全新美国区 Apple ID 注册教程参见：2021年最新美区 Apple ID 注册教程使用苹果手机的有可能知道，国内使用的 App Store 只能下载国内的一些 APP 应用。有一些 APP 并没有在国内 App Store 上架，这时候就无法下载。我们需要使用一个国外的 Apple ID 账号，但是很多人手上一般都是只有国内的账号，这篇文章就来教大家如何把一个中国区的 3年前 (2021-10-10) 1633℃ 0评论2喜欢
Presto 是由 Facebook 开发并开源的分布式 SQL 交互式查询引擎，很多公司都是用它实现 OLAP 业务分析。本文列出了 Presto 常用的函数列表。数学函数数学函数作用于数学公式。下表给出了详细的数学函数列表。abs(x)返回 x 的绝对值。使用如下：[code lang="bash"]presto:default> select abs(1.23) as absolute; absolute ---------- 1.23[/code] 3年前 (2021-10-07) 5883℃ 0评论1喜欢
代码生成是很多计算引擎中常用的执行优化技术，比如我们熟悉的 Apache Spark 和 Presto 在表达式等地方就使用到代码生成技术。这两个计算引擎虽然都用到了代码生成技术，但是实现方式完全不一样。在 Spark 中，代码生成其实就是在 SQL 运行的时候根据相关算子动态拼接 Java 代码，然后使用 Janino 来动态编译生成相关的 Java 字节码并 3年前 (2021-09-28) 706℃ 0评论3喜欢
Apache Kafka 3.0 于2021年9月21日正式发布。本文将介绍这个版本的新功能。以下文章翻译自 《What's New in Apache Kafka 3.0.0》。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：过往记忆大数据我很高兴地代表 Apache Kafka® 社区宣布 Apache Kafka 3.0 的发布。 Apache Kafka 3.0 是一个大版本，其引入了各种新功能、API 发生重 3年前 (2021-09-24) 634℃ 0评论2喜欢
导读：本文主要介绍Flink实时计算在bilibili的优化，将从以下四个方面展开： 1、Flink-connector稳定性优化 2、Flink sql优化 3、Flink-runtime优化 4、对未来的展望 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：过往记忆大数据 概述首先介绍下Flink实时计算在b站的应用场景。在b站，Flink on yarn 3年前 (2021-09-23) 899℃ 0评论4喜欢
在 LinkedIn，我们使用 Hadoop 作为大数据分析和机器学习的基础组件。随着数据量呈指数级增长，并且公司在机器学习和数据科学方面进行了大量投资，我们的集群规模每年都在翻倍，以匹配计算工作负载的增长。我们最大的集群现在有大约 10,000 个节点，是全球最大（如果不是最大的）Hadoop 集群之一。多年来，扩展 Hadoop YARN 已成为 3年前 (2021-09-18) 567℃ 0评论4喜欢
在 LinkedIn，我们非常依赖离线数据分析来进行数据驱动的决策。多年来，Apache Spark 已经成为 LinkedIn 的主要计算引擎，以满足这些数据需求。凭借其独特的功能，Spark 为 LinkedIn 的许多关键业务提供支持，包括数据仓库、数据科学、AI/ML、A/B 测试和指标报告。需要大规模数据分析的用例数量也在快速增长。从 2017 年到现在，LinkedIn 的 S 3年前 (2021-09-08) 1069℃ 0评论4喜欢
文章来源团队：腾讯医疗资讯与服务部-技术研发中心 前言：随着产品矩阵和团队规模的扩张，跨业务、APP的数据处理、分析总是不可避免。一个显而易见的问题就是异构数据源的连通。我们基于PrestoDB构建了业务线内适应腾讯生态的联邦查询引擎，连通了部门内部20+数据源实例，涵盖了90%的查询场景。同时，我们参与公司级的Pre 3年前 (2021-09-08) 573℃ 0评论1喜欢
NVMe是Non-Volatile Memory express(非易失性内存主机控制器接口规范)的简称，它是一种协议，能够使固态硬盘(SSD)运行得更快，如今在企业用户中已越来越流行。理解什么是NVMe的最简单的方法就是打个比方——假设你刚买了一辆跑车，速度能达到400公里每小时，是你以前那辆老汽车的3到4倍。唯一的问题是，普通的道路是无法允许以这 3年前 (2021-09-07) 938℃ 0评论1喜欢
随着 Uber 业务的扩张，为其提供支持的基础数据呈指数级增长，因此处理成本也越来越高。 当大数据成为我们最大的运营开支之一时，我们开始了一项降低数据平台成本的举措，该计划将挑战分为三部分：平台效率、供应和需求。 本文将讨论我们为提高数据平台效率和降低成本所做的努力。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase 3年前 (2021-09-05) 459℃ 0评论2喜欢
