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数据湖(七):Iceberg 概念及回顾什么是数据湖

#头条创作挑战赛#Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析，对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地...

Pinot 架构分析

Pinot的目标是在任意给定的数据集上提供分析。输入的数据可能存储于hadoop或kafka.在LinkedIn,大多数的跟踪数据被发布到kafka中并最终通过ETL处理转移至Hadoop.为了提供更快的分析，Pinot将数据组织为行模式并使用多种索引技术比如bitmap,翻转索引等。在Hadoop...

【大数据】Hive 小文件治理和 HDFS 数据平衡讲解

一、Hive小文件概述在Hive中，所谓的小文件是指文件大小远小于HDFS块大小的文件，通常小于128MB，甚至更少。这些小文件可能是Hive表的一部分，每个小文件都包含一个或几个表的记录，它们以文本格式存储。Hive通常用于分析大量数据，但它在处理小文件方面表现不佳，Hive中存在大量小文件会...

Apache四个大型开源数据和数据湖系统

四个大型数据和数据湖的大型Apache系统，ApacheShardingsphere，Apache冰山，ApacheHudi和ApacheIotdB管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务，数据突变，数据校正，流媒体支持，架构演进，因为酸性事务能力Apache提供了四种，用于满足和管理大数据。...

面试系列 - 序列化和反序列化详解

Java序列化是一种将对象转换为字节流的过程，可以将对象的状态保存到磁盘文件或通过网络传输。反序列化则是将字节流重新转换为对象的过程。Java提供了一个强大的序列化框架，允许你在对象的持久化和网络通信中使用它。一、Java序列化的基本原理Java序列化的基本原理是将一个Java对象转换为...

AVRO vs Parquet-该选哪一个?

我不会说一个更好，而另一个则不是，因为这完全取决于它们将在哪里使用。ApacheAvro是在Apache的Hadoop项目中开发的远程过程调用和数据序列化框架。它使用JSON定义数据类型和协议，并以紧凑的二进制格式序列化数据。（由维基百科）·由于它是基于行的格式，因此在需要访问所有字段时最好...

微服务实战:从发布到架构——上篇

“微服务”是当前软件架构领域非常热门的词汇，能找到很多关于微服务的定义、准则，以及如何从微服务中获益的文章，在企业的实践中去应用“微服务”的资源却很少。本篇文章中，会介绍微服务架构（MicroservicesArchitecture）的基础概念，以及如何在实践中具体应用。单体架构(Monolith...

读数据自助服务实践指南:数据开放与洞察提效18模型部署服务

1.模型部署服务1.1.编写一次性脚本来部署模型并不困难1.2.针对模型训练类型（在线与离线）、模型推理类型（在线与离线）、模型格式（PAML、PFA、ONNX等）、终端类型（Web服务、IoT、嵌入式浏览器等）以及性能要求（由预测/秒和延迟定义）的不同组合，管理这些脚本非常困难1.2.1....

使用 Apache Avro 实现数据序列化和跨平台数据交换

ApacheAvro是一个数据序列化系统，用于跨语言和平台进行数据交换。它提供了一种紧凑、快速、可扩展的二进制数据格式，用于将复杂数据结构编码成字节流。Avro支持动态类型定义和架构演化，并提供了丰富的数据类型，包括基本类型、复合类型和枚举类型等。此外，Avro还提供了多语言支持，包括Jav...

掌握序列化:开发者实用技术指南

什么是序列化？序列化是将对象或数据结构转换为可存储或传输的格式的过程。在这个过程中，对象的状态被转换为字节流，以便能够保存到文件、内存缓冲区，或通过网络传输。反序列化则是序列化的逆过程，即将字节流转换回原始的对象或数据结构。序列化在现代应用开发中扮演着关键角色，尤其是在分布式系统、微服务架构和数据持...