哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
今天 Apache Kafka 项目的 2.0.0 版本正式发布了!距离 1.0 版本的发布,相距还不到一年。这一年不论是社区还是 Confluent 内部对于到底 Kafka 要向哪里发展都有很多讨论:从最初的标准消息系统,到现如今成为一个完整的包括导入导出和处理的流数据平台,从 0.8.2 一直到 1.0 版本,很多新特性和新部件被不断添加。但同时更重要的,关于 w397090770 6年前 (2018-06-28) 5203℃ 0评论6喜欢
Web挖掘的目标是从Web的超链接结构、网页内容和使用日志中探寻有用的信息。虽然Web挖掘使用了许多数据挖掘技术,但它不仅仅是传统数据挖掘的一个简单的应用。在过去的20年中,许多新的挖掘任务和算法被相继提出。依据在挖掘过程中使用的数据类别,Web挖掘任务可以分为三种类型:Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web使用挖掘。 w397090770 11年前 (2013-04-29) 4177℃ 0评论7喜欢
求两个整数的平均值这个问题相信大家都想过,大家肯定会很快的写出以下的算法:[code lang="JAVA"]public static int mean(int a, int b){ return (a + b) / 2;}或者public static int mean(int a, int b){ return (a + b) >> 1;}或者public static int mean(int a, int b){ return (a + b) >>> 1;}[/code] 不错,上面的函数是能够求出a和b的平 w397090770 11年前 (2013-09-18) 5494℃ 5评论3喜欢
美国时间2015年3月13日Apache Spark 1.3.0正式发布,Spark 1.3.0是1.X版本线上的第四个版本,这个版本引入了DataFrame API,并且Spark SQL已经从alpha工程毕业了。Spark core引擎可用性也有所提升,另外MLlib和Spark Stream也有所扩展。Spark 1.3有来自60个机构的174魏贡献者带来的1000多个patch。Spark Core Spark 1.3中的Core模块的可用性得到了提升。 w397090770 9年前 (2015-03-14) 4467℃ 1评论3喜欢
这是一份迟来的年终报告,本来昨天就要发出来的,实在是没忙开,今天我就把它当作新年礼物送给各位看官,以下文章都是我结合日常工作、学习,每当“夜深人静"的时候写出来的一些小总结,希望能给大家一些技术上的帮助。关注我的朋友都知道,我在今年八月份发了一篇文章,里面整理了我五年来写在这个公众号上面的原 w397090770 4年前 (2020-01-04) 1327℃ 0评论1喜欢
有虚函数的类内部有一个称为“虚表”的指针,这个就是用来指向这个类虚函数。也就是用它来确定调用该那个函数。例如:[code lang="CPP"]#include <iostream>using namespace std;class A{public: virtual void fun1(){ cout << "In class A::fun1()!" << endl; } virtual void fun2(){ cout << "In class A::fun2()!" << endl; w397090770 11年前 (2013-04-03) 2400℃ 0评论1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) 14105℃ 0评论15喜欢
一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在1997年由 David Karger 等人在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出,其设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题;一致性哈希最初在 P2P 网络中作为分布式哈希表( DHT)的常用数据分布算法,目前这个算法在分布式系统中成 w397090770 5年前 (2019-02-01) 3630℃ 0评论7喜欢
我们在前面 《Docker 入门教程:镜像分层》 文章中介绍了 Docker 为什么构建速度非常快,其原因就是采用了镜像分层,镜像分层底层采用的技术就是本文要介绍的 Union File System。Linux 支持多种 Union File System,比如 aufs、OverlayFS、ZFS 等。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众帐号:iteblog_hadoopaufs & OverlayF w397090770 4年前 (2020-02-09) 1117℃ 0评论4喜欢
OpenCSVSerde 使用大家使用 Hive 分析数据的时候,CSV 格式的数据应该是很常见的,所以从 0.14.0 开始(参见 HIVE-7777) Hive 跟我们提供了原生的 OpenCSVSerde 来解析 CSV 格式的数据。从名字可以看出,OpenCSVSerde 是基于 Open-CSV 2.3 类库实现的,其解析 csv 的功能还是很强大的。为了在 Hive 中使用这个 serde,我们需要在建表的时候指定 row form w397090770 4年前 (2020-05-04) 1579℃ 0评论3喜欢
TPC-H是事务处理性能委员会( Transaction ProcessingPerformance Council )制定的基准程序之一,TPC- H 主要目的是评价特定查询的决策支持能力,该基准模拟了决策支持系统中的数据库操作,测试数据库系统复杂查询的响应时间,以每小时执行的查询数(TPC-H QphH@Siz)作为度量指标。我们在很多大数据系统上线或者产品上线的时候一般都会测 w397090770 2年前 (2021-10-29) 1399℃ 0评论5喜欢
[caption id="attachment_751" align="aligncenter" width="536"] Guava学习之SetMultimap[/caption] SetMultimap及其子类的继承图如上所示。 SetMultimap是一个接口,继承自Multimap接口,同昨天说的ListMultimap接口类似,它也定义了所有继实现自SetMultimap的子类定义了一些共有的方法签名。SetMultimap接口并没有定义自己特有的方法签名,里面所 w397090770 11年前 (2013-09-25) 9038℃ 1评论4喜欢
这本书是市面上第一本系统介绍Apache Flink的图书,书中介绍了为什么选择Apache Flink、流系统架构设计、Flink能做些什么、Flink中是怎么处理时间的、Flink的状态计算等。全书共6章,一共110页。由O'Reilly出版社于2016年10月出版。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本书的章节[c w397090770 8年前 (2016-11-03) 7805℃ 0评论4喜欢
Programming Hive: Data Warehouse and Query Language for Hadoop 1st Edition 于2012年09月出版,全书共350页,是学习Hive经典的一本书。图书信息如下:Publisher : O'Reilly Media; 1st edition (October 16, 2012)Language : EnglishPaperback : 350 pagesISBN-10 : 1449319335ISBN-13 : 978-1449319335这本指南将向您介绍 Apache Hive, 它是 Hadoop 的数据仓库基础设施。通过这本书将快速 w397090770 9年前 (2015-08-25) 38215℃ 3评论21喜欢
前言当开发人员通过我们提供的 API 使用公开的 Twitter 数据时,他们需要可靠性、高效的性能以及稳定性。因此,在前一段时间,我们为 Account Activity API 启动了 Account Activity Replay API ,让开发人员将稳定性融入到他们的系统中。Account Activity Replay API 是一个数据恢复工具,它允许开发人员检索5天前的事件。并且提供了恢复由于各种 w397090770 3年前 (2020-12-17) 535℃ 0评论0喜欢
Facebook Spark 的使用情况在介绍下面文章之前我们来看看 Facebook 的 Spark 使用情况: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 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 是 Facebook 内部最大的 SQL 查询引擎(按 CPU 使用率计算)在存储计算分 w397090770 4年前 (2020-06-14) 1459℃ 0评论6喜欢
本程序实际上是构建了一颗二叉排序树,程序最后输出构建数的中序遍历。代码实现:[code lang="CPP"]#include <stdio.h>#include <stdlib.h>// Author: 过往记忆// Email: wyphao.2007@163.com// Blog: typedef int DataType; typedef struct BTree{ DataType data; struct BTree *Tleft; struct BTree *Tright; }*BTree;BTree CreateTree(); BTree insert(BTree root, DataTy w397090770 11年前 (2013-04-04) 3036℃ 0评论1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 ZooKeeper Essentials于2015年01月出版,全书共168页。本书是使用 Apache ZooKeeper 的快速入门指南。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目录一共分为七章,目录安排如下:Chapter 1: A Crash Course in Apache ZooKeeperChapter 2: Understanding the Inner Workings of Apache ZooKeeperChapter 3: Programming with A w397090770 9年前 (2015-08-25) 3030℃ 0评论0喜欢
公安行业存在数以万计的前后端设备,前端设备包括相机、检测器及感应器,后端设备包括各级中心机房中的服务器、应用服务器、网络设备及机房动力系统,数量巨大、种类繁多的设备给公安内部运维管理带来了巨大挑战。传统通过ICMP/SNMP、Trap/Syslog等工具对设备进行诊断分析的方式已不能满足实际要求,由于公安内部运维管 w397090770 7年前 (2017-01-01) 11145℃ 1评论37喜欢
bsie是使得IE6可以支持Bootstrap的补丁,Bootstrap是 twitter.com 推出的非常棒web UI工具库。目前,bsie使得IE6能支持bootstrap大部分特性,可惜,还有一些实在无法支持...下面的这个表格就是当前已经被支持的bootstrap的组件和特性:[code lang="bash"]组件 特性-----------------------------------------------------------grid fixed, fluidnavbar w397090770 8年前 (2015-12-26) 2287℃ 7评论2喜欢
本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等。为何要处理数据倾斜(Data Skew)什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜。何谓数据倾 w397090770 7年前 (2017-03-07) 13220℃ 2评论27喜欢
《Apache Kafka消息格式的演变(0.7.x~0.10.x)》《图解Apache Kafka消息偏移量的演变(0.7.x~0.10.x)》《Kafka消息时间戳及压缩消息对时间戳的处理》本博客的《Apache Kafka消息格式的演变(0.7.x~0.10.x)》文章中介绍了 Kafka 各个版本的格式变化。其中 Kafka 0.10.x 消息的一大变化是引入了消息时间戳的字段。本文将介绍 Kafka 消息引入时间戳的必要性 w397090770 7年前 (2017-09-01) 7342℃ 0评论23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
重庆博尼施科技有限公司是一家商用车全周期方案服务商,利用车联网、云计算、移动互联网技术,在物流领域 为商用车的生产、销售、使用、售后、回收各个环节提供一站式解决方案,其中的新能源车辆监控系统就是由该公司提供的,本文是阿里云客户重庆博尼施科技有限公司介绍如何使用阿里云 HBase 来实现新能源车辆监控系统 w397090770 5年前 (2018-11-29) 4215℃ 2评论16喜欢
Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改。由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需 w397090770 9年前 (2015-04-27) 26864℃ 0评论34喜欢
Spark目前被越来越多的企业使用,和Hadoop一样,Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗?答案是不对的。 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce T w397090770 10年前 (2014-11-11) 21073℃ 1评论34喜欢
概述Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询,但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎,用于交互式和批处理工作负载,数据湖上的流行工作负载包括:报告和仪表盘:这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力,以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织 w397090770 2年前 (2021-11-14) 1222℃ 0评论1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
2017年04月25日发布的nginx 1.13.0支持了TLSv1.3,而TLSv1.3相比之前的TLSv1.2、TLSv1.1等性能大幅提升。所以我迫不及待地将nginx升级到最新版1.13.0。下面记录如何升级nginx,本文基于CentOS release 6.6,其他的操作系统略有不同。如果你不知道你的系统是啥版本,可以通过下面的几个命令查询[code lang="bash"][root@iteblog.com ~]$ cat /etc/issueCentOS w397090770 7年前 (2017-05-23) 12216℃ 2评论10喜欢