哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
Apache Zeppelin使用入门指南:安装Apache Zeppelin使用入门指南:编程Apache Zeppelin使用入门指南:添加外部依赖使用Apache Zeppelin 编译和启动完Zeppelin相关的进程之后,我们就可以来使用Zeppelin了。我们进入到https://www.iteblog.com:8080页面,我们可以在页面上直接操作Zeppelin,依次选择Notebook->Create new note,然后会弹出一个对话框 w397090770 8年前 (2016-02-03) 25177℃ 2评论31喜欢
上海Spark Meetup第四次聚会将于2015年5月16日在小沃科技有限公司(原中国联通应用商店运营中心)举办。本次聚会特别添加了抽奖环节,凡是参加了问卷调查并在当天到场的同学们都有机会中奖。奖品由英特尔亚太研发有限公司赞助。大会主题 Opening Keynote 沈洲 小沃科技有限公司副总经理,上海交通大学计算机专 w397090770 9年前 (2015-05-05) 3447℃ 0评论2喜欢
在本博客的《Spark将计算结果写入到Mysql中》文章介绍了如果将Spark计算后的RDD最终 写入到Mysql等关系型数据库中,但是这些写操作都是自己实现的,弄起来有点麻烦。不过值得高兴的是,前几天发布的Spark 1.3.0已经内置了读写关系型数据库的方法,我们可以直接在代码里面调用。 Spark 1.3.0中对数据库写操作是通过DataFrame类 w397090770 9年前 (2015-03-17) 13485℃ 6评论16喜欢
美国时间2015年2月09日Spark 1.2.1正式发布了,邮件如下:Hi All,I've just posted the 1.2.1 maintenance release of Apache Spark. We recommend all 1.2.0 users upgrade to this release, as this release includes stability fixes across all components of Spark.- Download this release: http://spark.apache.org/downloads.html- View the release notes: http://spark.apache.org/releases/spark-release-1-2-1.html- w397090770 9年前 (2015-02-10) 3427℃ 0评论1喜欢
Learning Spark这本书链接是完整版,和之前的预览版是不一样的,我不是标题党。这里提供的Learning Spark电子书格式是mobi、pdf以及epub三种格式的文件,如果你有亚马逊Kindle电子书阅读器,是可以直接阅读mobi、pdf。但如果你用电脑,也可以下载相应的PC版阅读器 。如果你需要阅读器,可以找我。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相 w397090770 9年前 (2015-02-11) 50510℃ 305评论70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
一直运行的Spark Streaming程序如何关闭呢?是直接使用kill命令强制关闭吗?这种手段是可以达到关闭的目的,但是带来的后果就是可能会导致数据的丢失,因为这时候如果程序正在处理接收到的数据,但是由于接收到kill命令,那它只能停止整个程序,而那些正在处理或者还没有处理的数据可能就会被丢失。那我们咋办?这里有两 w397090770 7年前 (2017-03-01) 8819℃ 1评论11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 10年前 (2014-01-04) 181919℃ 9评论307喜欢
本系列文章翻译自:《scala data analysis cookbook》第二章:Getting Started with Apache Spark DataFrames。原书是基于Spark 1.4.1编写的,我这里使用的是Spark 1.6.0,丢弃了一些已经标记为遗弃的函数。并且修正了其中的错误。 一、从csv文件创建DataFrame 如何做? 如何工作的 附录 二、操作DataFrame w397090770 8年前 (2016-01-17) 22880℃ 0评论23喜欢
Presto 是一个用于分析的开源分布式 ANSI SQL 查询引擎,支持计算和存储的分离。性能对于一些分析查询尤其重要,因此 Presto 有许多设计特性来最大化 Presto 的速度,比如内存中的流水线执行(memory pipelined execution)、分布式的扩展架构和大规模并行处理(MPP)设计。Presto支持的具体性能特性:数据压缩(SNAPPY, LZ4, ZSTD 以及 GZIP) w397090770 2年前 (2022-03-02) 1360℃ 0评论2喜欢
Shanghai Apache Spark Meetup第十次聚会活动将于2016年09月10日12:30 至 17:20在四星级的上海通茂大酒店 (浦东新区陆家嘴金融区松林路357号)。分享主题1、中国电信在大数据领域上的创新与探索2、函数式编程与RDD3、社交网络中的信息传播4、大数据分析和机器学习5、分布式流式数据处理框架:功能对比以及性能评估详细主 zz~~ 8年前 (2016-09-20) 1779℃ 0评论2喜欢
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桔妹导读:在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后,Spark SQL任务占比提升至85%,任务运行时间节省40%,运行任务需要的计算资源节省21%,内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程, 并且发现并解决了两个引擎在语法,UDF,性能和功能方面的差异。迁移背景Spark自从2010年面世,到2020年已经经过十年的发展,现在已经发展 w397090770 3年前 (2021-01-28) 2282℃ 0评论10喜欢
关于分页方式导入全量数据请参照《将 MySQL 的全量数据以分页的形式导入到 Apache Solr 中》。在前面几篇文章中我们介绍了如何通过 Solr 的 post 命令将各种各样的文件导入到已经创建好的 Core 或 Collection 中。但有时候我们需要的数据并不在文件里面,而是在别的系统中,比如 MySql 里面。不过高兴的是,Solr 针对这些数据也提供了 w397090770 6年前 (2018-08-06) 1847℃ 0评论2喜欢
memcpy函数在面试中很容易被问到如何去实现。memcpy函数是内存拷贝函数,用于将一段内存空间数据拷贝到另一段内存空间中,但是它和memmove函数不同的是,它对内存空间有要求的,dest和src所指向的内存空间不能重叠,否则的数据是错误的。例如:src所指向的内存空间后面部分数据被新拷贝的数据给覆盖了,所以拷贝到最后,数 w397090770 11年前 (2013-04-05) 20178℃ 8喜欢
我们先来看看aggregate函数的官方文档定义:Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result type, U, than the type of this RDD, T. Thus, we need one operation for merging a T into an U and one operation for merging two U's, as in scala.TraversableOnce. Both of these functions w397090770 9年前 (2015-02-12) 37268℃ 5评论23喜欢
MapReduce和Spark比较 目前的大数据处理可以分为以下三个类型: 1、复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间; 2、基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间; 3、基于实时数据流的数据处理(streaming data processing),通常的时间 w397090770 9年前 (2015-05-28) 4789℃ 0评论7喜欢
这次整理的PPT来自于2017年09月11日至13日在 Berlin 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:https://berlin-2017.flink-forward.org/kb_day/day-1/。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45个),希望对 zz~~ 7年前 (2017-10-18) 2692℃ 0评论18喜欢
在编写程序的时候,很多时候都需要检查输入的参数是否符合我们的需要,比如人的年龄需要大于0,名字不能为空;如果不符合这两个要求,我们将认为这个对象是不合法的,这时候我们需要编写判断这些参数是否合法的函数,我们可能这样写:[code lang="JAVA"]package com.wyp;import java.util.ArrayList;import java.util.List;/** * Crea w397090770 11年前 (2013-07-24) 6000℃ 4评论2喜欢
在《ElasticSearch系列文章:基本介绍》中主要介绍了ElasticSearch一些使用场景,本文将对Elasticsearch的核心概念进行介绍,这对后期使用ElasticSearch有着重要的影响。 1、NearRealtime(NRT):准实时Elasticsearch是一个准实时的搜索平台,这意味着当你索引一个文档(document )时,在细微的延迟(通常1s)之后,该文件才能被搜索到。 w397090770 8年前 (2016-08-09) 2398℃ 2评论3喜欢
Akka学习笔记系列文章:《Akka学习笔记:ACTORS介绍》《Akka学习笔记:Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记:Actor消息传递(2)》 《Akka学习笔记:日志》《Akka学习笔记:测试Actors》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记:ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记 w397090770 10年前 (2014-10-13) 21895℃ 5评论40喜欢
和 MySQL 以及其他计算引擎类似,MongoDB 给我们提供了 explain 命令来查看某个查询的执行计划,其使用也比较简单,具体如下:[code lang="bash"]db.collection.explain().<method(...)>[/code]explain 命令默认是打印出查询的 queryPlanner,也就是什么参数都不传递。从 3.5.5 版本开始,explain 命名还支持 executionStats 和 allPlansExecution 两种运行模式 w397090770 3年前 (2021-06-21) 244℃ 0评论0喜欢
社区在Spark 1.3中开始引入了DataFrames,使得Apache Spark更加容易被使用。受R和Python中的data frames激发,Spark中的DataFrames提供了一些API,这些API在外部看起来像是操作单机的数据一样,而数据科学家对这些API非常地熟悉。统计是日常数据科学的一个重要组成部分。在即将发布的Spark 1.4中改进支持统计函数和数学函数(statistical and mathem w397090770 9年前 (2015-06-03) 13859℃ 2评论3喜欢
本书于2017-08由Packt Publishing出版,作者David Blomquist, Tomasz Janiszewski,全书546页。通过本书你将学到以下知识Set up Mesos on different operating systemsUse the Marathon and Chronos frameworks to manage multiple applicationsWork with Mesos and DockerIntegrate Mesos with Spark and other big data frameworksUse networking features in Mesos for effective communication between containersConfig zz~~ 7年前 (2017-08-17) 2355℃ 0评论8喜欢
《Apache Spark快速入门:基本概念和例子(1)》 《Apache Spark快速入门:基本概念和例子(2)》 本文聚焦Apache Spark入门,了解其在大数据领域的地位,覆盖Apache Spark的安装及应用程序的建立,并解释一些常见的行为和操作。一、 为什么要选择Apache Spark 当前,我们正处在一个“大数据"的时代,每时每刻,都有各 w397090770 9年前 (2015-07-13) 6076℃ 1评论24喜欢
2021年01月21日,Apache 官方博客宣布 Apache® Superset™ 成为顶级项目。Apache® Superset™ 是一个现代化的大数据探索和可视化平台,它允许用户使用简单的无代码可视化构建器和最先进的 SQL 编辑器轻松快速地构建仪表盘(dashboards)。该项目于2015年在 Airbnb 启动,并于2017年5月进入 Apache 孵化器。说白了,其实 Apache Superset 算是一个大数据 w397090770 3年前 (2021-01-22) 696℃ 0评论1喜欢
程序的问题:已知数组a[n],求数组b[n].要求:b[i]=a[0]*a[1]*……*a[n-1]/a[i],不能用除法。a.时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。 b.除了迭代器i,不允许使用任何其它变量(包括栈临时变量等)大家有什么解法?先不要看我下面的解法。希望大家讨论讨论一下,留个言,一起交流一下。下面给出我的解法一:[code lang="CPP"]#include <stdio. w397090770 11年前 (2013-04-03) 4156℃ 0评论3喜欢
Apache Zeppelin使用入门指南:安装Apache Zeppelin使用入门指南:编程Apache Zeppelin使用入门指南:添加外部依赖 Apache Zeppelin是一款基于web的notebook(类似于ipython的notebook),支持交互式地数据分析。原生就支持Spark、Scala、SQL 、shell, markdown等。而且它是完全开源的,目前还处于Apache孵化阶段。本文所有的操作都是基于Apache Zeppelin w397090770 8年前 (2016-02-02) 20481℃ 9评论20喜欢
Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时,程序的每条记录只会作用于状态一次(exactly-once),当然也可以降级为至少一次(at-least-once)。 容错机制通过持续创建分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流应用,这些快照非常轻量,可以高频率创建而对性能影 zz~~ 7年前 (2017-02-08) 4539℃ 0评论7喜欢
Java 14 计划将会在今年的3月17日发布,Java 14 包含的 JEP(Java Enhancement Proposals 的缩写,Java 增强建议)比 Java 12 和 13 两个版本加起来还要多。那么,对于每天编写和维护代码的 Java 开发人员来说,哪个特性值得我们关注呢?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本文我将介绍以下几个重 w397090770 4年前 (2020-03-07) 922℃ 0评论1喜欢