哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
Shanghai Apache Spark Meetup第九次聚会将在6月18日下午13:00-17:00由Intel联手饿了么在上海市普陀区金沙江路1518弄2号近铁城市广场饿了么公司5楼会议室(榴莲酥+螺狮粉)举行。欢迎大家前来参加!会议主题开场/Opening Keynote: 毕洪宇,饿了么数据运营部副总监 毕洪宇个人介绍:饿了么数据运营部副总监。本科和研究生都是同济 w397090770 8年前 (2016-06-12) 1710℃ 0评论5喜欢
我们在使用HDFS Shell的时候只用最频繁的命令可能就是 ls 了,其具体含义我就不介绍了。在使用 ls 的命令时,我们可能想对展示出来的文件按照修改时间排序,也就是最近修改的文件(most recent)显示在最前面。如果你使用的是Hadoop 2.8.0以下版本,内置是不支持按照时间等属性排序的。不过值得高兴的是,我们可以结合Shell命令来 w397090770 7年前 (2017-02-18) 12251℃ 0评论9喜欢
最近发现服务器php-fpm日志里面大量的Unable To Allocate Memory For Pool警告,如下:[code lang="bash"][09-Jan-2017 01:18:08] PHP Warning: require(): Unable to allocate memory for pool. in /data/web/iteblogbooks/wp-settings.php on line 220[09-Jan-2017 01:18:08] PHP Warning: require(): Unable to allocate memory for pool. in /data/web/iteblogbooks/wp-settings.php on line 221[09-Jan-2017 01:18:08] PHP Warning: re w397090770 7年前 (2017-01-09) 2123℃ 0评论4喜欢
经过七轮投票, Apache Spark™ 3.2 终于在昨天正式发布了。Apache Spark™ 3.2 已经是 Databricks Runtime 10.0 的一部分,感兴趣的同学可以去试用一下。按照惯例,这个版本应该不是稳定版,所以建议大家不要在生产环境中使用。Spark 的每月 Maven 下载数量迅速增长到 2000 万,与去年同期相比,Spark 的月下载量翻了一番。Spark 已成为在单节 w397090770 2年前 (2021-10-20) 1170℃ 0评论3喜欢
Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一,它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL。通过引入了 SQL 的支持,大大降低了开发人员的学习和使用成本。目前,整个 SQL 、Spark ML、Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Execution 之上的,如下图所示:如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关 w397090770 5年前 (2019-06-12) 10509℃ 0评论31喜欢
本书于2017-05由Packt Publishing出版,作者Rishi Yadav,全书294页。从书名就可以看出这是一本讲解技巧的书。本书副标题:Over 70 recipes to help you use Apache Spark as your single big data computing platform and master its libraries。本书适合数据工程师,数据科学家以及那些想使用Spark的读者。阅读本书之前最好有Scala的编程基础。通过本书你将学到以下知识 zz~~ 7年前 (2017-07-07) 4809℃ 0评论16喜欢
有时候我们会自己编写一些 Python 内置中没有的 module ,比如下面我自定义了一个名为 matrix 的 module ,然后直接在命令行中引入则会出现下面的错误:[code lang="python"][iteblog@www.iteblog.com ~]$ pythonPython 2.7.3 (default, Aug 4 2016, 21:49:57) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16)] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license& w397090770 7年前 (2017-06-25) 56571℃ 0评论14喜欢
一个功能健全的kafka集群可以处理相当大的数据量,由于消息系统是很多大型应用的基石,因此broker集群在性能上的缺陷,都会引起整个应用栈的各种问题。Kafka的度量指标主要有以下三类:1.Kafka服务器(Kafka)指标2.生产者指标3.消费者指标另外,由于Kafka的状态靠Zookeeper来维护,对于Zookeeper性能的监控也成为了整个Ka zz~~ 2年前 (2022-05-01) 969℃ 0评论0喜欢
本文首先对 HBase 做简单的介绍,包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析,并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能,同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况,将理论和实践结合,希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言,我们共同探讨共同学习。HBas w397090770 5年前 (2019-02-20) 5092℃ 0评论10喜欢
和Java一样,我们也可以使用Scala来创建Web工程,这里使用的是Scalatra,它是一款轻量级的Scala web框架,和Ruby Sinatra功能类似。比较推荐的创建Scalatra工程是使用Giter8,他是一款很不错的用于创建SBT工程的工具。所以我们需要在电脑上面安装好Giter8。这里以Centos系统为例进行介绍。安装giter8 在安装giter8之前需要安装Conscrip w397090770 8年前 (2015-12-18) 5701℃ 0评论10喜欢
我们可以通过CLI、Client、Web UI等Hive提供的用户接口来和Hive通信,但这三种方式最常用的是CLI;Client 是Hive的客户端,用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。今天我们来谈谈怎么通过HiveServer来操作Hive。Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以 w397090770 10年前 (2013-12-17) 65409℃ 6评论55喜欢
ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统(DBMS)近年来备受关注,主要用于数据分析(OLAP)领域。作者根据以往经验和遇到的问题,总结出一些基本的开发和使用规范,以供使用者参考。随着公司业务数据量日益增长,数据处理场景日趋复杂,急需一种具有高可用性和高性能的数据库来支持业务发展,ClickHouse是俄罗斯的搜索公 w397090770 2年前 (2022-03-10) 1469℃ 0评论0喜欢
一. 问答题1. 简单说说map端和reduce端溢写的细节2. hive的物理模型跟传统数据库有什么不同3. 描述一下hadoop机架感知4. 对于mahout,如何进行推荐、分类、聚类的代码二次开发分别实现那些接口5. 直接将时间戳作为行健,在写入单个region 时候会发生热点问题,为什么呢?二. 计算题1. 比方:如今有10个文件夹, 每个 w397090770 8年前 (2016-08-26) 3124℃ 0评论1喜欢
WordPress 的自定义字段就是文章的meta 信息(元信息),利用这个功能,可以扩展文章的功能,是学习WordPress 插件开发和主题深度开发的必备。对自定义字段的操作主要有四种:添加、更新(修改)、删除、获取(值)。 1、首先自定义字段的添加函数,改函数可以为文章往数据库中添加一个字段:[code lang="php"]<?php add_ w397090770 9年前 (2015-04-30) 3497℃ 0评论8喜欢
时隔两年,Apache Hadoop终于又有大改版,Apache基金会近日发布了Hadoop 2.8版,一次新增了2,919项更新功能或新特色。不过,Hadoop官网建议,2.8.0仍有少数功能在测试,要等到释出2.8.1或是2.8.2版才适合用于正式环境。在2.8.0版众多更新,主要分布于4大套件分别是:共用套件(Common)底层分散式档案系统HDFS套件(HDFS)MapReduce运算 w397090770 7年前 (2017-03-31) 2680℃ 2评论17喜欢
导言本文主要介绍如何快速的通过Spark访问 Iceberg table。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_hadoopSpark通过DataSource和DataFrame API访问Iceberg table,或者进行Catalog相关的操作。由于Spark Data Source V2 API还在持续的演进和修改中,所以Iceberg在不同的Spark版本中的使用方式有所不同。版本对比 w397090770 4年前 (2020-06-10) 9672℃ 0评论4喜欢
Hive 设计之初,就被定位一款离线数仓产品,虽然Hortonworks喊出了Make Apache Hive 100x Faster的牛逼口号,也在上面做了大量的优化,然而性能提升依旧不大。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:过往记忆而随着OPPO数据量一步步的增多,动辄运行几个小时的hive再也满足不了交互查询的需求,因此我们 w397090770 3年前 (2021-03-05) 906℃ 0评论6喜欢
Apache Hop(Hop Orchestration Platform 的首字母缩写)是一种数据编排(data orchestration )和数据工程平台(data engineering platform),旨在促进数据和元数据编制。Hop 可以让我们专注于问题的解决,而不受技术的阻碍。该项目起源于 Kettle,经过数年的重构,并于2020年9月进入 Apache 孵化器;2022年1月18日正式成为 Apache 顶级项目。Hop 允许数据 w397090770 2年前 (2022-01-22) 1458℃ 0评论2喜欢
《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark 2.0带来的新技术等。Spark 2.0是Apache Spark的下一个主要版本。此版本在架构抽象、API以及平台的类库方面带来了很大的变化,为该框架明年的发展奠定了方向,所以了解Spark 2.0的一些特性对我们能够使用它有着非常重要的作用。本博客将对Spark 2.0进行一序列的介 w397090770 8年前 (2016-07-14) 7543℃ 2评论4喜欢
Docker 为我们提供了大量的命令,直接在终端运行 docker --help 即可查看 Docker 支持的命令。如果需要查看具体命令的使用方式,可以使用 docker COMMAND --help。Docker 提供了 55 条命令,由于篇幅的原因,这里将介绍 Docker 常用的命令,其他的可以参见 Docker 官方文档。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 w397090770 4年前 (2020-02-04) 310℃ 0评论3喜欢
对那些想快速把数据传输到其Hadoop集群的企业来说,Kafka是一个非常合适的选择。关于什么是Kafka我就不介绍了,大家可以参见我之前的博客:《Apache kafka入门篇:工作原理简介》 本文是面向技术人员编写的。阅读本文你将了解到我是如何通过Kafka把关系数据库管理系统(RDBMS)中的数据实时写入到Hive中,这将使得实时分析的 w397090770 8年前 (2016-08-30) 11337℃ 6评论24喜欢
相信很多网站为了方便使用了百度分享工具,但是官方提供的类库只支持HTTP方式来访问,如果你网站升级成HTTPS之后,将无法使用百度分享。不过大家别担心,本文就是来教大家解决这个问题的。 原理很简单,下载本文下面提供的包(static.tgz),然后放到你网站的根目录,这些文件其实就是从百度分享网站下载下来的,如 w397090770 7年前 (2016-12-31) 2839℃ 0评论8喜欢
一. 问答题1.hive如何调优?2.hive如何权限控制?3.hbase写数据的原理是什么?4.hive能像关系数据库那样,建多个库吗?5.hbase宕机如何处理?6.hive实现统计的查询语句是什么?7.生产环境中为什么建议使用外部表?8.hadoop mapreduce创建类DataWritable的作用是什么?9.为什么创建类DataWritable?二. 思考题1.假 w397090770 8年前 (2016-08-26) 3480℃ 0评论5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 (2015-05-29) 5381℃ 0评论3喜欢
闲来无事,于是把常用的排序算法自己写了一遍,也当做是复习一下。[code lang="CPP"]/*************************************************************** * * * * * Date : 2012. 05. 03 * * Author : 397090770 * * Email : wyphao.2007@163.com * * * * * *************************** w397090770 11年前 (2013-04-04) 3002℃ 0评论3喜欢
写在前面的话,学Hive这么久了,发现目前国内还没有一本完整的介绍Hive的书籍,而且互联网上面的资料很乱,于是我决定写一些关于《Hive的那些事》序列文章,分享给大家。我会在接下来的时间整理有关Hive的资料,如果对Hive的东西感兴趣,请关注本博客。https://www.iteblog.com/archives/tag/hive-technology/好久没写Hive的那些事了,今 w397090770 10年前 (2014-02-19) 92301℃ 5评论128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》 下面是Spark meetup(Beijing)第 w397090770 10年前 (2014-08-29) 23664℃ 204评论16喜欢
在大规模数据量的数据分析及建模任务中,往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源,因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。本文就介绍 Hive 中三种数据抽样的方法块抽样(Block Sampling)Hive 本身提供了抽样函数,使用 TABLESAMPLE 抽取指定的 行数/比例/大小,举例:[code lang="sql"]CREA w397090770 7年前 (2017-02-10) 5959℃ 0评论7喜欢
在《Spark读取Hbase中的数据》文章中我介绍了如何在Spark中读取Hbase中的数据,并提供了Java和Scala两个版本的实现,本文将接着上文介绍如何通过Spark将计算好的数据存储到Hbase中。 Spark中内置提供了两个方法可以将数据写入到Hbase:(1)、saveAsHadoopDataset;(2)、saveAsNewAPIHadoopDataset,它们的官方介绍分别如下: saveAsHad w397090770 7年前 (2016-11-29) 17837℃ 1评论29喜欢
本文来自于2018年09月19日在 Adobe Systems Inc 举行的 Apache Spark Meetup。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即将发布的 Apache Spark 2.4 版本是 2.x 系列的第五个版本。 本文对 Apache Spark 2.4 的主要功能和增强功能进行了概述。新的调度模型(Barrier Scheduling),使用户能够将分布式深度学 w397090770 6年前 (2018-09-20) 3281℃ 0评论8喜欢