哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
本文原文:https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=85475081。Carbondata 1.4.0 下载Carbondata 官方文档Carbondata 源码Apache CarbonData社区很高兴发布1.4.0版本,在社区开发者和用户的共同努力下,1.4.0解决了超过230个JIRA Tickets(新特性和bug修复),欢迎大家试用。简介CarbonData是一个高性能的数据解决方案,目标是实现一份数据支持 w397090770 6年前 (2018-06-05) 4292℃ 0评论4喜欢
在本博客的《Spark 0.9.1 Standalone模式分布式部署》详细的介绍了如何部署Spark Standalone的分布式,在那篇文章中并没有介绍如何来如何来测试,今天我就来介绍如何用Java来编写简单的程序,并在Standalone模式下运行。 程序的名称为SimpleApp.java,通过调用Spark提供的API进行的,在程序编写前现在pom引入相应的jar依赖:[code lang="JA w397090770 10年前 (2014-04-24) 7591℃ 0评论2喜欢
Hadoop经常用于处理大量的数据,如果期间的输出数据、中间数据能压缩存储,对系统的I/O性能会有提升。综合考虑压缩、解压速度、是否支持split,目前lzo是最好的选择。LZO(LZO是Lempel-Ziv-Oberhumer的缩写)是一种高压缩比和解压速度极快的编码,它的特点是解压缩速度非常快,无损压缩,压缩后的数据能准确还原,lzo是基于block w397090770 10年前 (2014-03-25) 17443℃ 4评论10喜欢
在昨天我谈到了WSDL的一些概念,今天打算谈谈为什么理解WSDL非常重要。 许多用户可能会提到的一个问题是,既然WSDL文件可以在各种主要的平台上使用工具创建,为什么还要花时间学习WSDL呢?这是因为WSDL文档非常新,学习其内容和工作原理是明智的。由于Web服务正在变得无所不在,所以,理解和掌握WSDL文档的必要性越来 w397090770 11年前 (2013-04-25) 3075℃ 1评论1喜欢
本文资料来自2021年12月09日举办的 PrestoCon 2021,议题为《Presto at Bytedance》,分享者常鹏飞,字节跳动软件工程师。Presto 在字节跳动中得到了广泛的应用,如数据仓库、BI工具、广告等。与此同时,字节跳动的 presto 团队也提供了许多重要的特性和优化,如 Hive UDF Wrapper、多个协调器、运行时过滤器等,扩展了 presto w397090770 2年前 (2021-12-14) 581℃ 0评论1喜欢
临时文件是一个暂时用来存储数据的文件。如果使用建立普通文件的方法来创建文件,则可能遇到文件是否存在,是否有文件读写权限的问题。Linux系统下提供的建立唯一的临时文件的方法如下:[code lang="CPP"]#include<stdio.h>char *tmpnam(char *s);FILE *tmpfile();[/code]函数tmpnam()产生一个唯一i的文件名。如果参量为NULL,则在一个内 w397090770 11年前 (2013-04-03) 5274℃ 0评论0喜欢
本文介绍了如何使用 Presto 通过 Alluxio 查询 Iceberg 表。由于这项功能目前处于试验阶段,此处提供的信息可能会发生变化,请及时参考官方文档了解最新功能。关于如何使用 Presto 读取 Iceberg 上的数据请参考这里。我们知道,在 Hive 数据源上,Presto 支持两种形式的 Alluxio 缓存:通过 Alluxio local cache 以及 Alluxio Cluster,截止到本文章 w397090770 2年前 (2021-11-18) 1099℃ 0评论5喜欢
本书于2017-03由Packt Publishing出版,作者Muhammad Asif Abbasi,全书356页。通过本书你将学到以下知识:Get an overview of big data analytics and its importance for organizations and data professionalsDelve into Spark to see how it is different from existing processing platformsUnderstand the intricacies of various file formats, and how to process them with Apache Spark.Realize how to deploy Spark with YAR zz~~ 7年前 (2017-07-26) 14715℃ 0评论29喜欢
背景 随着公司这两年业务的迅速扩增,业务数据量和数据处理需求也是呈几何式增长,这对底层的存储和计算等基础设施建设提出了较高的要求。本文围绕计算集群资源使用和资源调度展开,将带大家了解集群资源调度的整体过程、面临的问题,以及我们在底层所做的一系列开发优化工作。资源调度框架---YarnYarn的总体结 zz~~ 2年前 (2021-11-16) 499℃ 0评论0喜欢
Spark 1.1.0已经在前几天发布了(《Spark 1.1.0发布:各个模块得到全面升级》、《Spark 1.1.0正式发布》),本博客对Hive部分进行了部分说明:《Spark SQL 1.1.0和Hive的兼容说明》、《Shark迁移到Spark 1.1.0 编程指南》,在这个版本对Hive的支持更加完善了,如果想在Spark SQL中加入Hive,并加入JDBC server和CLI,我们可以在编译的时候通过加上参 w397090770 10年前 (2014-09-17) 18454℃ 8评论10喜欢
使用MapReduce解决任何问题之前,我们需要考虑如何设计。并不是任何时候都需要map和reduce job。MapReduce设计模式(MapReduce Design Pattern)整个MapReduce作业的阶段主要可以分为以下四种: 1、Input-Map-Reduce-Output 2、Input-Map-Output 3、Input-Multiple Maps-Reduce-Output 4、Input-Map-Combiner-Reduce-Output下面我将一一介绍哪种 w397090770 8年前 (2016-09-01) 5623℃ 0评论16喜欢
R 是数据科学中最流行的计算机语言之一,专门用于统计分析和一些扩展,如用于数据处理和机器学习任务的 RStudio addins 和其他 R 包。此外,它使数据科学家能够轻松地可视化他们的数据集。通过在 Apache Spark 中使用 SparkR,可以很容易地扩展 R 代码。要交互式地运行作业,可以通过运行 R shell 轻松地在分布式集群中运行 R 的作业 w397090770 4年前 (2020-07-09) 734℃ 0评论2喜欢
早上时间匆忙,我将于晚点时间详细地介绍Spark 1.4的更新,请关注本博客。 Apache Spark 1.4.0的新特性可以看这里《Apache Spark 1.4.0新特性详解》。 Apache Spark 1.4.0于美国时间的2015年6月11日正式发布。Python 3支持,R API,window functions,ORC,DataFrame的统计分析功能,更好的执行解析界面,再加上机器学习管道从alpha毕业成 w397090770 9年前 (2015-06-12) 4668℃ 0评论11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)。距离地铁2、4、6、9号线的世纪大道站1000米,距离地铁4号线浦电路站740米。本次活动分别请到了运营商和高校系统的讲师来分享经验,主题覆盖了从研发到应用的各种不同视角,希望带给大家耳目 w397090770 8年前 (2016-08-25) 1376℃ 5评论2喜欢
全新美国区 Apple ID 注册教程参见:2021年最新美区 Apple ID 注册教程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 ID 账号,但是很多人手上一般都是只有国内的账号,这篇文章就来教大家如何把一个中国区的 w397090770 3年前 (2021-10-10) 1225℃ 0评论0喜欢
在本博客的《Apache Kafka-0.8.1.1源码编译》文章中简单地谈到如何用gradlew或sbt编译Kafka 0.8.1.1的代码。今天主要来谈谈如何部署一个分布式集群。以下本文所有的内容都是基于Kafka 0.8.1.1(Kafka 0.7.x的操作命令和本文略有不同,请注意!)在介绍Kafka分布式部署之前,先来了解一下Kafka的基本概念。 (1)Kafka维护按类区分的消息 w397090770 10年前 (2014-06-23) 18894℃ 0评论20喜欢
Spark 3.0 为我们带来了许多令人期待的特性。动态分区裁剪(dynamic partition pruning)就是其中之一。本文将通过图文的形式来带大家理解什么是动态分区裁剪。Spark 中的静态分区裁剪在介绍动态分区裁剪之前,有必要对 Spark 中的静态分区裁剪进行介绍。在标准数据库术语中,裁剪意味着优化器将避免读取不包含我们正在查找的数 w397090770 3年前 (2021-01-06) 1192℃ 0评论5喜欢
[caption id="attachment_756" align="aligncenter" width="195"] Gauva学习之SortedSetMultimap[/caption] SortedSetMultimap是一个接口,它的继承关系如上所示。继承了SortedSetMultimap接口的类中key所对应的value是有序的。因为SortedSetMultimap的子类中key所对应的value是有序的,所以SortedSetMultimap重写了SetMultimap中的以下四个方法:[code lang="JAVA"]@OverrideSortedSet< w397090770 11年前 (2013-09-27) 4036℃ 0评论3喜欢
功能和collect函数类似。该函数用于Pair RDD,最终返回Map类型的结果。官方文档说明:Return the key-value pairs in this RDD to the master as a Map.Warning: this doesn't return a multimap (so if you have multiple values to the same key, only one value per key is preserved in the map returned)函数原型[code lang="scala"]def collectAsMap(): Map[K, V][/code]实例[code lang="scala w397090770 9年前 (2015-03-16) 16425℃ 0评论18喜欢
Flink Table API Apache Flink对SQL的支持可以追溯到一年前发布的0.9.0-milestone1版本。此版本通过引入Table API来提供类似于SQL查询的功能,此功能可以操作分布式的数据集,并且可以自由地和Flink其他API进行组合。Tables在发布之初就支持静态的以及流式数据(也就是提供了DataSet和DataStream相关APIs)。我们可以将DataSet或DataStream转成Table;同 w397090770 8年前 (2016-06-16) 4134℃ 0评论5喜欢
Shanghai Apache Spark Meetup第九次聚会在6月18日下午13:00-17:00由Intel联手饿了么在上海市普陀区金沙江路1518弄2号近铁城市广场饿了么公司5楼会议室(榴莲酥+螺狮粉)举行。分享主题演讲者1: 史鸣飞, 英特尔大数据工程师演讲者2: 史栋杰, 英特尔大数据工程师演讲者3: 毕洪宇,饿了么数据运营部副总监演讲者4: 张家劲, w397090770 8年前 (2016-06-25) 2052℃ 0评论4喜欢
最新Google IP地址请到《Google最新IP》里面获取。 最新的Google访问方法请查看《最新Google翻墙办法》 根据Google透明度报告显示,从5月27日开始,Google的部分服务开始被屏蔽,其中最主要的是HTTPS搜索服务和Google登录服务,所有版本的Google都受到影响,包括Google.hk和Google.com等。 此次屏蔽的方法主要屏蔽Google w397090770 10年前 (2014-06-09) 31158℃ 4评论32喜欢
本文来自 Data + AI Summit 2021 会议中 Facebook 的Rongrong Zhong(Facebook Presto 团队的 TL) 和 Tejas Patil(Facebook Spark 团队的 TL) 工程师带来的名为 《Portable UDFs : Write Once, Run Anywhere》的分享。 虽然大多数查询引擎都提供了丰富的内置函数,但它并不能满足用户的所有需求。在这种情况下,用户定义函数(UDF)允许用户表达他们的业 w397090770 2年前 (2021-12-17) 422℃ 0评论2喜欢
《Spark RDD API扩展开发(1)》、《Spark RDD API扩展开发(2):自定义RDD》 我们都知道,Apache Spark内置了很多操作数据的API。但是很多时候,当我们在现实中开发应用程序的时候,我们需要解决现实中遇到的问题,而这些问题可能在Spark中没有相应的API提供,这时候,我们就需要通过扩展Spark API来实现我们自己的方法。我们可 w397090770 9年前 (2015-03-30) 7136℃ 2评论15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》或《Tunnello:免费的浏览器翻墙插件》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_hadoo w397090770 8年前 (2016-10-07) 4339℃ 0评论5喜欢
在本博客的《Spark Metrics配置详解》文章中介绍了Spark Metrics的配置,其中我们就介绍了Spark监控支持Ganglia Sink。Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目,主要是用来监控系统性能,如:cpu 、mem、硬盘利用率, I/O负载、网络流量情况等,通过曲线很容易见到每个节点的工作状态,对合理调整、分配系统资源,提高系统整体性 w397090770 9年前 (2015-05-11) 13773℃ 1评论13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
在提交作业的时候出现了以下的异常信息:[code lang="scala"]2015-05-05 11:09:28,071 INFO [Driver] - Attempting to load checkpoint from file hdfs://iteblogcluster/user/iteblog/checkpoint2/checkpoint-14307949860002015-05-05 11:09:28,076 WARN [Driver] - Error reading checkpoint from file hdfs://iteblogcluster/user/iteblog/checkpoint2/checkpoint-1430794986000java.io.InvalidClassException: org.apache.spark.streaming w397090770 9年前 (2015-05-10) 18723℃ 0评论7喜欢
在过去一年有很多 Apache 孵化项目顺利毕业成顶级项目(Top-Level Project ,简称 TLP ),在这里我将给大家盘点 2020 年晋升为 Apache TLP 的大数据相关项目。在2020年一共有四个大数据相关项目顺利毕业成顶级项目,主要是 Apache® ShardingSphere™、Apache® Hudi™、Apache® Iceberg™ 以及 Apache® IoTDB™,这里以毕业的时间顺序依次介绍。关于过 w397090770 3年前 (2021-01-03) 1390℃ 0评论5喜欢
Apache Spark 2.4 是在11月08日正式发布的,其带来了很多新的特性具体可以参见这里,本文主要介绍这次为复杂数据类型新引入的内置函数和高阶函数。本次 Spark 发布共引入了29个新的内置函数来处理复杂类型(例如,数组类型),包括高阶函数。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 w397090770 5年前 (2018-11-21) 2441℃ 0评论2喜欢