哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
一、活动时间 5月10日下午14:00-18:00二、活动地点北京市海淀区丹棱街5号 微软亚太研发集团总部大厦1号楼1层 地图: http://j.map.baidu.com/yVWh0三、活动内容: 1、鲁小亿 美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系 Senior Research Associate,演讲主题:<spark & RDMA> 2、董旭 滴滴打车 高级软件工程师,高性能计算负责 w397090770 9年前 (2015-05-05) 2939℃ 0评论6喜欢
随着 Apache Parquet 和 Apache ORC 等存储格式以及 Presto 和 Apache Impala 等查询引擎的发展,Hadoop 生态系统有可能成为一个面向几分钟延迟工作负载的通用统一服务层。但是,为了实现这一点,需要在 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中实现高效、低延迟的数据摄取和数据准备。为了解决这个问题,Uber 构建了Hudi(被称为“hoodie”),这是一个 w397090770 4年前 (2019-11-21) 5050℃ 2评论9喜欢
关于 HBase 的 MOB 具体使用可以参见 《HBase MOB(Medium Object)使用入门指南》介绍Apache HBase 中等对象存储(Medium Object Storage, 下面简称 MOB)的特性是由 HBASE-11339 引入的。该功能可以提高 HBase 对中等尺寸文件的低延迟读写访问(理想情况下,文件大小为 100K 到 10MB),这个功能使得 HBase 非常适合存储文档,图片和其他中等尺寸的对 w397090770 6年前 (2018-08-27) 2268℃ 0评论2喜欢
就在昨天(2019年09月17日),JDK 13 已经处于 General Availability 状态,已经正式可用了。General Availability(简称 GA)是一种正式版本的命名,也就是官方开始推荐广泛使用了,我们熟悉的 MySQL 就用 GA 来命令其正式版本。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:iteblog_hadoop从上图我们可以看到 JDK 13 带来了 w397090770 5年前 (2019-09-18) 1515℃ 0评论1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 (2014-10-15) 19313℃ 5评论10喜欢
本文原文:Apache Spark as a Compiler: Joining a Billion Rows per Second on a Laptop Deep dive into the new Tungsten execution engine:https://databricks.com/blog/2016/05/23/apache-spark-as-a-compiler-joining-a-billion-rows-per-second-on-a-laptop.html本文已经投稿自:http://geek.csdn.net/news/detail/77005 《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文中简单地介绍了Spark 2.0相关 w397090770 8年前 (2016-05-27) 5905℃ 1评论16喜欢
Apache Hivemall是机器学习算法(machine learning algorithms)和多功能数据分析函数(versatile data analytics functions)的集合,它通过Apache Hive UDF / UDAF / UDTF接口提供了一些易于使用的机器学习算法。Hivemall 最初由Treasure Data 开发的,并于2016年9月捐献给 Apache 软件基金会,进入了Apache 孵化器。 Apache Hivemall提供了各种功能包括:回归( w397090770 7年前 (2017-03-29) 3303℃ 1评论10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 在前面的两篇文章中我们介绍了如何编译和部署Apache Zeppelin、如何使用Apache Zeppelin。这篇文章中将介绍如何将外部依赖库加入到Apache Zeppelin中。 在现实情况下,我们编写程序一般都是需要依赖外部的相关类库 w397090770 8年前 (2016-02-04) 7916℃ 0评论7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
为了方便集群的部署,一般我们都会构建出一个 dokcer 镜像,然后部署到 k8s 里面。Presto、Prestissimo 以及 Velox 也不例外,本文将介绍如果构建 presto 以及 Prestissimo 的镜像。构建 Presto 镜像Presto 官方代码里面其实已经包含了构建 Presto 镜像的相关文件,具体参见 $PRESTO_HOME/docker 目录:[code lang="bash"]➜ target git:(velox_docker) ✗ ll ~/ w397090770 9个月前 (06-21) 248℃ 0评论7喜欢
在过去的几个月时间里,我们一直忙于我们所爱的大数据开源软件的下一个主要版本开发工作:Apache Spark 2.0。Spark 1.0已经出现了2年时间,在此期间,我们听到了赞美以及投诉。Spark 2.0的开发基于我们过去两年学到的:用户所喜爱的我们加倍投入;用户抱怨的我们努力提高。本文将总结Spark 2.0的三大主题:更容易、更快速、更智 w397090770 8年前 (2016-05-12) 8688℃ 2评论26喜欢
美国时间 2018年11月08日 正式发布了。一如既往,为了继续实现 Spark 更快,更轻松,更智能的目标,Spark 2.4 带来了许多新功能,如下:添加一种支持屏障模式(barrier mode)的调度器,以便与基于MPI的程序更好地集成,例如, 分布式深度学习框架;引入了许多内置的高阶函数,以便更容易处理复杂的数据类型(比如数组和 map); w397090770 5年前 (2018-11-10) 4399℃ 0评论6喜欢
在 《Apache Spark 自定义优化规则:Custom Strategy》 文章中我们介绍了如何自定义策略,策略是用在逻辑计划转换到物理计划阶段。而本文将介绍如何自定义逻辑计划优化规则,主要用于优化逻辑计划,和前文不一样的地方是,逻辑优化规则只是等价变换逻辑计划,也就是 Logic Plan -> Login Plan,这个是在应用策略前进行的。如果想及时 w397090770 4年前 (2020-08-07) 1118℃ 0评论2喜欢
在 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(上)》 文章中我们介绍了一条 SQL 在 Apache Spark 之旅的 Parser 和 Analyzer 两个过程,本文接上文继续介绍。优化逻辑计划阶段 - Optimizer在前文的绑定逻辑计划阶段对 Unresolved LogicalPlan 进行相关 transform 操作得到了 Analyzed Logical Plan,这个 Analyzed Logical Plan 是可以直接转换成 Physical Plan 然后在 Spark 中执 w397090770 5年前 (2019-06-18) 5517℃ 4评论21喜欢
Elasticsearch 5.0.0在2016年10月26日发布,该版本基于Lucene 6.2.0,这是最新的稳定版本,并且已经在Elastic Cloud上完成了部署。Elasticsearch 5.0.0是目前最快、最安全、最具弹性、最易用的版本,此版本带来了一系列的新功能和性能优化。ElasticSearch 5.0.0 release Note点击下载ElasticSearch 5.0.0阅读最新文档如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase w397090770 8年前 (2016-11-02) 4930℃ 0评论10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
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
本博客收集的手机号段截止时间为2020年03月的,共计450000+条。包含以下字段:电信:133 153 173(新) 177 (新) 180 181 189 199 (新)移动:134 135 136 137 138 139 150 151 152 157 158 159 172(新) 178(新) 182 183 184 187 188 198(新) 联通:130 131 132 155 156 166(新) 175(新) 176(新) 185 186数据卡:145 147 149其他:170(新) 171 (新)API地址/api/mobile.php使用本AP w397090770 8年前 (2016-08-02) 5041℃ 0评论15喜欢
此次活动参与方式:关注iteblog_hadoop公众号,并在这里评论区留言(认真写评论,增加上榜的机会)。活动截止至3月14日19:00,留言点赞数排名前5名的粉丝,各免费赠送一本《Druid实时大数据分析原理与实践》如果想及时了解Spark、Hadoop、Flink或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop图书简介Druid 作为一 w397090770 7年前 (2017-03-08) 1582℃ 0评论5喜欢
Spark 1.5.0是1.x线上的第6个发行版。这个版本共处理了来自230+contributors和80+机构的1400+个patches。Spark 1.5的许多改变都是围绕在提升Spark的性能、可用性以及操作稳定性。Spark 1.5.0焦点在Tungsten项目,它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。Spark 1.5版本为Streaming增加了operational特性,比如支持backpressure。另外比较重 w397090770 9年前 (2015-09-09) 2966℃ 0评论12喜欢
2019 年 7 月 17 日,Cloudera 官方博客发文开源了一个内部研发使用很久的大数据存储和通用计算平台交叉的新项目 YuniKorn。Yunikorn 是一个新的独立通用资源调度程序,负责为大数据工作负载分配/管理资源,包括批处理作业和长时间运行的服务。介绍YuniKorn 是一种轻量级的通用资源调度程序,适用于容器编排系统(container orchestrator s w397090770 5年前 (2019-07-17) 3492℃ 0评论0喜欢
CSV格式的文件也称为逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号。在本文中的CSV格式的数据就不是简单的逗号分割的),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字 w397090770 9年前 (2015-01-26) 9515℃ 0评论12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) 65407℃ 6评论55喜欢
在 LinkedIn,我们非常依赖离线数据分析来进行数据驱动的决策。多年来,Apache Spark 已经成为 LinkedIn 的主要计算引擎,以满足这些数据需求。凭借其独特的功能,Spark 为 LinkedIn 的许多关键业务提供支持,包括数据仓库、数据科学、AI/ML、A/B 测试和指标报告。需要大规模数据分析的用例数量也在快速增长。从 2017 年到现在,LinkedIn 的 S w397090770 3年前 (2021-09-08) 874℃ 0评论4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
Material-UI是实现了Google Material模式的CSS框架,其中包括了一系列的React组建。Material Design是2014年Google I/O发布的 势必将会成为统一 Android Mobile、Android Table、Desktop Chrome 等全平台设计语言规范,对从业人员意义重大。 为了更好地使用这个框架,推荐大家先了解一下React Library,然后再使用Material-UI。如果想及时了解Spark、H w397090770 9年前 (2015-05-02) 11286℃ 1评论14喜欢
前言 OPPO的大数据离线计算发展,经历了哪些阶段?在生产中遇到哪些经典的大数据问题?我们是怎么解决的,从中有哪些架构上的升级演进?未来的OPPO离线平台有哪些方向规划?今天会给大家一一揭秘。OPPO大数据离线计算发展历史大数据行业发展阶段 一家公司的技术发展,离不开整个行业的发展背景。我们简短回归 w397090770 2年前 (2021-10-29) 645℃ 0评论2喜欢
默认情况下,Flume中的PollingPropertiesFileConfigurationProvider会每隔30秒去重新加载Flume agent的配置文件,如果监听到配置文件变化了,Flume会试图重新加载变化的配置文件。判断配置文件是否变化主要是基于文件的最后修改时间来的,代码片段如下:[code lang="java"]///////////////////////////////////////////////////////////////////// User: 过往记忆 w397090770 9年前 (2015-08-20) 6574℃ 0评论11喜欢
Apache Zeppelin 0.6.2发布。从上一个版本开始,Apache Zeppelin社区就在努力解决对Spark 2.0的支持以及一些Bug的修复。本次共有26位贡献者提供超过40多个补丁改进Apache Zeppelin和Bug修复。从Apache Zeppelin 0.6.1版本开始,编译的时候默认使用Scala 2.11。如果你想使用Scala 2.10来编译Apache Zeppelin,或者安装使用Scala 2.10编译的interpreter请参见官方文 w397090770 8年前 (2016-10-18) 1931℃ 0评论2喜欢
随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来。在Spark中提供了三个地方用于配置:Spark properties:这个可以控制应用程序的绝大部分属性。并且可以通过 SparkConf 对象或者Java 系统属性进行设置;环境变量(Environment variables):这个可以分别对每台机器进行相应的设置,比如IP。这个可以在每台机器的 $SPARK_HOME/co w397090770 10年前 (2014-09-24) 56981℃ 1评论22喜欢