哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
这篇文章本来19年5月份就想写的,最终拖到今天才整理出来😂。Spark 内置给我们带来了非常丰富的各种优化,这些优化基本可以满足我们日常的需求。但是我们知道,现实场景中会有各种各样的需求,总有一些场景在 Spark 得到的执行计划不是最优的,社区的大佬肯定也知道这个问题,所以从 Spark 1.3.0 开始,Spark 为我们提供 w397090770 4年前 (2020-08-05) 1042℃ 2评论3喜欢
Linux(vi/vim)一般模式语法功能描述yy复制光标当前一行y数字y复制一段(从第几行到第几行)p箭头移动到目的行粘贴u撤销上一步dd删除光标当前行d数字d删除光标(含)后多少行x删除一个字母,相当于delX删除一个字母,相当于Backspaceyw复制一个词dw删除一个词 zz~~ 2年前 (2021-12-01) 143℃ 0评论0喜欢
随着我们使用 Docker 的次数越来越多,我们电脑里面可能已经存在很多 Docker 镜像,大量的镜像会占据大量的存储空间,所有很有必要清理一些不需要的镜像。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:iteblog_hadoop镜像的删除在删除镜像之前,我们可以看下系统里面都有哪些镜像:[code lang="bash"][ite w397090770 4年前 (2020-04-14) 456℃ 0评论1喜欢
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》(未发布) 下面是分析Spark on YARN的Cluster模式,从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户 w397090770 10年前 (2014-11-03) 24870℃ 3评论38喜欢
《Spark RDD缓存代码分析》 《Spark Task序列化代码分析》 《Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解》 《Spark Checkpoint读操作代码分析》 《Spark Checkpoint写操作代码分析》 上次我对Spark RDD缓存的相关代码《Spark RDD缓存代码分析》进行了简要的介绍,本文将对Spark RDD的checkpint相关的代码进行相关的 w397090770 8年前 (2015-11-25) 8795℃ 5评论14喜欢
这次整理的PPT来自于2017年04月10日至11日在San Francisco进行的flink forward会议,这种性质的会议和大家熟知的Spark summit类似。本次会议的官方日程参见:http://sf.flink-forward.org/kb_day/day1/。因为原始的PPT是在http://www.slideshare.net/网站,这个网站需要翻墙;为了学习交流的方便,这里收集了本次会议所有课下载的PPT(共27个),希望对大家有所 w397090770 7年前 (2017-04-20) 2707℃ 0评论8喜欢
Avro(读音类似于[ævrə])是Hadoop的一个子项目,由Hadoop的创始人Doug Cutting牵头开发。Avro是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 在Hive中,我们可以将数据 w397090770 10年前 (2014-04-08) 15595℃ 1评论6喜欢
Spark SQL小文件是指文件大小显著小于hdfs block块大小的的文件。过于繁多的小文件会给HDFS带来很严重的性能瓶颈,对任务的稳定和集群的维护会带来极大的挑战。一般来说,通过Hive调度的MR任务都可以简单设置如下几个小文件合并的参数来解决任务产生的小文件问题:[code lang="sql"]set hive.merge.mapfiles=true;set hive.merge.mapredfiles=true w397090770 4年前 (2020-07-03) 2240℃ 0评论3喜欢
双重检查锁定模式(也被称为"双重检查加锁优化","锁暗示"(Lock hint)) 是一种软件设计模式用来减少并发系统中竞争和同步的开销。双重检查锁定模式首先验证锁定条件(第一次检查),只有通过锁定条件验证才真正的进行加锁逻辑并再次验证条件(第二次检查)。该模式在某些语言在某些硬件平台的实现可能是不安全的。有 w397090770 4年前 (2020-06-19) 732℃ 0评论4喜欢
Java 8 给我们带来了一个新功能,也就是本文要介绍的 Stream API,它可以让我们以一种声明的方式处理数据。Stream 使用一种类似用 SQL 的语法来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。极大提高 Java 程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。本文是 Java 8 Stream API 入门序列文章第一篇,将带领大家快速入门 Java 8 St w397090770 4年前 (2020-02-01) 490℃ 0评论2喜欢
本书旨在通过教你如何扩展Spark的功能,将你对Spark的有限知识提升到一个新的水平。全书从Spark生态系统开始概述,您将学习如何使用MLlib创建一个完全的神经网络系统,然后您将了解如何调整流处理以获得最佳性能并确保并行处理。本书作者Mike Frampton,由Packt 于2015年09月出版,全书318页,通过本书你将学到以下知识: ( w397090770 7年前 (2016-12-04) 3654℃ 0评论9喜欢
背景Apache Hudi将流处理带到大数据,相比传统批处理效率高一个数量级,提供了更新鲜的数据。在数据湖/仓库中,需要在摄取速度和查询性能之间进行权衡,数据摄取通常更喜欢小文件以改善并行性并使数据尽快可用于查询,但很多小文件会导致查询性能下降。在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据,但如果把查询频 w397090770 3年前 (2021-02-24) 1396℃ 0评论4喜欢
下面IP由于地区不同可能无法访问,请多试几个。国内高匿代理 IP PORT 匿名度 类型 位置 响应速度 最后验证时间 125.117.130.174 9000 高匿名 HTTP w397090770 9年前 (2015-05-13) 46322℃ 0评论0喜欢
Apache Hudi 对个人和组织何时有用如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中,Hudi可以提供帮助。另外,如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源,那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。作为一个组织,Hudi可以帮助你构建高效的数据湖,解决一些最复杂的底层存储管理问题,同时将数据更快 w397090770 4年前 (2019-12-23) 1793℃ 0评论2喜欢
序言美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析,由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有 w397090770 4年前 (2020-04-17) 2300℃ 0评论3喜欢
理论上,在Hadoop 1.x上开发的Mapreduce程序可以在Hadoop 2.x上面运行,Hadoop2.x类库对Hadoop1.x程序的兼容性主要体现在以下几点: 二进制兼容:利用mapred API开发以及编译程序可以直接在Hadoop 2.x运行,不需要重新编译; 源码兼容:利用mapreduce API开发的程序, 需要在Hadoop 2.x上重新编译才能运行; 不兼容部分:mradmin w397090770 10年前 (2013-12-10) 6371℃ 1评论4喜欢
今天给大家分享30款开源的可视化大屏(含源码)。下载到本地后,直接运行文件夹中的index.html,即可看到大屏。01 数据可视化页面设计有动画效果,显得高大上!主要图表:柱状图、水球图、折线图等。02 数据可视化演示系统不仅有动画效果,还有科技感光效。主要图表:柱状图、折线图、饼图、地图等 zz~~ 2年前 (2021-12-23) 3397℃ 0评论3喜欢
在前面(《Flink on YARN部署快速入门指南》的文章中我们简单地介绍了如何在YARN上提交和运行Flink作业,本文将简要地介绍Flink是如何与YARN进行交互的。 YRAN客户端需要访问Hadoop的相关配置文件,从而可以连接YARN资源管理器和HDFS。它使用下面的规则来决定Hadoop配置: 1、判断YARN_CONF_DIR,HADOOP_CONF_DIR或HADOOP_CONF_PATH等环境 w397090770 8年前 (2016-04-04) 5986℃ 0评论8喜欢
《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文章介绍了Spark的三大新特性,本文是Reynold Xin在2016年5月5日的演讲,视频可以到这里看:http://go.databricks.com/apache-spark-2.0-presented-by-databricks-co-founder-reynold-xinPPT下载地址见下面。 w397090770 8年前 (2016-05-24) 3225℃ 0评论4喜欢
如果你对Hadoop有基本的了解,并希望将您的知识用于企业的大数据解决方案,那你就来阅读本书吧。本书提供了六个使用Hadoop生态系统解决实际问题的例子,使得您的Hadoop知识提升到一个新的水平。本书作者:Anurag Shrivastava,由Packt出版社于2016年9月出版,全书共316页。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关 zz~~ 7年前 (2016-12-20) 3219℃ 1评论6喜欢
大数据平台的核心理念是构建于业务之上,用数据为业务创造价值。大数据平台的搭建之初,优先满足业务的使用需求,数据质量往往是被忽视的一环。但随着业务的逐渐稳定,数据质量越来越被人们所重视。千里之堤,溃于蚁穴,糟糕的数据质量往往就会带来低效的数据开发,不准确的数据分析,最终导致错误的业务决策。而 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 168℃ 0评论2喜欢
Solr 介绍Apache Solr 是基于 Apache Lucene™ 构建的流行,快速,开源的企业搜索平台。Solr 具有高可靠性,可扩展性和容错性,可提供分布式索引,复制和负载均衡查询,自动故障转移和恢复以及集中配置等特性。 Solr 为世界上许多大型互联网站点提供搜索和导航功能。Solr 是用 Java 编写、运行在 Servlet 容器(如 Apache Tomcat 或Jetty) w397090770 6年前 (2018-07-24) 2789℃ 0评论3喜欢
PrestoCon Day 2021 在3月24日于在线的形式举办,会议的议程可以参见这里。这里主要是收集了本次会议的 PPT 和视频等资料供大家学习交流使用。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:过往记忆大数据下载途径关注微信公众号 过往记忆大数据 或者 Java与大数据架构 并回复 10011 获取。可下载 w397090770 3年前 (2021-07-31) 394℃ 0评论2喜欢
Flink内置提供了将DataStream中的数据写入到ElasticSearch中的Connector(flink-connector-elasticsearch2_2.10),但是并没有提供将DateSet的数据写入到ElasticSearch。本文介绍如何通过自定义OutputFormat将Flink DateSet里面的数据写入到ElasticSearch。 如果需要将DateSet中的数据写入到外部存储系统(比如HDFS),我们可以通过writeAsText、writeAsCsv、write等内 w397090770 8年前 (2016-10-11) 5664℃ 0评论8喜欢
《Spark meetup(Beijing)资料分享》 《Spark meetup(杭州)PPT资料分享》 《北京第二次Spark meetup会议资料分享》 《北京第三次Spark meetup会议资料分享》 《北京第四次Spark meetup会议资料分享》 《北京第五次Spark meetup会议资料分享》》 《北京第六次Spark meetup会议资料分享》 北京第五次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-01-31) 3712℃ 0评论4喜欢
最近由Reynold Xin给Spark开发者发布的一封邮件透露,Spark社区很有可能会跳过Spark 1.7版本的发布,而直接转向Spark 2.x。 如果Spark 2.x发布,那么它将: (1)、Spark编译将默认使用Scala 2.11,但是还是会支持Scala 2.10。 (2)、移除对Hadoop 1.x的支持。不过也有可能移除对Hadoop 2.2以下版本的支持,因为Hadoop 2.0和2.1版本分 w397090770 8年前 (2015-11-13) 6961℃ 0评论16喜欢
在本博客的《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(一)》《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(二)》两篇文章中我介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的不同将属于不同的类型记录写到不同的文件中。在里面用到了MultipleOutputFormat这个类。 因为Spark内部写文件方式其实调用的都是Hadoop那一套东 w397090770 9年前 (2015-03-11) 20932℃ 19评论17喜欢
4月6日,Apache Hadoop 3.1.0 正式发布了,Apache Hadoop 3.1.0 是2018年 Hadoop-3.x 系列的第一个小版本,并且带来了许多增强功能。不过需要注意的是,这个版本并不推荐在生产环境下使用,如果需要在正式环境下使用,请等待 3.1.1 或 3.1.2 版本。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop这个版 w397090770 6年前 (2018-04-08) 3466℃ 0评论15喜欢
Flink Table API Apache Flink对SQL的支持可以追溯到一年前发布的0.9.0-milestone1版本。此版本通过引入Table API来提供类似于SQL查询的功能,此功能可以操作分布式的数据集,并且可以自由地和Flink其他API进行组合。Tables在发布之初就支持静态的以及流式数据(也就是提供了DataSet和DataStream相关APIs)。我们可以将DataSet或DataStream转成Table;同 w397090770 8年前 (2016-06-16) 4134℃ 0评论5喜欢
摘要:本文整理自快手实时计算团队技术专家张静、张芒在 Flink Forward Asia 2021 的分享。主要内容包括: Flink SQL 在快手功能扩展性能优化稳定性提升未来展望 一、Flink SQL 在快手 经过一年多的推广,快手内部用户对 Flink SQL 的认可度逐渐提高,今年新增的 Flink 作业中,SQL 作业达到了 60%,与去年相比有了一倍的提升,峰值吞吐 w397090770 2年前 (2022-02-18) 860℃ 0评论1喜欢