django CMS? CHAPTER 4 Release Notes This document refers to version 3.0.19.dev1 Warning: Version 3.0 introduces some significant changes that require action if you are upgrading from a previous version (with Django 1.6.X and Django 1.7.X) to support versioning of your content. Note: As of django CMS 3.0.x, only the most recent 10 published revisions are saved. You can change this behaviour if required file that can be used with pip to install django CMS and its dependencies: # Bare minimum django-cms>=3.0 # These dependencies are brought in by django CMS, but if you want to # lock-in their version, specify

在离线分离部署及粗粒度调度无法提高资源的利用率：在传统Hadoop架构下，离线作业和在线作业往往分属不同的集 群，然而在线业务、流式作业具有明显的波峰波谷特性，在波谷时段，会有大量的资源处于闲置状态，造成资源的浪 费和成本的提升。在离线混部集群，通过动态调度削峰填谷，当在线集群的使用率处于波谷时段，将离线任务调度到 在线集群，可以显著的提高资源的利用率。然而，Hadoop Yarn目前只能通过NodeManager上报的静态资源情况进行分配， 无法基于动态资源调度，无法很好的支持在线、离线业务混部的场景。 • 操作系统镜像及部署复杂性拖慢应用发布：虚拟机或裸金属设备所依赖的镜像，包含了诸多软件包，如HDFS、Spark、 Flink、Hadoop等，系统的镜像远远大于10GB，通常存在镜像过大、制作繁琐、镜像跨地域分发周期长等问题。基于这 些问题，有些大数据开发团队不得不将需求划分为镜像类和非镜像类需求，当需要修改镜像的需求积累到一定程度， 操作系统和应用部署复杂 拖慢业务发布 云原生化可以解决上面的问题，演进的挑战有： 改造成本高 迁移风险高 组织架构造成额外的成本 主要体现在Yarn的复杂性 主要体现在领域专业性上 应用改造成本高：将运行在Hadoop平台的大数据应用迁移到云原生平台，一方面需要大数据团队将业务应用进行 容器化改造，如系统任务的启动方式、基础设施的适配（环境变量、配置文件获取方式的变更等），这些都需要 大数据团队来做适配，在资

做出决策，故需要将分散在各个系统的 数据汇聚在同⼀个系统并进⾏⼆次加⼯处理⽣成 T+0 或 T+1 的报表。传统常⻅的解决⽅案是采⽤ ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太⾼⽆法满⾜⽤⼾ 的需求。与 Hadoop 相⽐，TiDB 就简单得多，业务通过 ETL ⼯具或者 TiDB 的同步⼯具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接⽣成报表

OLTP specialized database or NoSQL ○ For historical data, use Hadoop / analytical database ● Offload data via the ETL process into your Hadoop cluster or analytical database ○ Per hour or even per day

Spanner 2013 F1 BigTable Map Reduce GFS Google 十年前基于内部分布式 处理框架发表的 三篇论文奠定了大数据分析 处理基石；开源社区 以此为基础打造了Hadoop F1 Data Flow Spanner Colossus Google 内部新一代分布式处理框架，于12/13年发表 相关论文，奠定下一代分布式 NewSQL的理论和工程 实践基石。PingCAP以此为基础打造了TiDB 我们的数据库能解决什么问题 - 1 ● 无限线性水平扩展（Scale Out） 无论多大的数据量，都可以轻松通过增加节点来解决，写入和读取时延固定（毫 秒级别），无需分库分表或者搭建复杂的 Hadoop 集群，完整的 MySQL 兼容接 口轻松处理高并发实时写入、实时查询和分析，极大的简化程序设计、应用维护 ，轻松应对大数据存储问题。 ● 高并发、高吞吐、完整的跨行事务支持、强一致性 通过简单

Spark。 对于 Standalone 模式且无需 Hadoop 支持，请选择 Spark 2.1.x 且带有 Hadoop 依赖的 Pre-build with Apache Hadoop 2.x 任意版本。如您有需要配合使用的 Hadoop 集群，请选择对应的 Hadoop 版本号。 您也可以选择从源代码自行构建以配合官方 Hadoop 2.6 之前的版本。请注意目前 TiSpark 仅支持 +-------------+ 2. | Count (1) | 3. +-------------+ 4. | 600000000 | 5. +-------------+ Q. 是独立部署还是和现有 Spark／Hadoop 集群共用资源？ A. 您可以利用现有 Spark 集群无需单独部署，但是如果现有集群繁忙，TiSpark 将无法达到理想速度。 Q. 是否可以和 TiKV 混合部署？ A. 如果 TiDB 以及 Data Federation（桥接其他数据源，最好能和社区同步，这个接进来可以比较好扩展 Usecase，如果 再做一个 InputFormat 适配就可以接 Hive 和 Presto 这些 Hadoop 上的数仓） On-Premise 版本集成部署 (K8s based) On-Premise 版本 Dashboard UI 集群备份和恢复工具（结合物理备份） 数据迁移工具（Wormhole

服务C jar envoy 降级 限流 路由 日志收集 日志分析 调用次数 调用时间 服务治理 日志分析 统计监控 Data Stream Kafka Storm集群 Hbase Hadoop Redis DDB NQS 监控平台 用户空间VPC 管理控制服务 云主机 云网络 云硬盘 UAS Agent 对象存储 UAS Server OpenStack 管控节点(主)

精细化发展阶段：依靠数据赋能，加强可视化能力，进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析 观察性 Prometheus Skywalking EFK Hadoop Spark Cortex ....... 传统交付方式的不足之处 手册文档 配置参数 应用 应用 配置参数 应用 应用 软件环境 硬件环境 遗留系统 安装配置点

Apache Mesos at UC Berkeley ● using C++ to avoid runtime non-determinism that had been plaguing the Hadoop distributed system (due to garbage collection, it was written in Java) ● wanted to use actors so

the sqrt and + functions can be composed like this:CHAPTER 8. FUNCTIONS 85 julia> (sqrt ∘ +)(3, 6) 3.0 This adds the numbers first, then finds the square root of the result. The next example composes 3.7416573867739413 julia> 1:3 .|> x -> x^2 |> sum |> sqrt 3-element Vector{Float64}: 1.0 2.0 3.0CHAPTER 8. FUNCTIONS 86 8.18 Dot Syntax for Vectorizing Functions In technical-computing languages can be applied to all elements in the vector A like so: julia> A = [1.0, 2.0, 3.0] 3-element Vector{Float64}: 1.0 2.0 3.0 julia> sin.(A) 3-element Vector{Float64}: 0.8414709848078965 0.9092974268256817