哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
作者:小君,部门:技术中台/数据中台前言随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富,有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验,内容包括以下五个部分: 建设背景 应用场景 方案设计 项目应用 未来展望建设背景 实时需求日趋迫 zz~~ 3年前 (2021-06-10) 266℃ 0评论0喜欢
使用MEMORY_ONLY储存级别对RDD进行缓存,其内部实现是调用persist()函数的。官方文档定义:Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).函数原型[code lang="scala"]def cache() : this.type[/code]实例[code lang="scala"]/** * User: 过往记忆 * Date: 15-03-04 * Time: 下午06:30 * bolg: * 本文地址:/archives/1274 * 过往记忆博客, w397090770 9年前 (2015-03-04) 14168℃ 0评论8喜欢
Hive 1.2.1源码编译依赖的Hadoop版本必须最少是2.6.0,因为里面用到了Hadoop的org.apache.hadoop.crypto.key.KeyProvider和org.apache.hadoop.crypto.key.KeyProviderFactory两个类,而这两个类在Hadoop 2.6.0才出现,否者会出现以下编译错误:[ERROR] /home/q/spark/apache-hive-1.2.1-src/shims/0.23/src/main/java/org/apache/hadoop/hive/shims/Hadoop23Shims.java:[43,36] package org.apache.hadoop.cry w397090770 9年前 (2015-11-11) 13421℃ 11评论6喜欢
在本博客的《Spark快速入门指南(Quick Start Spark)》文章中简单地介绍了如何通过Spark shell来快速地运用API。本文将介绍如何快速地利用Spark提供的API开发Standalone模式的应用程序。Spark支持三种程序语言的开发:Scala (利用SBT进行编译), Java (利用Maven进行编译)以及Python。下面我将分别用Scala、Java和Python开发同样功能的程序:一、Scala w397090770 10年前 (2014-06-10) 16401℃ 2评论7喜欢
我们在 Apache Spark DataSource V2 介绍及入门编程指南(上) 文章中介绍了 Apache Spark DataSource V1 的不足,所以才有了 Data Source API V2 的诞生。Data Source API V2为了解决 Data Source V1 的一些问题,从 Apache Spark 2.3.0 版本开始,社区引入了 Data Source API V2,在保留原有的功能之外,还解决了 Data Source API V1 存在的一些问题,比如不再依赖上层 API w397090770 5年前 (2019-08-13) 3493℃ 1评论9喜欢
Splitter:在Guava官方的解释为:Extracts non-overlapping substrings from an input string, typically by recognizing appearances of a separator sequence. This separator can be specified as a single character, fixed string, regular expression or CharMatcher instance. Or, instead of using a separator at all, a splitter can extract adjacent substrings of a given fixed length. w397090770 11年前 (2013-09-09) 6911℃ 1评论0喜欢
由于Hadoop自身的一些特点,它只适合用于将Linux作为操作系统的生产环境。在实际应用场景中,管理员适当对Linux内核参数进行调优,可在一定程度上提高作业的运行效率,比较有用的调整选项如下。一、增大同时打开的文件描述符和网络连接上限 在Hadoop集群中,由于涉及的作业和任务数目非常多,对于某个节点,由于 w397090770 10年前 (2014-04-02) 12889℃ 1评论7喜欢
在本博客的《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(一)》《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(二)》两篇文章中我介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的不同将属于不同的类型记录写到不同的文件中。在里面用到了MultipleOutputFormat这个类。 因为Spark内部写文件方式其实调用的都是Hadoop那一套东 w397090770 9年前 (2015-03-11) 20932℃ 19评论17喜欢
Apache Flink 1.10.0 于 2020年02月11日正式发布。Flink 1.10 是一个历时非常长、代码变动非常大的版本,也是 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级,Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现,包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持(PyFlink)的重大优化。 w397090770 4年前 (2020-02-12) 3423℃ 0评论3喜欢
数据库事业部承载着阿里巴巴及阿里云的数据库服务,为超过数万家中国企业提供专业的数据库服务。我们提供在线事务处理、缓存文档服务、BigData NoSQL服务 、在线分析处理的全栈数据库产品。本团队提供基于Apache HBase\Phoenix\Spark\Cassandra\Solr\ES等,结合自研技术,打造存储、检索、计算的一站式的BigData NoSQL自主可控的服务,满足客 w397090770 6年前 (2018-01-30) 6450℃ 1评论28喜欢
思想是编程之美上面的,我只是做了一点点优化。。。许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串,我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”); 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”); 3.删除一个字 w397090770 11年前 (2013-03-31) 5244℃ 0评论6喜欢
这几天由于项目的需要,需要将Flume收集到的日志插入到Hbase中,有人说,这不很简单么?Flume里面自带了Hbase sink,可以直接调用啊,还用说么?是的,我在本博客的《Flume-1.4.0和Hbase-0.96.0整合》文章中就提到如何用Flume和Hbase整合,从文章中就看出整个过程不太复杂,直接做相应的配置就行了。那么为什么今天还要特意提一下Flum w397090770 10年前 (2014-01-28) 7263℃ 2评论2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》 《杭州第三次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-07-02) 3426℃ 0评论5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
ScalikeJDBC是一款给Scala开发者使用的简洁DB访问类库,它是基于SQL的,使用者只需要关注SQL逻辑的编写,所有的数据库操作都交给ScalikeJDBC。这个类库内置包含了JDBC API,并且给用户提供了简单易用并且非常灵活的API。并且,QueryDSL使你的代码类型安全的并且可重复使用。我们可以在生产环境大胆地使用这款DB访问类库。工作 w397090770 8年前 (2016-03-10) 4250℃ 0评论4喜欢
最近,本博客由于流量增加,网站响应速度变慢,于是将全站页面全部静态化了;其中采取的方式主要是(1)、把所有https://www.iteblog.com/archives/\d{1,}全部跳转成https://www.iteblog.com/archives/\d{1,}.html,比如之前访问https://www.iteblog.com/archives/1983链接会自动跳转到https://www.iteblog.com/archives/1983.html;(2)、所有https://www.iteblog.com/page页 w397090770 7年前 (2017-02-22) 3525℃ 2评论9喜欢
摘要:本文整理自快手实时计算团队技术专家张静、张芒在 Flink Forward Asia 2021 的分享。主要内容包括: Flink SQL 在快手功能扩展性能优化稳定性提升未来展望 一、Flink SQL 在快手 经过一年多的推广,快手内部用户对 Flink SQL 的认可度逐渐提高,今年新增的 Flink 作业中,SQL 作业达到了 60%,与去年相比有了一倍的提升,峰值吞吐 w397090770 2年前 (2022-02-18) 860℃ 0评论1喜欢
经过近一个月时间,终于差不多将之前在Flume 0.9.4上面编写的source、sink等插件迁移到Flume-ng 1.5.0,包括了将Flume 0.9.4上面的TailSource、TailDirSource等插件的迁移(当然,我们加入了许多新的功能,比如故障恢复、日志的断点续传、按块发送日志以及每个一定的时间轮询发送日志而不是等一个日志发送完才发送另外一个日志)。现在 w397090770 10年前 (2014-06-18) 17411℃ 13评论15喜欢
通过《OpenTSDB 底层 HBase 的 Rowkey 是如何设计的》 文章我们已经了解 OpenTSDB 底层的 HBase Rowkey 是如何设计的了。我们现在来测试一下 OpenTSDB 导入的时序数据到底长什么样子。在 OpenTSDB 里面默认存时序数据的表为 tsdb。前面说了,每个指标名称、标签名称以及标签值都有唯一的编码,这些编码数据是存放在 tsdb-uid 表里面。为了更加 w397090770 5年前 (2018-11-16) 2955℃ 3评论6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》 第四次北京Spark meeting会议 w397090770 9年前 (2014-12-16) 10249℃ 73评论8喜欢
本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》,在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍,非常值得学习。大数据如果从 Google 对外发布 MapReduce 论文算起,已经前后跨越十五年,我打算在本文和你蜻蜓点水般一起浏览下大数据的发展史,我们从最开始 MapReduce 计算模型开始,一路走马观 w397090770 6年前 (2018-10-08) 9992℃ 2评论27喜欢
Alluxio Meetup 上海站由 Alluxio、七牛主办,示说网、过往记忆协办,本次会议将于2018年10月27日 13:30-17:00 在上海市张江高科博霞路66号浦东软件园Q座举行。报名地址扫描下面二维码: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活动详情Alluxio:未来是数据的时代,数据的高效管理、存储 w397090770 6年前 (2018-10-17) 1301℃ 0评论1喜欢
我们在 《OpenTSDB 底层 HBase 的 Rowkey 是如何设计的》 文章中已经简单介绍了 OpenTSDB 的 RowKey 设计的思路,并简单介绍了列簇以及列名的组成。本文将比较详细的介绍 OpenTSDB 在 HBase 的数据存储模型。OpenTSDB RowKey 设计关于 OpenTSDB 的 RowKey 为什么这么设计可以参见 《OpenTSDB 底层 HBase 的 Rowkey 是如何设计的》文章了。这里主要介绍 R w397090770 5年前 (2018-12-05) 2900℃ 0评论3喜欢
导读:本文主要介绍Flink实时计算在bilibili的优化,将从以下四个方面展开: 1、Flink-connector稳定性优化 2、Flink sql优化 3、Flink-runtime优化 4、对未来的展望 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:过往记忆大数据 概述首先介绍下Flink实时计算在b站的应用场景。在b站,Flink on yarn w397090770 3年前 (2021-09-23) 770℃ 0评论2喜欢
在Hive0.11.0版本新引进了一个新的特性,也就是当用户将Hive查询结果输出到文件,用户可以指定列的分割符,而在之前的版本是不能指定列之间的分隔符,这样给我们带来了很大的不变,在Hive0.11.0之前版本我们一般是这样用的:[code lang="JAVA"]hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'hive> select * from test;[/code] w397090770 11年前 (2013-11-04) 20901℃ 9评论10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/ Hive提供三种可以改变环境 w397090770 10年前 (2013-12-24) 25156℃ 2评论10喜欢
最近很多粉丝后台留言问了一些大数据的面试题,其中包括了大量的 Kafka、Spark等相关的问题,所以我特意抽出一些时间整理了一些场景的大数据相关面试题,本文是 Kafka 面试相关问题,其他系列面试题后面会陆续整理,欢迎关注过往记忆大数据公众号。当然,由于个人知识面的限制,还有很多面试题相关的东西本文没有收集整理 w397090770 5年前 (2019-09-14) 16762℃ 3评论37喜欢
这篇文章本来19年5月份就想写的,最终拖到今天才整理出来😂。Spark 内置给我们带来了非常丰富的各种优化,这些优化基本可以满足我们日常的需求。但是我们知道,现实场景中会有各种各样的需求,总有一些场景在 Spark 得到的执行计划不是最优的,社区的大佬肯定也知道这个问题,所以从 Spark 1.3.0 开始,Spark 为我们提供 w397090770 4年前 (2020-08-05) 1042℃ 2评论3喜欢
Apache Flume 1.5.0 发布于5月22日正式发布(可以在http://flume.apache.org/download.html下载)。Flume是一个分布式、可靠和高可用的服务,用于收集、聚合以及移动大量日志数据,使用一个简单灵活的架构,就流数据模型。这是一个可靠、容错的服务。下面是Apache Flume-ng 1.5.0的Changelog:What's new in Apache Flume 1.5.0:May 22nd, 2014New Feature: Int w397090770 10年前 (2014-05-27) 6956℃ 1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) 38217℃ 3评论21喜欢