背景随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后，随之而来的就是数据同步的问题。现有方法及问题对于数据同步，我们目前 3个月前 (01-04) 337℃ 0评论2喜欢
这是一份迟来的年终报告，本来昨天就要发出来的，实在是没忙开，今天我就把它当作新年礼物送给各位看官，以下文章都是我结合日常工作、学习，每当“夜深人静"的时候写出来的一些小总结，希望能给大家一些技术上的帮助。关注我的朋友都知道，我在今年八月份发了一篇文章，里面整理了我五年来写在这个公众号上面的原 3个月前 (01-04) 371℃ 0评论0喜欢
本博客盘点了过去两年晋升为 Apache TLP（Apache Top-Level Project） 的大数据相关项目，具体参见《盘点2017年晋升为Apache TLP的大数据相关项目》、《盘点2018年晋升为Apache TLP的大数据相关项目》，继承这个惯例，本文将给大家盘点2019年晋升为 Apache TLP 的大数据相关项目，由于今年晋升成 TLP 的大数据项目很少，只有三个，而且其中两个好 3个月前 (12-30) 640℃ 0评论5喜欢
2019年12月18日 Apache Kafka 2.4 正式发布了，这个版本有很多新功能，本文将介绍这个版本比较重要的功能，完整的更新可以参见 release notes如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoopKafka broker, producer, 以及 consumer 新功能KIP-392: 允许消费者从最近的副本获取数据在 Kafka 2.4 版本之前，消费者 4个月前 (12-25) 740℃ 0评论2喜欢
Delta Lake 是数砖公司在2017年10月推出来的一个项目，并于2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上开源的一个存储层。它是 Databricks Runtime 重要组成部分。为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency control），在写入数据期间提供一致性的读取，从而为构 4个月前 (12-24) 1421℃ 0评论6喜欢
Apache Hudi 对个人和组织何时有用如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。作为一个组织，Hudi可以帮助你构建高效的数据湖，解决一些最复杂的底层存储管理问题，同时将数据更快 4个月前 (12-23) 333℃ 0评论2喜欢
Facebook 经常使用分析来进行数据驱动的决策。在过去的几年里，用户和产品都得到了增长，使得我们分析引擎中单个查询的数据量达到了数十TB。我们的一些批处理分析都是基于 Hive 平台（Apache Hive 是 Facebook 在2009年贡献给社区的）和 Corona（ Facebook 内部的 MapReduce 实现）进行的。Facebook 还针对包括 Hive 在内的多个内部数据存储，继续 4个月前 (12-19) 861℃ 0评论8喜欢
Delta Lake 0.5.0 于2019年12月13日正式发布，正式版本可以到 这里 下载使用。这个版本支持多种查询引擎查询 Delta Lake 的数据，比如常见的 Hive、Presto 查询引擎。并发操作得到改进。当然，这个版本还是不支持直接使用 SQL 去增删改查 Delta Lake 的数据，这个可能得等到明年1月的 Apache Spark 3.0.0 的发布。好了，下面我们来详细介绍这个版本 4个月前 (12-15) 826℃ 0评论2喜欢
Apache Doris 简介Doris（原百度 Palo）是一款基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据库，由百度在 2017 年开源，2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。本次将主要从以下三部分介绍 Apache Doris.Doris 定位：即 Doris 所要面临的业务场景及解决的问题Doris 关键技术Doris 案例介绍01 Doris 定位实时数据仓库 Doris产品定位我们首先看一下 4个月前 (12-11) 546℃ 0评论2喜欢
以下是字节跳动数据仓库架构负责人郭俊的分享主题沉淀，《字节跳动在Spark SQL上的核心优化实践》。PPT 请微信关注过往记忆大数据，并回复 bd_sparksql 获取。今天的分享分为三个部分，第一个部分是 SparkSQL 的架构简介，第二部分介绍字节跳动在 SparkSQL 引擎上的优化实践，第三部分是字节跳动在 Spark Shuffle 稳定性提升和性能 4个月前 (12-03) 1843℃ 0评论3喜欢
