Bedpage Phoenix
👉🏻👉🏻👉🏻 ALL INFORMATION CLICK HERE 👈🏻👈🏻👈🏻
Специализированный авторизованный Учебный центр для корпоративного обучения по Большим Данным
Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark > News > Hive > Птичка + рыбка: синергия Apache Phoenix и HBase для быстрой SQL-аналитики Big Data в Hadoop
Сегодня мы рассмотрим еще один инструмент стека SQL-on-Hadoop: Apache Phoenix, позволяющий выполнять SQL-запросы к нереляционной СУБД HBase. Читайте в нашей статье, что представляет собой этот исполнительный механизм, как он работает и чем отличается от других Big Data решений подобного класса (Cloudera Impala, Apache Hive и Drill). Также мы собрали для вас некоторые практические примеры использования Apache Phoenix в реальных проектах аналитической обработки больших данных.
Phoenix (Феникс) – это проект верхнего уровня фонда Apache Software Foundation (c 2014 года), механизм параллельной реляционной базы данных с открытым исходным кодом, который поддерживает обработку транзакций в реальном времени (OLTP, Online Transaction Processing) в Hadoop с использованием NoSQL-СУБД HBase в качестве резервного хранилища. В отличие от Apache Hive, Феникс компилирует SQL-запросы в собственные API-интерфейсы NoSQL, не используя MapReduce, что позволяет создавать быстрые Big Data приложения с низкой временной задержкой (low latency), работающие с нереляционными хранилищами данных.
Соединение с кластером HBase выполняется через JDBC-драйвер, что позволяет работать с NoSQL-хранилищем как с реляционной СУБД, позволяя пользователям создавать, удалять и изменять таблицы, представления, индексы и последовательности, а также вставлять и удалять строки по отдельности и целыми группами. Apache Phoenix выполняет SQL-запрос, компилирует его в серию сканирований HBase и запуская их напрямую через API HBase. Благодаря непосредственному использованию API HBase, сопроцессоров и пользовательских фильтров Феникс может достигать производительности порядка миллисекунд для небольших SQL-запросов или секунд для десятков миллионов строк [1].
Поскольку Phoenix завязан на HBase, он использует многие концептуальные понятия этой СУБД, относящейся к категории «семейство столбцов» (wide-column store). В частности, Феникс поддерживает регионирование – горизонтальное объединение определенного количества строк таблицы. Напомним, в HBase таблица изначально состоит из одного региона, который по мере роста разбивается на новые и распределяется по узлам кластера. Если таблица оказывается слишком большой для одного узла, она обслуживается кластером серверов, на каждом узле которого размещается подмножество регионов таблицы. Также регионы обеспечивают распределение нагрузки на таблицу. Совокупность отсортированных регионов, доступных по сети, образует общее содержимое таблицы [2]. Phoenix позволяет контролировать количество регионов, в которых распределяются данные, что может значительно увеличить производительность при операциях чтения и записи [3].
Из наиболее важных характеристик Phoenix стоит отметить следующие [1]:
Наконец, выделим главное отличие Phoenix от Cloudera Impala, Apache Hive и Drill: при том, что все эти продукты можно условно отнести к стеку SQL-on-Hadoop, Apache Phoenix предназначен специально для HBase, тогда как Hive и Impala могут работать в том числе и другими распределенными файловыми системами, помимо HDFS, например, Amazon S3, а Drill вообще позиционируется как средство для работы с любыми файловыми хранилищами и базами данных. Кроме того, если Hive, Impala и Drill могут рассматриваться еще и в качестве ETL-инструментов, то Феникс больше предназначен для построения корпоративных хранилищ данных (DWH, DataWareHouse) и реализации BI-задач (Business Intelligence).
Что касается быстроты работы, то Феникс считается достаточно быстрым инструментом, позволяющим анализировать данные с помощью SQL-запросов практически в режиме реального времени благодаря прямой работе с API HBase и механизму вторичного индексирования, который мы описали выше.
Несмотря на сравнительную молодость технологии, Phoenix достаточно широко применяется в масштабных Big Data системах. В частности, китайская ИТ-компания Sogou использует Феникс с 2015 года в 2-х направлениях [4]:
Американская компания HomeAway, один из мировых лидеров в сфере аренды жилья, использует Phoenix в качестве SQL-абстракции для HBase, чтобы генерировать статистику на дэшбордах владельцев жилья. Эти статистические данные помогают владельцам недвижимости, которые сдают свои дома и квартиры в аренду с помощью HomeAway, получить представление об эффективности своих сделок, включая отображение исторических данных и картину по рынку в целом. Из пула миллиардов записей, накопленных за последние 2 года, HomeAway может обслуживать ориентированные на клиентов веб-страницы из HBase, используя Phoenix, менее чем за секунду. С помощью Phoenix и HBase HomeAway делится собственными взглядами на рынок аренды жилья со своими пользователями, предоставив им необходимые данные для принятия правильных решений, увеличивающих отдачу от инвестиций в аренду [4].
Другая американская компания по разработке ПО, Sift Science с помощью Феникс обслуживает инфраструктуру OLAP при работе с моделями машинного обучения (ML, Machine Learning). Простой SQL-интерфейс позволяет раскрывать данные за пределами организации, а использование Phoenix поверх существующей инфраструктуры HBase дает возможность масштабировать специальные запросы. Подобным образом для real-time аналитики Big Data с помощью SQL-запросов Apache Phoenix применяется в Alibaba, eBay, Teoco, PubMatic, Interset, Socialbakers и множестве других предприятий по всему миру [4].
В следующей статье мы рассмотрим еще больше случаев прикладного использования Apache HBase. А все технические особенности SQL-аналитики больших данных разбираются на наших практических курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:
Прошел Курс Администрирование кластера Hadoop. Подача материала хорошая, размеренная. Преподаватель отвечает на все вопросы, и пытается как можно прозрачней приподнести материал.read more
Обучался на программе HADM. Подача материала доступная. Порадовало соотношение теории и практики 50/50. Отзывчивый преподаватель. Однозначно рекомендую!!!read more
Заканчиваю прохождения курса "ADH: Администрирование кластера Arenadata Hadoop". Хочу сказать, что выстроен грамотный план обучения, где отслеживается отличное соотношение практики и теории. Преподаватель, Комисаренко Николай, обладает отличным чувством юмора, что позволило не скучать на серьезных темах, и обладает отличным навыком объяснять сложные вещи простыми словами. На курс приходил с большим числом вопросов, на все из которых получил грамотные ответы, после чего все разложилось по полочкам.read more
В декабре 2020 прошел курс "Администрирование кластера Kafka". Курс проводился удаленно. В части организации обучения придраться не к чему. Необходимую информацию прислали заранее, лабораторный стенд и портал обучения работали стабильно. Немного разочаровали лабораторные работы. На месте BigDataSchool я бы их переделал. В документах с лабами нужно сделать нормальное форматирование и нумерацию пунктов. Все пункты, необходимые для выполнения, нужно сделать в виде текста. В лабах много работ по созданию «обвязки» kafka (создание самоподписных сертификатов, развертывание MIT и т.п), которые можно сделать заранее. Это позволит студентам уделять больше времени изучению самой kafka. BigDataSchool идет навстречу и позволяет пользоваться лабораторным стендом гораздо дольше установленных часов обучения. Это очень к стати, если в течении дня Вы вынуждены отвлекаться от обучения. В целом, курс дает хорошую базу по kafka. Преподаватель хорошо подает материал, делает акценты в нужных местах, подробно отвечает на вопросы.read more
С 30 ноября по 4 декабря прошел курс "Администрирование кластера Hadoop". Учитывая, что я обладал довольно поверхностной информацией в данной теме (я CIO) - ушел с курсов просветленным. Многое стало понятным, в процессе обучения наложил знания на существующую инфраструктуру компании, в которой работаю. Рекомендую коллегам руководителям в ИТ - прокачаться на данном курсе, вы поймете куда двигаться в ближайшие 2-3 года. Админам, работающим или стремящимся в BigData- обязательно! Рекомендация - настойчиво, для тех кто "думает, что знает": перед курсом уделите время работе с командной строкой Linux! Total recall - обязательное условие. Много практической работы, и если есть затык в Linux - будете безнадежно отставать при выполнении лабораторных работ.read more
В октябре прошел курс Анализ данных с Apache Spark, это был второй раз, когда я обучался в этом месте. В целом, все хорошо, думаю что не последний. Не могу не подчеркнуть профессионализм преподавателя Королева Михаила, отвечал на поставленные вопросы, делился своим опытом. В общем, рекомендую!read more
Прошел тут курс "NIFI: Кластер Apache NiFi", вёл Комисаренко Николай. Живое и понятное обучение. Преподаватель отвечал на все вопросы от самых глупых, до самых умных и это было приятно. Так же порадовало, что преподаватель не идёт по заранее проложенным рельсам, а проходит весь путь вместе с вами, стараясь привнести, что-то новое.read more
Очень крутое место, много практики, понятное объяснение заданной темы. Еще вернусь :)read more
Обучался на курсе HADM администрирование кластера Arenadata Hadoop. Интересный курс, хорошая подача.read more
Обучался на курсе по администрированию Apache Kafka. Хорошая подача материала, интересные практические задачи. Возникающие вопросы доходчиво и ясно объясняют. Остался очень доволен.read more
Был на курсе "Администрирование кластера Hadoop". Отличная подача материала. Очень много практики и технических подробностей. Подробный обзор стека технологий, платформы и инструментов. Рекомендую!read more
Учился на курсе Администрирование Hadoop. Курс вёл Николай Комиссаренко. Отлично подготовленная, продуманная, системная программа курса. Практические занятия организованы так, что у студентов есть возможность познакомиться с реальными особенностями изучаемого продукта. Отключил голову и прощёлкал лабы по книжке - здесь не работает. Преподаватель легко и развёрнуто отвечает на возникающие вопросы не только по теме предмета, но и по смежным.read more
Прошёл курс по администрированию Apache Kafka. Очень понравилась как подача материала, так и структура курса. Только вот времени маловато оказалось... не всё успел доделать, но это уже не к курсу претензии :). Практики было довольно много, и это хорошоread more
Прошёл курс "Hadoop для инженеров данных" у Николая Комиссаренко. Информация очень актуальна и полезна, заставляет задуматься о текущих методах работы с большими данными в нашей компании и, возможно, что-то поменять. Занятия с большим количеством практики, поэтому материал хорошо усваивается. Отдельное спасибо Николаю за то, что некоторые вещи объяснял простым языком, понятным даже для "чайников" в области Hadoop.read more
I did not find any disadvantages in the course. Pluses: + A lot of practice (50% of the time). + The teacher can explain difficult topics easy way. + Announced topics were considered. Besides additional materials were studied.read more
Посетил курс администрирование Hadoop. На курсе устанавливали кластер с нуля на виртуалках в облаке Amazon. Настраивали Kerberos, тестировали выполнение задач на кластере, управление ресурсами кластера. Т.к. кластер развернут в облаке, после завершения занятий можно самостоятельно работать с кластером из дома. Лекции вел Николай Комиссаренко, после обучения предоставил все материалы. На занятиях отвечал на дополнительные вопросы, рассмотрели как решить пару живых задач от студентов. Хороший курс для начала изучения BigData. Update Дополнительно прошел обучения по Airflow и NiFi. Курсы двух дневные упор на занятиях делался на использовании продуктов, администрированию уделялось меньше времени. Т.к. курсы короткие, то перед занятиями желательно почитать обзорные статьи по продуктам, чтобы не терять время на базовое погружение и задавать более предметные вопросы. Перед началом занятий желательно связаться с школой и запросить что больше интересуется на обучении. Может быть предложить свои кейсы, чтобы на лабораторных отработать не только общий функционал.read more
Был на основах хадупа, все материалы описаны доступным языком. В частности хочу отметить преподавателя Николая Комисаренко, как очень квалифицированного преподавателя и специалиста.read more
Отличные курсы по "Администрированию Hadoop" и отличная организация проведения занятий, все по делу и понятно. Очень понравилось, знания получены основательные. Материал подаётся основательно. Постараюсь ещё попасть на другие курсы.read more
Курс по Isilon у Николая Комиссаренко мне тоже понравился. Грамотный и отзывчивый. Возникали вопросы по курсу он отвечал на все вопросы. Спасибо. Успехов емуread more
Посетил курс администрирование Hadoop. На курсе устанавливали кластер с нуля на виртуалках в облаке Amazon. Настраивали Kerberos, тестировали выполнение задач на кластере, управление ресурсами кластера. Т.к. кластер развернут в облаке, после завершения занятий можно самостоятельно работать с кластером из дома. Лекции вел Николай Комиссаренко, после обучения предоставил все материалы. На занятиях отвечал на дополнительные вопросы, рассмотрели как решить пару живых задач от студентов. Хороший курс для начала изучения BigData.read more
Эффективный практический курс. Прошел курс Администрирование Hadoop в октябре 2018. Хорошо наполненный материал, оптимальная длительность курса и все делалось своими руками. Местами было непросто, но преодолимо. Оправдал все ожидания, после курса появилось целостное понимание создания и работы кластера. Николай, большое спасибоread more
Прошёл курс по администрированию Hadoop Cloudera. Отличная "живая" подача материала на "простом" языке. Как плюс работа с кластером построена на платформе AWS. На курсах не скучно, рекомендую!read more
Я узнал много нового посетив курс уважаемого Николая Комиссаренко по айзелону. Очень грамотный специалист обучение было очень полезным и грамотным. Спасибо вам большоеread more
Государственная лицензия на образовательную деятельность
Авторские права защищены. ООО «Учебный центр «Коммерсант» Copyright © 2018-2020
Используя этот сайт, Вы даете согласие на сбор и обработку своих персональных данных, согласно ПоложениюOk
Скачайте Настроенный Феникс Майнер с готовыми таймингами для видеопамяти
Сначала ознакомьтесь с этой статьей, если вы не знаете как работает и какие особенности у Phoenix Miner.
В Феникс Майнере есть команды для установки таймингов видеопамяти: -straps, -vmt и -vmr
Эти комманды помогают оптимизировать память видеокарты и увеличить хешрейт (скорость добычи) криптовалюты.
Вы узнаете как использовать тайминги (straps) в программе PhoenixMiner.
Например, чтобы использовать тайминг номер 4:
Читайте эту документацию, если Вам нужно узнать про разгон и интенсивность Феникс Майнера для Ethereum
Хотите увеличить скорость? Смотрите про команду RXBOOST или как увеличить хешрейт в PhoenixMiner
Еще можно подключить мониторинг и наблюдать картину майнинга на отдельном мониторе (zcash был запущен для теста, он уже на асиках добывается):
Команду -li не следует использовать вместе с -gpow - выберите одну или другую команду.
Если вы используете -gpow, убедитесь, что параметр -mi не равен 0 или любому другому небольшому значению - оно должно быть не менее 6-7.
Если вы используете ваш основной компьютер с главной видеокартой в материнской плате для добычи ETH, просто добавьте -mi 0 и не используйте -li или -gpow - это позволит относительно гладко работать за компьютером в то время как видеокарта будет майнить. Конечно, хешрейт будет ниже, иначе у вас не может быть одновременно высокого хешрейта и быстрой работы за компьютером.
AMD Radeon RX 6800 / 6800XT пока не поддерживаются с новыми ядрами, поэтому майнер возвращается к общим ядрам, которые работают медленнее и производят больше устаревших шар.
Кроме того, NiceHash просто отклоняет все устаревшие шары. Вы должны добавить параметр -stales 0 при майнинге на NiceHash, чтобы избежать отправки известных (майнеру) устаревших шар (решений криптографических задач), которые в любом случае будут не приняты.
Чтобы минимизировать устаревшие шары при майнинге с использованием новых ядер программы, вы можете попытаться снизить интенсивность майнинга с помощью -mi 10, или 9 или еще ниже. Это несколько снизит скорость, но с 10-12% просроченными шарами стоит пойти на компромисс.
PhoenixMiner.exe -pool eth-eu2.nanopool.org:9999 -wal 0xxxxxx -worker Zinc -epsw x -mode 1 -powlim -20 -tt -85 -tmax 85 -cclock +100 -mclock +600 -straps 5 -ftime 55 -nvNew 1 -Rmode 1 -log 0 -mport 0 -etha 0 -retrydelay 1 -coin eth pause
phoenixminer.exe и бат файл запущен от имени администратора.
А так же в свойствах самого исполняемого exe файла нужно установить галочку «выполнять эту программу от имени администратора»
Вы можете попытаться найти наилучшие возможные настройки между таймингом 1 и таймингом 2.
Включите журнал, временно удалив -log 0 из .bat файла
Запустите майнер и подождите около минуты, затем остановите его. Найдите в файле журнала строку, похожую на эту: «GPU1: set VRAM strap 1 (-vmt1 25 -vmt2 20 -vmt3 0 -vmr 33)». Обратите внимание, что в вашем случае значения -vmt1, -vmt2, -vmt3 и -vmr, вероятно, будут другими. Запишите их.
Удалите -strap 1 из bat файла и замените его значениями, которые вы записали на предыдущем шаге: -vmt1 25 -vmt2 20 -vmt30 -vmr 33.
Опять же, значения в вашем случае, вероятно, будут другими, используйте свои собственные значения.
Снова запустите майнер и подождите несколько минут, чтобы увидеть скорость - она должна быть такой же, как с -straps 1, если вы все правильно настроили.
С этого момента вы можете начать экспериментировать, остановив майнер, немного увеличив некоторые значения (например, заменив -vmt1 25 на -vmt1 26), а затем запустите майнер и проверьте, стабильно ли он и какова скорость.
Наконец, если вы хотите использовать компьютер во время майнинга и без замедления, вы должны уменьшить интенсивность майнинга, установив команду -mi 8 или даже ее меньшее значение (-mi 0 должно обеспечить бесперебойную работу на вашем ПК, но снизит скорость майнинга).
Не уменьшайте -mi при настройке значений тайминга памяти, как показано в предыдущих шагах - сделайте это, когда будете удовлетворены другими настройками.
Возможно Павлу Дурову сделали предложение, от которого не стоило отказываться, время покажет.
Причина ошибки GPU: Allocating buffers failed with: clCreateBuffer (-4) Fatal error. Restarting... заключается в размере DAG файла. Эта проблема известна так же как clSetKernelarg -48.
Мы много лет использовали Phoenix Miner. Мы пробовали многое для увеличения хешрейта.
Параметры ускорения памяти ( Rxboost) требуют запуска от имени администратора (или root под Linux). Для ускорения таймингов памяти используют команды: -rxboost -vmr -straps -mt
Что делать, как запустить майнинг ETC и ETH после повышения DAG эпохи?
Сначала ознакомьтесь с этой статьей, если вы не знаете как работает и какие особенности у Phoenix Miner.
Из-за того, что программа в последний раз обновлялась в конце 2019 года, зарезервированный размер DAG файла поддерживается до 384 эпохи. Как только ДАГ файл превысил эту отметку – программа перестала майнить Ethereum. Решение есть: скачать другую программу.
Внимание! Версия 15.0 скоро перестанет работать. Переходите на Phoenix Miner!
Левые - это всегда враги общества, любого общества и в любой стране. Байден должен уйти.
Best Free Classified Sites in Phoenix | Bedpage - YouTube
Что такое Apache Phoenix и как он работает с HBase: SQL для Big Data
Скачайте Настроенный Феникс Майнер с готовыми таймингами для видеопамяти
Beth “Phoenix” Copeland (@thebethphoenix) • Фото и видео в Instagram
Файлы - Phoenix Point
Ts Johanna Bardin
Erotic Massage Oakland
Asiaticasxxx
Bedpage Phoenix
