哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
《Kafka剖析:Kafka背景及架构介绍》《Kafka设计解析:Kafka High Availability(上)》《Kafka设计解析:Kafka High Availability (下)》《Kafka设计解析:Replication工具》《Kafka设计解析:Kafka Consumer解析》 Kafka在0.8以前的版本中,并不提供High Availablity机制,一旦一个或多个Broker宕机,则宕机期间其上所有Partition都无法继续提供服 w397090770 9年前 (2015-05-19) 5398℃ 0评论3喜欢
auto_ptr是这样一种指针:它是“它所指向的对象”的拥有者。这种拥有具有唯一性,即一个对象只能有一个拥有者,严禁一物二主。当auto_ptr指针被摧毁时,它所指向的对象也将被隐式销毁,即使程序中有异常发生,auto_ptr所指向的对象也将被销毁。设计动机在函数中通常要获得一些资源,执行完动作后,然后释放所获得的资源 w397090770 11年前 (2013-03-30) 2691℃ 0评论2喜欢
几天前(2016年7月27日),Apache社区发布了Apache Mesos 1.0.0, 这是 Apache Mesos 的一个里程碑事件。相较于前面的版本, 1.0.0首先是改进了与 docker 的集成方式,弃用了 docker daemon;其次,新版本大力推进解决了接口规范化问题,新的 HTTP API 使得开发者能够更容易的开发 Mesos 框架;最后, 为了更好的满足企业用户的多租户,安全,审 w397090770 8年前 (2016-07-31) 1998℃ 0评论2喜欢
本文仅仅是简单地介绍如何在Ubuntu/Debian系统上安装Node.js(任何版本)和npm(Node Package Manager的简写),其他类Linux系统安装步骤和这个类似。 一、更新你的系统[code lang="bash"]iteblog# sudo apt-get updateiteblog# sudo apt-get install git-core curl build-essential openssl libssl-dev[/code] 二、安装Node.js 首先我们先从github上将Node w397090770 9年前 (2015-04-11) 27717℃ 0评论22喜欢
Snappy是用C++开发的压缩和解压缩开发包,旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率。Snappy比zlib更快,但文件相对要大20%到100%。在64位模式的Core i7处理器上,可达每秒250~500兆的压缩速度。 Snappy的前身是Zippy。虽然只是一个数据压缩库,它却被Google用于许多内部项目程,其中就包括BigTable,MapReduce和RPC。Google宣称它在这个库本 w397090770 10年前 (2014-03-03) 13418℃ 1评论2喜欢
越来越多的公司采用流处理,并将现有的批处理应用迁移到流处理,或者对新的用例采用流处理实现的解决方案。其中许多应用集中在流数据分析上,分析的数据流来自各种源,例如数据库事务、点击、传感器测量或 IoT 设备。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_hadoopApache Flink 非常 w397090770 7年前 (2017-07-20) 3463℃ 0评论16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》 《杭州第三次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-03-23) 6598℃ 0评论3喜欢
本文来自 submarine 团队投稿。作者: Wangda Tan & Sunil Govindan & Zhankun Tang(这篇博文由网易的刘勋和周全协助编写)。原文地址:https://hortonworks.com/blog/submarine-running-deep-learning-workloads-apache-hadoop/介绍Hadoop 是用于大型企业数据集的分布式处理的最流行的开源框架,它在本地和云端环境中都有很多重要用途。深度学习对于语 w397090770 5年前 (2019-01-01) 3950℃ 0评论4喜欢
本文列出了 kubectl 常用命令。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Kubectl 自动补全BASH[code lang="bash"]source <(kubectl completion bash) # 在 bash 中设置当前 shell 的自动补全,要先安装 bash-completion 包。echo "source <(kubectl completion bash)" >> ~/.bashrc # 在您的 bash shell 中永久 w397090770 2年前 (2022-02-28) 286℃ 0评论1喜欢
迁移指南如果从 0.5.3 以下版本迁移,请检查这个版本后面的其他版本的升级说明。如果需要升级到 0.8 版本,请参阅 0.6.0 版本的升级指南,因为本版本没有引入新的表版本(table versions)HoodieRecordPayload接口不建议使用现有方法,而推荐使用新方法,该方法还允许我们在运行时传递属性。 鼓励用户从不建议使用的方法中迁移 w397090770 3年前 (2021-04-14) 842℃ 0评论2喜欢
作者:李闯 郭理想 背景 随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入,对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行,但是在公司应用容器化的背景下,可以统一使用公司K8S资源池,同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性 w397090770 2年前 (2021-12-30) 944℃ 0评论4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》如果想及时了解Spark、Hadoop或 w397090770 10年前 (2014-09-08) 18089℃ 177评论16喜欢
使用过 Chrome 浏览器的用户都应该安装过插件,但是我们从 Google 的应用商店下载插件是无法直接获取到下载地址的。不过我们总是有些需求需要获取到这些插件的地址,比如朋友想安装某个插件,但是因为某些原因无法访问 Google 应用商店,而我可以访问,这时候我们就想如果能获取到插件的下载地址,直接下载好然后发送给朋友 w397090770 7年前 (2017-08-23) 4253℃ 0评论10喜欢
背景 B站的YARN以社区的2.8.4分支构建,采用CapacityScheduler作为调度器, 期间进行过多次核心功能改造,目前支撑了B站的离线业务、实时业务以及部分AI训练任务。2020年以来,随着B站业务规模的迅速增长,集群总规模达到8k左右,其中单集群规模已经达到4k+ ,日均Application(下文简称App)数量在20w到30w左右。当前最大单集群整体cpu w397090770 2年前 (2022-04-11) 645℃ 0评论1喜欢
在某些情况下,我们可能会在Spring中将一些WEB上的信息发送到Kafka中,这时候我们就需要在Spring中编写Producer相关的代码了;不过高兴的是,Spring本身提供了操作Kafka的相关类库,我们可以直接通过xml文件配置然后直接在后端的代码中使用Kafka,非常地方便。本文将介绍如果在Spring中将消息发送到Kafka。在这之前,请将下面的依赖 w397090770 8年前 (2016-11-01) 6192℃ 0评论11喜欢
Apache Maven,是一个软件(特别是Java软件)项目管理及自动构建工具,由Apache软件基金会所提供。基于项目对象模型(缩写:POM)概念,Maven利用一个中央信息片断能管理一个项目的构建、报告和文档等步骤。曾是Jakarta项目的子项目,现为独立Apache项目。 那么,如何在Linux平台下面安装Maven呢?下面以CentOS平台为例,说明如 w397090770 11年前 (2013-10-21) 32058℃ 3评论13喜欢
导读:本文的主题是Presto高性能引擎在美图的实践,首先将介绍美图在处理ad-hoc场景下为何选择Presto,其次我们如何通过外部组件对Presto高可用与稳定性的增强。然后介绍在美图业务中如何做到合理与高效的利用集群资源,最后如何利用Presto应用于部分离线计算场景中。使大家了解Presto引擎的优缺点,适合的使用场景,以及在美图 w397090770 3年前 (2021-09-01) 649℃ 0评论1喜欢
接触过 HBase 的同学应该对 HBase 写数据的过程比较熟悉(不熟悉也没关系)。HBase 写数据(比如 put、delete)的时候,都是写 WAL(假设 WAL 没有被关闭) ,然后将数据写到一个称为 MemStore 的内存结构里面的,如下图: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但是,MemStore 毕竟是内存里 w397090770 5年前 (2019-01-13) 7023℃ 4评论32喜欢
本书由Vaibhav Kohli, Rajdeep Dua, John Wooten所著,全书共290页;Packt Publishing出版社于2017年03月出版。通过本书你将学习到以下的知识: 1、Install Docker ecosystem tools and services, Microservices and N-tier applications 2、Create re-usable, portable containers with help of automation tools 3、Network and inter-link containers 4、Attach volumes securely to containe zz~~ 7年前 (2017-04-05) 1785℃ 2评论7喜欢
今年的 Spark + AI Summit 2019 databricks 开源了几个重磅的项目,比如 Delta Lake,Koalas 等,Koalas 是一个新的开源项目,它增强了 PySpark 的 DataFrame API,使其与 pandas 兼容。Python 数据科学在过去几年中爆炸式增长,pandas 已成为生态系统的关键。 当数据科学家拿到一个数据集时,他们会使用 pandas 进行探索。 它是数据清洗和分析的终极工 w397090770 8年前 (2016-07-25) 215989℃ 0评论843喜欢
课程讲师:Cloudy 课程分类:Java 适合人群:初级 课时数量:8课时 用到技术:Zookeeper、Web界面监控 涉及项目:案例实战 此视频百度网盘免费下载。本站所有下载资源收集于网络,只做学习和交流使用,版权归原作者所有,若为付费视频,请在下载后24小时之内自觉删除,若作商业用途,请购 w397090770 9年前 (2015-04-18) 34714℃ 2评论57喜欢
目前Spark支持四种方式从数据库中读取数据,这里以Mysql为例进行介绍。一、不指定查询条件 这个方式链接MySql的函数原型是:[code lang="scala"]def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame[/code] 我们只需要提供Driver的url,需要查询的表名,以及连接表相关属性properties。下面是具体例子:[code lang="scala" w397090770 8年前 (2015-12-28) 37599℃ 1评论61喜欢
本次的分享内容分成四个部分: 1.汽车之家离线计算平台现状2.平台构建过程中遇到的问题3.基于构建过程中问题的解决方案4.离线计算平台未来规划 汽车之家离线计算平台现状 1. 汽车之家离线计算平台发展历程如果想及时了解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 2013年的时候汽 w397090770 3年前 (2021-08-30) 502℃ 0评论2喜欢
本文转载自:http://blog.cloudera.com/blog/2014/04/how-to-run-a-simple-apache-spark-app-in-cdh-5/(Editor’s note – this post has been updated to reflect CDH 5.1/Spark 1.0)Apache Spark is a general-purpose, cluster computing framework that, like MapReduce in Apache Hadoop, offers powerful abstractions for processing large datasets. For various reasons pertaining to performance, functionality, and APIs, Spark is already be w397090770 10年前 (2014-07-18) 20135℃ 3评论9喜欢
在社会关系网中,入度越多的实体权威性越大;反之则越小。从上面的定义可以看出,权威性的衡量必须在有向图中进行,无向图是没有权威性的概念,不过无向图中可以用中心度去衡量实体的重要性。目前,比较常见的用于计算结点权威性的模型主要有三种:度权威(Degree Prestige)、邻近权威(Proximity Prestige)以及等级权威(Rank w397090770 11年前 (2013-05-30) 3940℃ 1评论4喜欢
一、快手实时计算场景快手业务中的实时计算场景主要分为四块: 公司级别的核心数据:包括公司经营大盘,实时核心日报,以及移动版数据。相当于团队会有公司的大盘指标,以及各个业务线,比如视频相关、直播相关,都会有一个核心的实时看板; 大型活动实时指标:其中最核心的内容是实时大屏。例如快手的春晚 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 701℃ 0评论3喜欢
Spark Data Source API是从Spark 1.2开始提供的,它提供了可插拔的机制来和各种结构化数据进行整合。Spark用户可以从多种数据源读取数据,比如Hive table、JSON文件、Parquet文件等等。我们也可以到http://spark-packages.org/(这个网站貌似现在不可以访问了)网站查看Spark支持的第三方数据源工具包。本文将介绍新的Spark数据源包,通过它我们 w397090770 9年前 (2015-10-21) 3756℃ 0评论4喜欢
题目要求:实现一个加法器,使其能够输出a+b的值。输入:输入包括两个数a和b,其中a和b的位数不超过1000位。输出:可能有多组测试数据,对于每组数据,输出a+b的值。样例输入:2 610000000000000000000 10000000000000000000000000000000样例输出:810000000000010000000000000000000我的实现:[code lang="CPP"]#include <iostream>#inclu w397090770 11年前 (2013-03-31) 3225℃ 0评论3喜欢
原文名:Paxos Made Simple [PDF下载] Leslie Lamport 2001/11/01翻译:phylipsbmy 原译文链接: http://duanple.blog.163.com/blog/static/709717672011440267333/审校:Jerry Lee oldratlee<at>gmail<dot>com译序“在PODC2001会议上,我总是听到人们在抱怨Paxos算法是那么的难以理解。人们总是被那些古希腊的名称弄得晕头转向,而使得他们觉得论文难以理解 w397090770 6年前 (2018-03-12) 3495℃ 0评论9喜欢
在传统的单机系统中,我们调用一个函数,这个函数要么返回成功,要么返回失败,其结果是确定的。可以概括为传统的单机系统调用只存在两态(2-state system):成功和失败。然而在分布式系统中,由于系统是分布在不同的机器上,系统之间的请求就相对于单机模式来说复杂度较高了。具体的,节点 A 上的系统通过 RPC (Remote Proc w397090770 6年前 (2018-04-20) 2319℃ 0评论9喜欢