1.如何挖掘闲置硬件资源的源码潜力-PrestoDB缓存加速实践小结
2.大数据方面核心技术有哪些？

如何挖掘闲置硬件资源的潜力-PrestoDB缓存加速实践小结

       在追求用户体验与成本平衡的挑战中，如何在有限的源码资源和开发预算下提升系统的性能，成为技术团队面临的源码棘手问题。面对大数据查询引擎，源码提高查询速度、源码优化用户体验是源码晒密源码首要任务。缓存技术，源码因其能有效减少外部系统交互，源码加速数据访问，源码成为提升性能的源码关键策略。

       挖掘服务器闲置资源潜力，源码通过评估CPU利用率，源码发现内存和本地磁盘等资源的源码拉流系统源码空闲状态，进而利用这些资源，源码可以显著提升系统性能。源码选择开源社区广泛实践、案例丰富的缓存方案，如PrestoDB，不仅能够降低成本，还能实现事半功倍的效果。PrestoDB社区已成功应用于Meta公司和Uber等大型企业，其稳定性和性能表现得到了验证。

       在内部实施过程中，我们通过使用PrestoDB缓存方案，实现了在不增加机器资源的国内车牌生成源码前提下，将查询时间提速超过1倍，其他查询速度指标也有显著提升。详细效果将在后续文章中进行深入分析。

       PrestoDB查询流程涉及数据缓存，通过将数据从外部服务拉取至内存和本地硬盘，减少对外部系统的依赖，以提升查询速度。为了确保缓存的有效性和容量管理，我们引入了元数据缓存功能，将Hive MetaStore的表、分区等信息缓存至内存中，通过刷新时间、66影视解析源码过期时间和缓存实体上限控制数据的有效性和容量。

       元数据缓存的实现基于Guava Cache，对于查询过程中的表信息缓存，我们实现了异步更新机制，保证了查询性能与数据有效性的平衡。对于分区信息缓存，我们也考虑了分区版本的检查，以确保数据的一致性。然而，在使用过程中，我们面临业务方自行缓存查询结果导致的缓存时间放大问题。为解决此问题，仿剪映源码我们提供清理指定表分区缓存的HTTP接口，实现业务系统和PrestoDB的缓存同步。

       在实践中，我们发现数据文件列表缓存可以显著提升对象存储的查询效率，但需确保表分区不会回溯重写数据。本地数据缓存通过Alluxio实现，需要针对社区版进行源码修改以兼容使用，并注意调度策略的优化以提高命中率和数据一致性。

       通过一系列实践和优化，我们的系统在使用Alluxio本地缓存后，单机命中率可达%左右。利用Shadow Cache功能，我们可以评估业务场景是否适合使用缓存，并根据命中率调整缓存空间以获得最佳性能。

       在调度策略上，我们采用SOFT_AFFINITY策略以保持数据处理的一致性，并设置一致性hash和阈值以减少节点上下线的影响和优先处理繁忙节点。未来，我们计划针对K8s容器化环境进行专门的调度优化，确保资源利用和任务分配的高效。

       通过上述策略和技术实施，我们成功提升了系统性能，优化了用户体验，并在成本控制方面取得了显著成效。未来，我们将持续探索和实践，以实现更加高效和灵活的资源管理与性能优化。

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

       1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

       2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

       3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

       4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

       5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。