哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
在/archives/227主要介绍了memcpy函数的实现,并说明了memcpy函数的局限性。今天来介绍一下和memcpy函数功能类似的函数memmove。memmove函数和memcpy函数的原型为[code lang="CPP"]#include <string.h>void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n);void *memmove(void *dest, const void *src, size_t n);[/code]memmove英文介绍,里面很详细的介绍了memmove函数的 w397090770 11年前 (2013-04-08) 4499℃ 0评论0喜欢
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
我们在开发网站的时候一般都会分header、main、side、footer。这些模块分别包含了各自公用的信息,比如header一般都是本网站所有页面需要引入的模块,里面一般都是放置菜单等信息;而footer一般是放在网站所有页面的底部。当网页的内容比较多的时候,我们可以看到footer一般都是在页面的底部。但是,当页面的内容不足以填满一 w397090770 9年前 (2015-10-28) 4438℃ 0评论8喜欢
《Spark RDD缓存代码分析》 《Spark Task序列化代码分析》 《Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解》 《Spark Checkpoint读操作代码分析》 《Spark Checkpoint写操作代码分析》 上次介绍了RDD的Checkpint写过程(《Spark Checkpoint写操作代码分析》),本文将介绍RDD如何读取已经Checkpint的数据。在RDD Checkpint w397090770 8年前 (2015-12-23) 6362℃ 0评论10喜欢
在几乎所有处理复杂数据的领域,Spark 已经迅速成为数据和分析生命周期团队的事实上的分布式计算框架。Spark 3.0 最受期待的特性之一是新的自适应查询执行框架(Adaptive Query Execution,AQE),该框架解决了许多 Spark SQL 工作负载遇到的问题。AQE 在2018年初由英特尔和百度组成的团队最早实现。AQE 最初是在 Spark 2.4 中引入的, Spark 3.0 做 w397090770 3年前 (2021-05-23) 1052℃ 0评论2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
本文是面向Spark初学者,有Spark有比较深入的理解同学可以忽略。前言很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解。比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念的误导:1、RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合; w397090770 8年前 (2016-04-20) 8320℃ 0评论33喜欢
杭州第六次 Spark & Flink Meetup 于2018年05月12日在华为杭研所1号楼1楼报告厅进行。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议题本次会议的议题如下:冯叶磊 - 华为云 《Time GeoSpatial on Flink SQL》范文臣 - Spark PMC 《deep dive into structural streaming》梁永峰 - 阿里《基于Flink的流计算平台 w397090770 6年前 (2018-05-13) 3878℃ 1评论8喜欢
熟悉 Kafka 的同学肯定知道,每个主题有多个分区,每个分区会存在多个副本,本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka 集群的 Broker 中的。大家可能在网上看过这方面的知识,网上对这方面的知识是千变一律,都是如下说明的:为了更好的做负载均衡,Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Replica的 w397090770 7年前 (2017-08-08) 6748℃ 26喜欢
本文涉及到的环境:操作系统:Windows 7Idea 版本:IntelliJ IDEA 2016.3.4 Build #IU-163.12024.16, built on January 31, 2017Kafka 版本:Kafka 0.8.2.0Gradle 版本:gradle-4.0.1JDK 版本:jdk1.7.0Scala 版本:2.10.4首先到http://archive.apache.org/dist/kafka/里面下载你需要的Kafka源码,本文选自的是kafka-0.8.2.0。因为Kafka代码自0.8.x之后就使用 Gradle 来进行编译 w397090770 7年前 (2017-07-21) 6110℃ 0评论16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
Elasticsearch提供了近乎实时的数据操作和搜索功能。默认情况下,从你索引/更新/删除你的数据动作开始到它出现在你的搜索结果中,大概会有1秒钟的延迟。这和其它的SQL平台不同,它们的数据在一个事务完成之后就会立即可用。索引/替换文档 我们先前看到,怎样索引一个文档。现在我们再次调用那个命令:[code lan zz~~ 8年前 (2016-09-03) 1562℃ 0评论4喜欢
使用 ElasticSearch 我们可以构建一个功能完备的搜索服务器。这一切实现起来都很简单,本文将花五分钟向你介绍如何实现。安装和运行Elasticsearch这篇文章的操作环境是 Linux 或者 Mac,在安装 ElasticSearch 之前,确保你的系统上已经安装好 JDK 6 或者以上版本。[code lang="bash"]wget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearc w397090770 7年前 (2017-09-01) 3203℃ 0评论11喜欢
导语:此套面试题来自于各大厂的真实面试题及常问的知识点。如果能理解吃透这些问题,你的大数据能力将会大大提升,进入大厂指日可待。如果公司急招人,你回答出来面试官70%,甚至50%的问题他都会要你,如果这个公司不是真正缺人,或者只是作人才储备,那么你回答很好,他也可能不要你,只是因为没有眼缘;所以面 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 2251℃ 0评论7喜欢
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) 2281℃ 0评论10喜欢
摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告。性能测试及集群监控工具 Kafka提供了非常多有用的工具,如Kafka设计解析(三)- Kafka High Availability (下)中提到的运维类工具——Partition Reassign Tool,Prefe w397090770 8年前 (2015-12-31) 4422℃ 1评论6喜欢
这次整理的 PPT 来自于2018年09月03日至05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-2018.flink-forward.org/。本次会议共有超过350个 Flink 社区会员的人参与,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,本博客将这些 P w397090770 6年前 (2018-09-19) 2574℃ 2评论5喜欢
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源的分布式搜索和分析引擎,具备高可靠性和扩展性。它允许你快速准实时存储,搜索和分析海量数据。它通常作为底层引擎/计算来驱动企业级复杂搜索特性和需求。 下面列举一些使用ElasticSearch的应用场景: 1、运行一个在线的网店,你允许客户能够去搜索你销售的商品。在这 w397090770 8年前 (2016-08-09) 2170℃ 0评论3喜欢
在Spark 1.4中引入了REST API,这样我们可以像Hadoop中REST API一样,很方便地获取一些信息。这个ISSUE在https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-3644里面首先被提出,已经在Spark 1.4加入。 Spark的REST API返回的信息是JSON格式的,开发者们可以很方便地通过这个API来创建可视化的Spark监控工具。目前这个API支持正在运行的应用程序,也支持 w397090770 9年前 (2015-06-10) 15635℃ 0评论8喜欢
下面所有的内容是针对Hadoop 2.x版本进行说明的,Hadoop 1.x和这里有点不一样。 在第一次部署好Hadoop集群的时候,我们需要在NameNode(NN)节点上格式化磁盘:[code lang="JAVA"][wyp@wyp hadoop-2.2.0]$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format[/code] 格式化完成之后,将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构[code lang="JAVA"]c w397090770 10年前 (2014-03-04) 13229℃ 1评论17喜欢
《Spark性能优化:开发调优篇》《Spark性能优化:资源调优篇》《Spark性能优化:数据倾斜调优》《Spark性能优化:shuffle调优》 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参 w397090770 8年前 (2016-05-04) 30734℃ 8评论38喜欢
流处理系统月刊是一份专门收集关于Spark、Flink、Kafka、Apex等流处理系统的技术干货月刊,完全免费,每天更新,欢迎关注。下面资源如无法正常访问,请使用《最新可访问Google的Hosts文件》进行科学上网。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#iteblog a:link { text-decoration: underline;}#it w397090770 8年前 (2016-10-06) 2646℃ 0评论4喜欢
为什么禁止推酷网站收录本博客文章 近一段时间观察发现,推酷网站 在我发出文章不到几分钟内就收录了,由于我网站权重很低,导致从搜索引擎里面搜索到的文章很多直接链接到推酷网站,而不能显示到我博客,这严重影响我网站! 这就是为什么每次我发文章开始都会要求回复可见。已通知推酷网处理 本 w397090770 10年前 (2014-10-17) 14036℃ 15评论65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
《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》如果想及时了解Spark、Hadoop或 w397090770 10年前 (2014-09-08) 18089℃ 177评论16喜欢
在《HDFS 快照编程指南》文章中,我简单介绍了 HDFS 的快照功能。本文将介绍 HBase 快照功能,因为 HBase 的底层存储是基于 HDFS 的,所以 HBase 的快照功能也是依赖 HDFS 快照的知识。HBase 快照功能是从 HBase 0.95.0 开始引入的,详见 HBASE-50。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_hadoopHBase 快 w397090770 5年前 (2019-01-01) 2530℃ 0评论9喜欢
PrestoCon 2021 于2021年12月09日通过在线的形式举办完了。在 PrestoCon,来自行业领先公司的用户分享了一些用例和最佳实践,Presto 开发人员讨论项目的特性;用户和开发人员将合作推进 Presto 的使用,将其作为一种高质量、高性能和可靠的软件,用于支持全球组织的分析平台,无论是在本地还是在云端。本次会议大概有20多个议题,干货 w397090770 2年前 (2021-12-19) 259℃ 0评论0喜欢
本书是2013年09月出版,全书共298页,这里提供的本书完整英文版电子书。 w397090770 9年前 (2015-08-16) 2566℃ 0评论7喜欢
在很多场景中我们会使用Shell命令来发送邮件,而且我们还可能在邮件里面添加附件,本文将介绍使用Shell命令发送带附件邮件的几种方式,希望对大家有所帮助。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使用mail命令mail命令是mailutils(On Debian)或mailx(On RedHat)包中的一部分,我们可以使 w397090770 7年前 (2017-02-23) 15945℃ 0评论12喜欢
《Kafka: The Definitive Guide, 2nd Edition》于 2021年11月由 O'Reilly Media 出版, ISBN 为 9781492043089 ,全书 486 页。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:iteblog_hadoop图书介绍Every enterprise application creates data, whether it consists of log messages, metrics, user activity, or outgoing messages. Moving all this data is just as important as the w397090770 2年前 (2022-03-22) 957℃ 0评论3喜欢