- 在分布式系统中负载均衡是一个非常重要的功能，Apache HBase通常通过Region的数量实现负载均衡，StochasticLoadBalancer将不仅仅考虑Region数量，还会考虑Region负载、表负载、数据本地化、MemStore大小、Storefile大小等。本文将展开分析HBase负载均衡中StochasticLoadBalancer相关内容。 在分布式系统中负载均衡是一个非常重要的功能，Apache HBase通常通过Region的数量实现负载均衡，StochasticLoadBalancer将不仅仅考虑Region数量，还会考虑Region负载、表负载、数据本地化、MemStore大小、Storefile大小等。本文将展开分析HBase负载均衡中StochasticLoadBalancer相关内容。
- 1. 合并分析电子围栏结果 1.1 读取电子围栏分析结果表数据并广播l 读取电子围栏分析结果表：electric_fence，并广播传递给下一个任务节点l 自定义source，继承RichSourceFunction对象，重写run、cancel方法l 获得已存在结果表中的车辆和最早出现在结果表中的id，并广播结果流l 主类实现电子围栏分析第5大步//TODO 5.读取电子围栏分析结果... 1. 合并分析电子围栏结果 1.1 读取电子围栏分析结果表数据并广播l 读取电子围栏分析结果表：electric_fence，并广播传递给下一个任务节点l 自定义source，继承RichSourceFunction对象，重写run、cancel方法l 获得已存在结果表中的车辆和最早出现在结果表中的id，并广播结果流l 主类实现电子围栏分析第5大步//TODO 5.读取电子围栏分析结果...
- theme: smartblue持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第19天，点击查看活动详情 1. 电子围栏分析任务设置 1.1 电子围栏分析任务步骤分析电子围栏任务主要有8大步骤:电子围栏分析任务设置、原始数据json解析、过滤异常数据读取已存在电子围栏中的车辆与电子围栏信息(广播流临时结果数据)原始车辆数据与电子围栏广播流进行合并，生成电子围栏规... theme: smartblue持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第19天，点击查看活动详情 1. 电子围栏分析任务设置 1.1 电子围栏分析任务步骤分析电子围栏任务主要有8大步骤:电子围栏分析任务设置、原始数据json解析、过滤异常数据读取已存在电子围栏中的车辆与电子围栏信息(广播流临时结果数据)原始车辆数据与电子围栏广播流进行合并，生成电子围栏规...
- theme: smartblue持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第13天，点击查看活动详情 车辆驾驶行程分析 驾驶行程分析业务逻辑星途车联网项目大数据平台，包含数据源数据存储pipeline实时业务指标统计分析数据存储分层数据可视化我们已经学习了原始数据实时ETL部分，数据存储在hive和hbase中，这部分数据对应hive数仓分层中的ODS层，本章内... theme: smartblue持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第13天，点击查看活动详情 车辆驾驶行程分析 驾驶行程分析业务逻辑星途车联网项目大数据平台，包含数据源数据存储pipeline实时业务指标统计分析数据存储分层数据可视化我们已经学习了原始数据实时ETL部分，数据存储在hive和hbase中，这部分数据对应hive数仓分层中的ODS层，本章内...
- 在聊AI和大数据的存储基础之前，先插播一个a16z更新的数据与AI基础设施参考架构。最近a16z的数据初创公司排名还是比较火的，可以和本篇结合起来理解，希望本文可以帮助企业数据基础设施架构师洞察未来架构基础、帮助风险投资资本识别标的的生态位置、帮助数据算法工程师系统理解业务场景中的架构配合。先来看看统一数据架构的流程定义，基本上都是plain English，贯彻了a16z future的务... 在聊AI和大数据的存储基础之前，先插播一个a16z更新的数据与AI基础设施参考架构。最近a16z的数据初创公司排名还是比较火的，可以和本篇结合起来理解，希望本文可以帮助企业数据基础设施架构师洞察未来架构基础、帮助风险投资资本识别标的的生态位置、帮助数据算法工程师系统理解业务场景中的架构配合。先来看看统一数据架构的流程定义，基本上都是plain English，贯彻了a16z future的务...
- 大数据基础之java异常处理 大数据基础之java异常处理
- 想了解流计算，你必须得看一眼，实现Flink on Yarn的三种部署方式，并运行wordcount,7000字奉上 想了解流计算，你必须得看一眼，实现Flink on Yarn的三种部署方式，并运行wordcount,7000字奉上
- 大数据基础之java常用API三（SimpleDateFormat类和Calendar类的使用） 大数据基础之java常用API三（SimpleDateFormat类和Calendar类的使用）
- 大数据基础之java常用API一(Object类、String类、StringBuilder类) 大数据基础之java常用API一(Object类、String类、StringBuilder类)
- BI软件安装手记。 BI软件安装手记。
- 前言虚竹哥今天又来分享干货啦，今天分享一个：大数据解决方案：解决T+0问题。 T+0问题T+0查询是指实时数据查询，数据查询统计时将涉及到最新产生的数据。在数据量不大时，T+0很容易完成，直接基于生产数据库查询就可以了。但是，当数据量积累到一定程度时，在生产库中进行大数据量的查询会消耗过多的数据库资源，严重时会影响交易业务，这就不能接受了，毕竟生产交易是更关键的任务。所以，我们常常会把大量... 前言虚竹哥今天又来分享干货啦，今天分享一个：大数据解决方案：解决T+0问题。 T+0问题T+0查询是指实时数据查询，数据查询统计时将涉及到最新产生的数据。在数据量不大时，T+0很容易完成，直接基于生产数据库查询就可以了。但是，当数据量积累到一定程度时，在生产库中进行大数据量的查询会消耗过多的数据库资源，严重时会影响交易业务，这就不能接受了，毕竟生产交易是更关键的任务。所以，我们常常会把大量...
- Q: 为什么需要线上压测？A:需要在某些活动、大促前，评估机器扩容数量，验证系统能否有效支撑流量峰值。线下测试环境的机器资源有限， 无法完全模拟现网。 同时很多配置可能配置不相同，如果没对上导致机器数量估计错误，可能引发重大故事。所以必须要在线上做压测。 Q: 全链路压测和接口压测的区别？A:在特定的业务场景下， 将相关的链路完整地串联起来同时施压， 尽可能模拟出真实的用户行为。接口A做... Q: 为什么需要线上压测？A:需要在某些活动、大促前，评估机器扩容数量，验证系统能否有效支撑流量峰值。线下测试环境的机器资源有限， 无法完全模拟现网。 同时很多配置可能配置不相同，如果没对上导致机器数量估计错误，可能引发重大故事。所以必须要在线上做压测。 Q: 全链路压测和接口压测的区别？A:在特定的业务场景下， 将相关的链路完整地串联起来同时施压， 尽可能模拟出真实的用户行为。接口A做...
- 业务实现之编写写入DWD层业务代码一、代码编写Flink读取Kafka topic “KAFKA-ODS-TOPIC” 数据写入Iceberg-DWD层也是复用第一个业务代码，这里只需要在代码中加入写入Iceberg-DWD层代码即可，代码如下：//插入 iceberg - dwd 层 会员浏览商品日志信息 :DWD_BROWSELOGtblEnv.executeSql( s""" ... 业务实现之编写写入DWD层业务代码一、代码编写Flink读取Kafka topic “KAFKA-ODS-TOPIC” 数据写入Iceberg-DWD层也是复用第一个业务代码，这里只需要在代码中加入写入Iceberg-DWD层代码即可，代码如下：//插入 iceberg - dwd 层 会员浏览商品日志信息 :DWD_BROWSELOGtblEnv.executeSql( s""" ...
- 可信智能计算服务TICS 配套HCS 8.2.0版本正式发布，将联合伙伴打造端到端的数据可信流通解决方案。产品功能动态联盟管理动态构建可信计算联盟，实现联盟内严格可控的数据使用和监管。邀请云租户作为数据方，动态构建可信计算联盟，实现联盟内严格可控的数据使用和监管。联盟是联邦计算的载体，合作方只有加入联盟才能参与联邦计算。安全的作业管理作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持... 可信智能计算服务TICS 配套HCS 8.2.0版本正式发布，将联合伙伴打造端到端的数据可信流通解决方案。产品功能动态联盟管理动态构建可信计算联盟，实现联盟内严格可控的数据使用和监管。邀请云租户作为数据方，动态构建可信计算联盟，实现联盟内严格可控的数据使用和监管。联盟是联邦计算的载体，合作方只有加入联盟才能参与联邦计算。安全的作业管理作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持...
- 1 原始数据实时ETL任务分析结果落地 1 Json解析hdfs数据映射hive表（建议）l 用StreamingFileSink方法将正确数据和错误数据写入到对应的HDFS目录中后，需要创建对应的hive表，并关联hdfs数据到hive表中，以实现原始数据实时ETL结果数据落地Hive需求。l 实现步骤:启动 Hive 并启动 Hive 对应的服务n hive脚本：分别创建外部分区表... 1 原始数据实时ETL任务分析结果落地 1 Json解析hdfs数据映射hive表（建议）l 用StreamingFileSink方法将正确数据和错误数据写入到对应的HDFS目录中后，需要创建对应的hive表，并关联hdfs数据到hive表中，以实现原始数据实时ETL结果数据落地Hive需求。l 实现步骤:启动 Hive 并启动 Hive 对应的服务n hive脚本：分别创建外部分区表...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道Agent集成与鸿蒙实战2026/08/11 周二 19:00-21:00
王一男-华为云码道产品规划专家；李炎-华为云码道产品专家；彭江敏-华为云鸿蒙端云一体化开发专家
本次直播带你解读华为云码道7月份产品新特性、新功能。更有专家演示码道Agent Space × 钉钉机器集成实战，从0到1打通消息通道；码道鸿蒙端云一体化实战，快速搭建员工签到系统。
回顾中 -
华为云开发者AI素养直播课·第五期2026/09/04 周五 16:00-18:00
林华鼎-华为云AI开发者运营负责人；蒋春阳-华为云AI开发者案例开发专家
本期直播内容： AI工具体验营 · 第5-8课连讲。Agent-Team 多智能体协作完成毕业设计实践
回顾中 -
华为云开发者AI素养ClassRoom·第六期2026/09/08 周二 19:00-20:00
樊渊-2026华为软件挑战赛冠军
高手来了：看软挑高手解析二维排样问题—从工业难题到算法突破
回顾中
热门标签