docker stop kibana
docker start kibana

重新访问http://localhost:5601,发现出来后台界面了。

作者 east

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