哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
概论 SparkR是一个R语言包,它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中,SparkR实现了分布式的data frame,支持类似查询、过滤以及聚合的操作(类似于R中的data frames:dplyr),但是这个可以操作大规模的数据集。SparkR DataFrames DataFrame是数据组织成一个带有列名称的分布式数据集。在概念上和关系 w397090770 9年前 (2015-06-09) 36529℃ 1评论50喜欢
SchemaRDD在Spark SQL中已经被我们使用到,这篇文章简单地介绍一下如果将标准的RDD(org.apache.spark.rdd.RDD)转换成SchemaRDD,并进行SQL相关的操作。[code lang="scala"]scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@6edd421fscala> case class Person(name: String, age:Int)defined class Perso w397090770 9年前 (2014-12-16) 21180℃ 0评论20喜欢
Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制,以便轻松回滚。为了更好的学习 Delta Lake ,本文 w397090770 5年前 (2019-09-09) 3872℃ 0评论4喜欢
我们在使用Hadoop、Spark或者是Hbase,最常遇到的问题就是进行相关系统的配置,比如集群的URL地址,MapReduce临时目录、最终输出路径等。这些属性需要有一个系统(类)进行管理。然而,Hadoop没有使用 Java.util.Properties 管理配置文件,也没有使用Apache Jakarta Commons Configuration管理配置文件,而是单独开发了一个配置文件管理类,这个类就 w397090770 7年前 (2017-04-21) 7535℃ 0评论18喜欢
分享的内容主要包括三个内容:1)Kyuubi是什么?介绍Kyuubi的核心功能以及Kyuubi在各个使用场景中的解决方案;2)Kyuubi在网易内部的定位、角色和实际使用场景;3)通过案例分享Kyuubi在实际过程中如何起到作用。Kyuubi是什么开源Kyuubi是网易秉持开源理念的作品。Kyuubi是网易第一款贡献给Apache并进入孵化的开源项目。Kyuubi主要 zz~~ 2年前 (2021-12-23) 1886℃ 0评论3喜欢
1、新增"Explain dependency"语法,以json格式输出执行语句会读取的input table和input partition信息,这样debug语句会读取哪些表就很方便了[code lang="JAVA"]hive> explain dependency select count(1) from p;OK{"input_partitions":[{"partitionName":"default@p@stat_date=20110728/province=bj"},{"partitionName":"default@p@stat_date=20110728/provinc w397090770 11年前 (2013-11-04) 7493℃ 2评论4喜欢
Hadoop Application Architectures - Designing Real-World Big Data Applications由 O'Reilly 于2015年7月出版,共364页。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目录Chapter 1 Data Modeling in HadoopChapter 2 Data MovementChapter 3 Processing Data in HadoopChapter 4 Common Hadoop Processing PatternsChapter 5 Graph Processing on HadoopChapter 6 w397090770 9年前 (2015-08-14) 7693℃ 0评论10喜欢
本博客分享的其他视频下载地址:《传智播客Hadoop实战视频下载地址[共14集]》、《传智播客Hadoop课程视频资料[共七天]》、《Hadoop入门视频分享[共44集]》、《Hadoop大数据零基础实战培训教程下载》、《Hadoop2.x 深入浅出企业级应用实战视频下载》、《Hadoop新手入门视频百度网盘下载[全十集]》 本博客收集到的Hadoop学习书 w397090770 9年前 (2015-04-25) 37323℃ 8评论55喜欢
原计划在2019年年底发布的 Apache Spark 3.0.0 今天终于赶在下周二举办的 Spark Summit AI 会议之前正式发布了! Apache Spark 3.0.0 自2018年10月02日开发到目前已经经历了近21个月!这个版本的发布经历了两个预览版以及三次投票:2019年11月06日第一次预览版,参见 https://spark.apache.org/news/spark-3.0.0-preview.html2019年12月23日第二次预览版,参见 https w397090770 4年前 (2020-06-18) 1799℃ 0评论4喜欢
如果你使用Apache Spark解决了中等规模数据的问题,但是在海量数据使用Spark的时候还是会遇到各种问题。High Performance Spark将会向你展示如何使用Spark的高级功能,所以你可以超越新手级别。本书适合软件工程师、数据工程师、开发者以及Spark系统管理员的使用。本书全名High Performance Spark:Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark,作 w397090770 7年前 (2017-06-23) 10495℃ 0评论19喜欢
《Apache Kafka监控之Kafka Web Console》《Apache Kafka监控之KafkaOffsetMonitor》《雅虎开源的Kafka集群管理器(Kafka Manager)》昨天在《Apache Kafka监控之KafkaOffsetMonitor》介绍了KafkaOffsetMonitor的编译以及配置等内容,今天继续来介绍Kafka的第二种监控系统Kafka Web Console。他也是一款开源的系统,源码的地址在https://github.com/claudemamo/kafka-web-console中 w397090770 10年前 (2014-08-08) 44709℃ 3评论14喜欢
在Linux C网络编程中,一共有两种方法来关闭一个已经连接好的网络通信,它们就是close函数和shutdown函数,它们的函数原型分别为:[code lang="CPP"]#include<unistd.h>int close(int sockfd)//返回:0——成功, 1——失败#include<sys/socket.h>int shutdown(int sockfd, int howto)//返回:0——成功, 1——失败[/code]close函数和shutdown函数 w397090770 11年前 (2013-04-04) 5450℃ 0评论2喜欢
如果我们需要通过编程的方式来获取到Kafka中某个Topic的所有分区、副本、每个分区的Leader(所在机器及其端口等信息),所有分区副本所在机器的信息和ISR机器的信息等(特别是在使用Kafka的Simple API来编写SimpleConsumer的情况)。这一切可以通过发送TopicMetadataRequest请求到Kafka Server中获取。代码片段如下所示:[code lang="scala"]de w397090770 8年前 (2016-05-09) 8148℃ 0评论4喜欢
Apache Hadoop 2.7.1于美国时间2015年07月06日正式发布,本版本属于稳定版本,是自Hadoop 2.6.0以来又一个稳定版,同时也是Hadoop 2.7.x版本线的第一个稳定版本,也是 2.7版本线的维护版本,变化不大,主要是修复了一些比较严重的Bug(其中修复了131个Bugs和patches)。比较重要的特性请参见《Hadoop 2.7.0发布:不适用于生产和不支持JDK1.6》 w397090770 9年前 (2015-07-08) 17824℃ 0评论23喜欢
Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混。前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟。考虑到之前我在看相关资料 w397090770 10年前 (2014-09-15) 16203℃ 7评论59喜欢
MMLSpark为Apache Spark提供了大量深度学习和数据科学工具,包括将Spark Machine Learning管道与Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)和OpenCV进行无缝集成,使您能够快速创建功能强大,高度可扩展的大型图像和文本数据集分析预测模型。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_hadoopMMLSpark需要Scala 2.11,Spark 2 w397090770 7年前 (2017-10-24) 4030℃ 0评论9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 122.246.148.77 8090 高匿名 HTTP 浙 w397090770 9年前 (2015-05-15) 41074℃ 0评论0喜欢
物化视图作为一种预计算的优化方式,广泛应用于传统数据库中,如Oracle,MSSQL Server等。随着大数据技术的普及,各类数仓及查询引擎在业务中扮演着越来越重要的数据分析角色,而物化视图作为数据查询的加速器,将极大增强用户在数据分析工作中的使用体验。本文将基于 SparkSQL(2.4.4) + Hive (2.3.6), 介绍物化视图在SparkSQL中 w397090770 4年前 (2020-05-14) 2069℃ 0评论4喜欢
和Hadoop类似,在Spark中也存在很多的Metrics配置相关的参数,它是基于Coda Hale Metrics Library的可配置Metrics系统,我们可以通过配置文件进行配置,通过Spark的Metrics系统,我们可以把Spark Metrics的信息报告到各种各样的Sink,比如HTTP、JMX以及CSV文件。Spark的Metrics系统目前支持以下的实例:master:Spark standalone模式的master进程;worker:S w397090770 9年前 (2015-05-05) 14107℃ 0评论15喜欢
我在 这篇 文章中介绍了 Apache Spark 3.0 动态分区裁剪(Dynamic Partition Pruning),里面涉及到动态分区的优化思路等,但是并没有涉及到如何使用,本文将介绍在什么情况下会启用动态分区裁剪。并不是什么查询都会启用动态裁剪优化的,必须满足以下几个条件:spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 参数必须设置为 true,不过这 w397090770 4年前 (2019-11-08) 2102℃ 0评论3喜欢
国内区 Apple ID 转美国区的教程参见:2021年最新中国区 Apple ID 转美国区教程注意:下面的操作步骤是在2021年10月29日进行的,过程中都没有使用到 VPN 软件。使用苹果手机的有可能知道,国内使用的 App Store 只能下载国内的一些 APP 应用。有一些 APP 并没有在国内 App Store 上架,这时候就无法下载。我们需要使用一个国外的 Apple I w397090770 2年前 (2021-10-22) 3913℃ 0评论5喜欢
本系列文章将展示ElasticSearch中23种非常有用的查询使用方法。由于篇幅原因,本系列文章分为六篇,本文是此系列的第二篇文章。欢迎关注大数据技术博客微信公共账号:iteblog_hadoop。《23种非常有用的ElasticSearch查询例子(1)》《23种非常有用的ElasticSearch查询例子(2)》《23种非常有用的ElasticSearch查询例子(3)》《23种非常有用 w397090770 8年前 (2016-08-16) 5537℃ 0评论6喜欢
当用户未定义一个默认的构造函数,编译器并不是在任何时候都给自动给我们定义一个默认的构造函数,它只会在编译器需要的时候才会生成,并且只有class类型的变量会被初始化,其他的诸如内置类型变量或者指针都不会被初始化,这些变量的初始化工作是程序员的责任。同样,一个类的默认复制构造函数也不是什么时候都会 w397090770 11年前 (2013-04-04) 31957℃ 0评论1喜欢
1、Hive内部表和外部表的区别? 1、在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样; 2、在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉;而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 那么, w397090770 8年前 (2016-08-26) 5646℃ 2评论20喜欢
本书于2017-07由Packt Publishing出版,作者Giuseppe Bonaccorso,全书580页。关注大数据猿(bigdata_ai)公众号及时获取最新大数据相关电子书、资讯等通过本书你将学到以下知识Acquaint yourself with important elements of Machine LearningUnderstand the feature selection and feature engineering processAssess performance and error trade-offs for Linear RegressionBuild a data model zz~~ 7年前 (2017-08-27) 4582℃ 0评论14喜欢
在计算机人工智能领域,距离(distance)、相似度(similarity)是经常出现的基本概念,它们在自然语言处理、计算机视觉等子领域有重要的应用,而这些概念又大多源于数学领域的度量(metric)、测度(measure)等概念。 曼哈顿距离曼哈顿距离又称计程车几何距离或方格线距离,是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ,为欧几里得几 w397090770 6年前 (2018-01-14) 6512℃ 0评论27喜欢
我们在 Docker 入门教程:镜像分层 和 Docker 入门教程:Docker 基础技术 Union File System 已经介绍了一些前提基础知识,本文我们来介绍 Union File System 在 Docker 的应用。为了使 Docker 能够在 container 的 writable layer 写一些比较小的数据(如果需要写大量的数据可以通过挂载盘去写),Docker 为我们实现了存储驱动(storage drivers)。Docker 使 w397090770 4年前 (2020-02-16) 638℃ 0评论5喜欢
在本文中,我将分享一些关于如何编写可伸缩的 Apache Spark 代码的技巧。本文提供的示例代码实际上是基于我在现实世界中遇到的。因此,通过分享这些技巧,我希望能够帮助新手在不增加集群资源的情况下编写高性能 Spark 代码。背景我最近接手了一个 notebook ,它主要用来跟踪我们的 AB 测试结果,以评估我们的推荐引擎的性能 w397090770 4年前 (2019-11-26) 1558℃ 0评论4喜欢
Hive内部提供了很多操作字符串的相关函数,本文将对其中部分常用的函数进行介绍。下表为Hive内置的字符串函数,具体的用法可以参见本文的下半部分。返回类型函数名描述intascii(string str)返回str第一个字符串的数值stringbase64(binary bin)将二进制参数转换为base64字符串 w397090770 8年前 (2016-04-24) 115319℃ 86喜欢
本文英文原文:https://hudi.apache.org/releases.html下载信息源码:Apache Hudi 0.6.0 Source Release (asc, sha512)二进制Jar包:nexus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_hadoop2. 迁移指南如果您从0.5.3以前的版本迁移至0.6.0,请仔细核对每个版本的迁移指南;0.6.0版本从基于list的rollback策略变更为 w397090770 4年前 (2020-09-02) 844℃ 0评论0喜欢