2022年已经没有人谈大数据这个概念，不是它失败了，恰恰是因为它成功了。成功技术的吊诡之处在于，它最终会被认为是理所当然，消失在背景音中。随着SaaS的普及和深入，数据驱动成为共识，云计算以及云端数据仓库的发展，逐渐有了现代数据技术栈这个新的数据生态体系。现代数据栈（MDS）主要是在欧美，确切的来讲是美国近几年出现的一个称呼，我们可以把它理解为一套新的数据生态体系。现代数据技术栈通常是指构成云原生

JVM G1GC（Garbage-First Garbage Collector）是Java虚拟机中的一种垃圾收集器，它以高吞吐量和可预测的停顿时间为目标，特别适合需要大内存和多核处理器的服务器应用。初始堆大小（-Xms）和最大堆大小（-Xmx）根据应用的内存需求设定这两个值，以确保应用在启动和运行过程中有足够的内存资源。通常建议将-Xms和-Xmx设置为相同的值，以减少运行时堆内存的动态调整，从

其次，大数据上云可以降低成本。此外，云平台通常提供丰富的工具和服务，如数据分析、机器学习等，可以加速大数据项目的开发和部署。如果组织需要更高的灵活性和可扩展性，或者希望降低成本并加速项目开发，那么大数据上云是一个不错的选择。同时，K8s作为一种开源的容器编排系统，可以帮助组织更好地管理和调度大数据应用，提高系统的稳定性和可靠性。总之，大数据上云及采用K8s化部署是符合现代企业对敏捷性、成本控制和技

随着数字化时代的来临，大数据已经成为了许多领域不可或缺的重要资源。而大数据工程师掌握着处理、分析和应用大数据的核心技能。那么，大数据工程师的日常工作内容到底是什么呢？一种是数据需求的开发与治理，另一种则是平台与基础系统研发建设。业务侧的日常工作内容广泛而多样（但由于平台的建设，很多业务就是写SQL数据采集与集成设计并实施数据采集方案，包括从各种源头（如传感器网络、日志文件、交易记录等）收集数据，可

这个生态最早被称作动物园：Hadoop生态之所以被称为“动物园”，是因为在其发展早期，围绕Hadoop形成了一个包含众多以动物名称命名的项目和组件的生态系统。这些项目通常都有各自的动物图标，比如Hadoop本身（大象）、Hive（蜂巢）、Pig（猪）、HBase（海狸）、ZooKeeper（动物园管理员）、Flume（鹈鹕）、Chukwa（鹤）、Avro（鸟）、Kafka（猿猴）、Mahout（大

Apache Flink是一个用于无界和有界数据流的开源流处理框架。它提供了一个统一的API来处理批量和流数据，使得开发者可以轻松地构建高效的实时数据处理应用。Flink的核心优势在于其低延迟、高吞吐量和容错性强的特点，适用于多种实时数据分析场景。Apache Flink作为一款革新的大数据处理引擎，凭借其对流处理与批处理的统一视图、卓越的实时性和容错性、以及对事件时间处理的深入支持，已在业界树立

Spark 3系列已经发布了第六版3.5.0，目前最新3.5.1。使用最广泛的大数据可扩展计算引擎。数以千计的公司，包括 80% 的财富 500 强企业，都在使用 Apache Spark。来自业界和学术界的 2000 多名开源项目贡献者。Apache Spark 3.5.0 是 3.x 系列中的第六个版本，该版本在开源社区的大力贡献下解决了超过 1,300 个 Jira 问题。

打不开夜莺页面，但是17000端口监听正常，一度去注册论坛搜索无果，最后发现是浏览器版本过低导致的，升级浏览器解决了；日志有个访问github version失败的报错？一开始访问不了页面有个这样的ERROR，但这个其实无所谓，内网本来就访问不了；VM安装后确认那里，官网把查询端口命令写错写成了12632；categraf默认配置的地址都是本地的，建议直接写成夜莺所在机器的实际IP，这样把cate

Apache Flink是一个用于无界和有界数据流的开源流处理框架。它提供了一个统一的API来处理批量和流数据，使得开发者可以轻松地构建高效的实时数据处理应用。Flink的核心优势在于其低延迟、高吞吐量和容错性强的特点，适用于多种实时数据分析场景。Apache Flink作为一款革新的大数据处理引擎，凭借其对流处理与批处理的统一视图、卓越的实时性和容错性、以及对事件时间处理的深入支持，已在业界树立

2.x版本可API动态设置，在ES 5版本之后就不能动态设置这些参数了，通过修改ES主配置文件，然后重启ES生效。ES关于网络的配置参数丰富繁杂（它们都不是可动态更新的），ES双网分离场景的最佳实践是ES集群内部采用万兆-业务网，对外服务则双网都通，有管理及合规要求时按照要求设置单一网络。略微下调主分片个数使其均匀分布（10 -> 8），将索引的副本数从1减为0，相当于写入压力减少一半，至此现场问