Elastic Stack 8.0 安装 - 保护你的 Elastic Stack 现在比以往任何时候都简单
在 8.0 中，我们很高兴为所有用户带来简化的安全功能。 从 7.1 开始，我们向所有人免费提供了确保 Elastic Stack 安全所需的所有功能。然而，我们知道设置安全性并不好玩，你需要专注于你的项目目标。 好消息给你！ 从 8.0 开始，自管理集群默认启用 Elastic Stack 安全性
Flink常用算子
OperatorsmapDataStream → DataStreamflatMapDataStream → DataStreamfliterDataStream → DataStreamkeyByDataStream → KeyedStream对数据进行分流reduceKeyedStream/Ke
开源云原生大潮下的消息和流系统演进
云原生的诞生是为了解决传统应用在架构、故障处理、系统迭代等方面的问题，而开源则为企业打造云原生的架构贡献了中坚力量。本文作者在全身心投入开源以及每日参与云原生的过程中，对开源行业和云原生流系统解决方案有了不一样的思考与实践。作者 | 李鹏辉 责编 | 唐小引出品 | 新程序员随着业务与环
Flink中Barrier对齐机制
Barrier对齐机制以及Unaligned Checkpoints详解
Flink自定义实现端到端的exactly-once语义（java版本）
Flink 中有两个 Exactly-Once 语义实现，一个是 Kafka，另一个是 StreamingFileSink。参考他们实现的逻辑，来自定义实现MySQLSink的端到端exactly-once语义。分析：Flink的checkpoint机制（通过Chandy-Lamport）：JobM
基础工资提高至35万美元、带薪病假天数翻倍，亚马逊、苹果为留人才又出新动作
文中的员工福利有吸引到你吗？
Flink四大基石
CheckpointStateTimeWindow
元数据性能大比拼：HDFS vs OSS vs JuiceFS
背景存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。其中 HDFS 是被广为使用的大数据存储方案，已经经过十几年的沉淀和积累，是最合适的参考标杆。以 Amazon
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Spark追妻系列(TopN案例和动作算子)
Spark中的TopN案例
大数据看惊天逆转+绝杀，亚洲杯时隔16年夺冠，恭喜女足
这个逆转真的是看得人热泪盈眶，女足姑娘们诠释了真正的足球精神！中国精神！全力以赴，一以贯之！铿锵玫瑰！
【大数据】Hive可视化工具dbeaver
Hive可视化工具dbeaver1、dbeaver基本介绍dbeaver是一个图形化的界面工具，专门用于与各种数据库的集成，通过dbeaver我们可以与各种数据库进行集成通过图形化界面的方式来操作我们的数据库与数据库表，类似于我们的sqlyog或者navicat。2、下载dbeaver我们可以直接从
DataX 简介及架构原理
DataX 简介及架构原理概述DataX是阿里巴巴使用 Java 和 Python 开发的一个异构数据源离线同步工具异构数据源：不同存储结构的数据源致力于实现包括关系型数据库 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(
【大数据】OLAP架构及技术实现的演进简介
文章目录一、架构分类二、技术演进1、传统关系型数据库时期2、大数据技术时期一、架构分类OLAP名为联机分析，又称多维分析，什么是多维分析，指的是多种不同的维度审视数据，进行深层次分析。进行分析必不可少对数据进行下钻、上卷、切片、切块、旋转等操作，为了更加直观，我们可以使用立方体来表示。下钻：从高层次
客快物流大数据项目(二十五)：初始化业务数据
目录初始化业务数据一、安装OGG源端1、在Oracle中创建OGG相关的用户和表空间2、OGG源端初始化二、配置OGG源端1、Oracle创建物流相关表2、配置管理器MGR进程3、配置extract进程4、配置pump进程5、配置define文件三、配置OG
2022年大数据即将带来的5个重要变化
目录1. 大数据将成为一个外交政策问题2. 大数据优化招聘和培训3. 实时分析维持电子商务4. 数据中毒愈演愈烈5 绿色数据中心的兴起大数据在2022年达到新的高度大数据已经改变了许多行业的运营方式。现在，大流行加速了全球的数字化转型，该领域的增长速度超过了大多数人的预期。这种前所未有的增长无疑将在
ELkStack集群核心概念（一）
ELkStack集群核心概念文章目录ELkStack集群核心概念1.为什么要使用ELk Stack2.ELk Stack核心架构1.为什么要使用ELk StackELK Stack需求背景业务发展越来越庞大、服务器数量越来越多各种访问日志、应用日志、错误日志的数量越来越多开发人员排查问题、需要到服务
数据科学家VS大数据专家VS数据分析师：有什么不同？
经常听到数据科学家、大数据专家、数据分析师，这3个职业乍一听，感觉是一个意思，但实际上，它们是不同的岗位，需要不同的技术，应用到不同的领域。
【如何成为SQL高手】第二关：表记录的插入、更新、删除
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