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Apache Spark Delta Lake 删除使用及实现原理代码解析 Delta Lake 的 Delete 功能是由 0.3.0 版本引入的。在介绍 Apache Spark Delta Lake 实现逻辑之前,我们先来看看如何使用 delete 这个功能。
Apache Spark Delta Lake 写数据使用及实现原理代码解析 Delta Lake 写数据是其最基本的功能,而且其使用和现有的 Spark 写 Parquet 文件基本一致,在介绍 Delta Lake 实现原理之前先来看看如何使用它,具体使用如下: df.
Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析 我们已经在这篇文章详细介绍了 Apache Spark Delta Lake 的事务日志是什么、主要用途以及如何工作的。那篇文章已经可以很好地给大家介绍 Delta Lake 的内部工作原理,原子性保证,本文为了学习的目的,带领大家从源码级别来看看 Delta Lake 事务日志的实现。
深入理解 Apache Spark Delta Lake 的事务日志 事务日志是理解 Delta Lake 的关键,因为它是贯穿许多最重要功能的通用模块,包括 ACID 事务、可扩展的元数据处理、时间旅行(time travel)等。
Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展、高吞吐、容错的实时流处理引擎。
Zomato 是一家食品订购、外卖及餐馆发现平台,被称为印度版的“大众点评”。目前,该公司的业务覆盖全球24个国家(主要是印度,东南亚和中东市场)。本文将介绍该公司的 Food Feed 业务是如何从 Redis 迁移到 Cassandra 的。
在 Instagram (Instagram是Facebook公司旗下一款免费提供在线图片及视频分享的社交应用软件,于2010年10月发布。)上,我们拥有世界上最大的 Apache Cassandra 数据库部署。
随着现代云应用对正常运行时间及性能水平的要求逐步提高,已经有越来越多用户开始将注意力集中在Apache Cassandra数据库身上。 那么,为什么要选择Apache Cassandra?这套分布式OLTP数据库能够带来高可用性与线性可扩展能力。
Discord 是一款国外的类似 YY 的语音聊天软件。Discord 语音聊天软件及我们的 UGC 内容的增长速度比想象中要快得多。随着越来越多用户的加入,带来了更多聊天消息。2016 年 7 月,每天大约有 4 千万条消息;2016 年 12 月,每天超过亿条。
我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable,对应的开源实现为 Apache HBase,而且我们在 《HBase基本知识介绍及典型案例分析》 文章中简单介绍了 Apache HBase 的数据模型。
在 Cassandra 中,当达到一定条件触发 flush 的时候,表对应的 Memtable 中的数据会被写入到这张表对应的数据目录(通过 data_file_directories 参数配置)中,并生成一个新的 SSTable(Sorted Strings Table,这个概念是从 Google 的 BigTable 借用的)。
到目前为止,我们在使用 CQL 建表的时候使用到了一些数据类型,比如 text、timeuuid等。本文将介绍 Apache Cassandra 内置及自定义数据类型。和其他语言一样,CQL 也支持一系列灵活的数据类型,包括基本的数据类型,集合类型以及用户自定义数据类(User-Defined Types,UDTs)。
假设我们有这样的场景:我们想在 Cassandra 中使用一张表记录用户基本信息(比如 email、密码等)以及用户状态更新。我们知道,用户的基本信息一般很少会变动,但是状态会经常变化,如果每次状态更新都把用户基本信息都加进去,势必会让费大量的存储空间。
在前面文章里面我们使用了下面语句创建了一张名为 iteblog_user 的表: cqlsh> use iteblog_keyspace; cqlsh:iteblog_keyspace> CREATE TABLE iteblog_user (first_name text , last_name .
我们在这篇文章简单介绍了 Apache Cassandra 是什么,以及有什么值得关注的特性。本文将简单介绍 Apache Cassandra 的安装以及简单使用,可以帮助大家快速了解 Apache Cassandra。
Apache Cassandra 是一个开源的、分布式、无中心、弹性可扩展、高可用、容错、一致性可调、面向行的数据库,它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型,由 Facebook 创建,在一些最流行的网站中得到应用。
近几年来,人工智能逐渐火热起来,特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据,处理完的数据一般都需要存储起来,这些数据的特点主要有如下几点: 大:数据量越大,对我们后面建模越会有好处; 稀疏:每行数据可能拥有不同的属性,比如用户画像数据,每个人拥有属性相差很大,可能用户A拥有这个属性,但是用户B没有这个属性;那么我们希望存储的系统能够处理这种情况,没有的属性在底层不占用空间,这样可以节约大量的空间使用; 列动态变化:每行数据拥有的列数是不一样的。