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Iceberg在袋鼠云的探索及实践

“数据湖”、“湖仓一体”及“流批一体”等概念,是近年来大数据领域热度最高的词汇,在各大互联网公司掀起了一波波的热潮,各家公司纷纷推出了自己的技术方案,其中作为全链路数字化技术与服务提供商的袋鼠云,在探索数据湖架构的早期,就调研并选用了Iceberg作为基础框架,在落地过程中深度使用了Iceberg并进行了部分改造,在这个过程中,我们积累出了一些经验和探索实践,希望通过本篇文章与大家分享,也欢迎大家一起共同讨论。 一、为什么选择Iceberg Iceberg作为Apache基金会下的一个顶级项目,是业界公认的开源数据湖实现方案之一,考虑到任何概念的提出本质上是源于底层软硬件技术或架构上取得了新的突破,我们首先站在技术演进的角度对Iceberg的出现契机和应用场景进行分析。 01 大数据存储技术现状 2006年Hadoop框架横空出世,改变了企业对数据的存储、处理和分析的认知,加速了大数据的发展,形成了完善的生态圈。工程师们将庞杂的历史数据存在分布式文件系统HDFS中,通过Hive、Spark等进行加速计算处理。至今为止,HDFS已然成为广泛应用的大数据基础组件。 在这个大数据技术发展过程...

从源码层面深度剖析Spring循环依赖

作者:郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean? 对于单例Bean来说,在Spring容器整个生命周期内,有且只有一个对象。 Spring 在创建 Bean 过程中,使用到了三级缓存,即 DefaultSingletonBeanRegistry.java 中定义的: /** Cache of singleton objects: bean name to bean instance. */ private final Map<String, Object> singletonObjects = new ConcurrentHashMap<>(256); ​ /** Cache of singleton factories: bean name to ObjectFactory. */ private final Map<String, ObjectFactory<?>&g...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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