基于场景实现的Jenkins自助化任务流量Block读、写次数采集项：采集Datanode数据进行汇聚计算。网络进出流量采集项：node_network_receive_bytes_total/

对于一个复杂的分布式系统，如果没有丰富的经验和牛逼的架构能力，很难把系统做得简单易维护，我们都知道，一个软件的生命周期中，后期维护占了70%，所以系统的可维护性是极其重要的，

https://www.confluent.io/blog/how-choose-number-topics-partitions-kafka-cluster

中的原始去重了，但是仍然是list类型，sql中谓词的判断还是要去遍历list，然后一个元素一个元素的去判断。这个主要的原因是有一个阈值，低于这个阈值就不转换为

到了逻辑优化这一步就是利用scala强大的case正则匹配，对一个由各种operator组成的AST树尽其所能的匹配和修改，下面我们看下PushDownPredicate

在编程模型上暴露给用户的是，每次持续查询看做面对全量数据（而不仅仅是本次执行信收到的数据），所以每次执行的结果是针对全量数据进行计算的结果。

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可以被看成一个无限的流，里面的流数据是短暂存在的，如果不消费，消息就过期滚动没了，这就涉及一个问题，就是你如果开始消费，就要定一下从什么位置开始。

Presto、SparkSQL等。下图是一个示例性的SQL语句（有两张表，其中people表主要存储用户基本信息，score表存储用户的各种成绩），通过Parser解析后的AST语法树如右图所示：

把本地的数据进行删除，然后重新开始恢复集群的其他分片（然后这又导致了一个新的再平衡）如果这一切听起来是不必要的且开销极大，那就对了。是的，不过前提是你知道这个节点会很快回来。如果节点

time是事件发生的时间，经常以时间戳表示，并和数据一起发送。带时间戳的数据流有，Web服务日志、监控agent的日志、移动端日志等；

排好序的数据经过序列化压缩输出到换一个临时文件的一段，并且记录每个分区段的seek位置，方便后续可以单独读取每个分区的数据，读取流经过解压反序列化，就可以正常读取了。

我们抽象出来其中的rdd和依赖关系，如果对这块不太清楚的可以参考我们之前的

org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent import

对于off-heap的memory，obj为null，offset则为绝对的内存地址，对于on-heap的memory，obj则是JVM对象的基地址，offset则是相对于改对象基地址的偏移。

"这个是很久之前写的一篇文章，推荐大家看下".replace(/\r/g,"").replace(/\n/g,"").replace(/\s/g,"

RDD的每一个partition都依赖于parent

jobScheduler.receiverTracker.allocateBlocksToBatch(time)

sc.textFile("/fusionlog/midsourcenew/2017-03-13-18-15_2.gz").cache() file.count() file.count()有以下日志