哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
highlight.js是一款轻量级的Web代码语法高亮库,它主要有以下几个特点: (1)、支持118种语言(看这里https://github.com/isagalaev/highlight.js/tree/master/src/languages)和54中样式(看这里https://github.com/isagalaev/highlight.js/tree/master/src/styles); (2)、可以自动检测编程语言; (3)、同时为多种编程语言代码高亮; (4) w397090770 9年前 (2015-04-16) 14108℃ 0评论13喜欢
ArrayListMultimap类的继承关系如下图所示:[caption id="attachment_744" align="aligncenter" width="593"] Guava ArrayListMultimap[/caption] ListMultimap是一个接口,继承自Multimap接口。ListMultimap接口为所有继实现自ListMultimap的子类定义了一些共有的方法签名。ListMultimap接口并没有定义自己特有的方法签名,里面所有的方法都是重写了Multimap接口中的声明 w397090770 11年前 (2013-09-24) 8148℃ 0评论2喜欢
2010年,Facebook 的工程师在 ICDC(IEEE International Conference on Data Engineering) 发表了一篇 《RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure in MapReduce-based Warehouse Systems》 的论文,介绍了其为基于 MapReduce 的数据仓库设计的高效存储结构,这就是我们熟知的 RCFile(Record Columnar File)。下面介绍 RCFile 的一些诞生背景和设计。背景早在2010 w397090770 4年前 (2020-06-16) 1213℃ 0评论7喜欢
Spark SQL也公布了很久,今天写了个程序来看下Spark SQL、Spark Hive以及直接用Hive执行的效率进行了对比。以上测试都是跑在YARN上。 首先我们来看看我的环境: 3台DataNode,2台NameNode,每台机器20G内存,24核 数据都是lzo格式的,共336个文件,338.6 G 无其他任务执行如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关 w397090770 10年前 (2014-08-13) 49798℃ 9评论51喜欢
一. 问答题1. 用mapreduce实现sql语句select count(x) from a group by b?2. 简述MapReduce大致流程,map -> shuffle -> reduce3. HDFS如何定位replica4. Hadoop参数调优: cluster level: JVM, map/reduce slots, job level: reducer, memory, use combiner? use compression?5. hadoop运行的原理?6. mapreduce的原理?7. HDFS存储的机制?8. 如何确认Hadoop集群的健康状况? w397090770 8年前 (2016-08-26) 3345℃ 0评论3喜欢
本文根据2016年4月北京Apache Kylin Meetup上的分享讲稿整理,略有删节。美团各业务线存在大量的OLAP分析场景,需要基于Hadoop数十亿级别的数据进行分析,直接响应分析师和城市BD等数千人的交互式访问请求,对OLAP服务的扩展性、稳定性、数据精确性和性能均有很高要求。本文主要介绍美团的具体OLAP需求,如何将Kylin应用到实际场景 w397090770 8年前 (2016-07-17) 9614℃ 0评论9喜欢
JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展)是一个为应用程序、设备、系统等植入管理功能的框架。JMX可以跨越一系列异构操作系统平台、系统体系结构和网络传输协议,灵活的开发无缝集成的系统、网络和服务管理应用。启动JMX监控,在启动java程序的时候最少需要在环境变量里面配置以下的选项:[code lang="bash"]-Dcom.sun.m w397090770 8年前 (2016-03-25) 6032℃ 0评论10喜欢
相信很多人都用过代码写过不同的爬虫程序吧,来获取互联网上自己需要的信息,这比自己手动的去一个一个复制来的容易。但是,居然是用程序来获取某个网站里面的信息,可以知道,在很短的时间内,这个程序会访问某个网站很多次,很多网站都会对这样的情况进行屏蔽;比如,隔几分钟才能正常访问。这对于我们的爬虫 w397090770 11年前 (2013-04-02) 15864℃ 5评论26喜欢
ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统(DBMS)近年来备受关注,主要用于数据分析(OLAP)领域。作者根据以往经验和遇到的问题,总结出一些基本的开发和使用规范,以供使用者参考。随着公司业务数据量日益增长,数据处理场景日趋复杂,急需一种具有高可用性和高性能的数据库来支持业务发展,ClickHouse是俄罗斯的搜索公 w397090770 2年前 (2022-03-10) 1466℃ 0评论0喜欢
在设计网站的时候,如果你某个页面的内容没有满屏,那你的footer会离浏览器底部很远,整体看起来很难看,这里用JavaScript提供一种方法来将footer固定在浏览器底部。[code lang="javascript"]function fixFooter(){ var mainHeight = document.getElementById('main').offsetHeight; var height = document.documentElement.clientHeight - document.g w397090770 9年前 (2014-11-22) 7446℃ 0评论4喜欢
本文相关测试数据由华为陈亮大神提供,特别感谢。 Apache CarbonData是由华为开发、开源并支持Apache Hadoop的列式存储文件格式,支持索引、压缩以及解编码等,其目的是为了实现同一份数据达到多种需求,而且能够实现更快的交互查询,目前该项目正处于Apache孵化过程中。详细介绍可以参见(《CarbonData:华为开发并支持Hadoop的 w397090770 8年前 (2016-09-11) 8116℃ 1评论7喜欢
[caption id="attachment_762" align="aligncenter" width="442"] Guava学习之AbstractSortedSetMultimap[/caption] AbstractSortedSetMultimap是一个抽象类,其继承关系如上所示,关于AbstractSetMultimap和SortedSetMultimap的介绍分别在《Guava学习之AbstractSetMultimap》和《Gauva学习之SortedSetMultimap》,这里就不再介绍了。AbstractSortedSetMultimap类是SortedSetMultimap的基本实现,不过A w397090770 11年前 (2013-09-29) 3107℃ 0评论4喜欢
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks、NVIDIA、Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加 w397090770 5年前 (2019-03-10) 6413℃ 0评论9喜欢
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到Flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache Spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了,所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀 w397090770 8年前 (2016-04-04) 17988℃ 0评论42喜欢
显示分区[code lang="sql"]show partitions iteblog;[/code]添加分区[code lang="sql"]ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec [LOCATION 'location1'] partition_spec [LOCATION 'location2'] ...; partition_spec: : (partition_column = partition_col_value, partition_column = partition_col_value, ...)ALTER TABLE iteblog ADD PARTITION (dt='2008-08-08') location '/path/to/us/part080 w397090770 8年前 (2015-11-27) 9928℃ 0评论18喜欢
一、前言随着大数据技术的飞速发展,海量数据存储和计算的解决方案层出不穷,生产环境和大数据环境的交互日益密切。数据仓库作为海量数据落地和扭转的重要载体,承担着数据从生产环境到大数据环境、经由大数据环境计算处理回馈生产应用或支持决策的重要角色。数据仓库的主题覆盖度、性能、易用性、可扩展性及数 w397090770 4年前 (2020-03-01) 1953℃ 0评论7喜欢
备份数据库,还原数据库的情况,我们一般用一下两种方式来处理:1.使用into outfile 和 load data infile导入导出备份数据这种方法的好处是,导出的数据可以自己规定格式,并且导出的是纯数据,不存在建表信息,你可以直接导入另外一个同数据库的不同表中,相对于mysqldump比较灵活机动。我们来看下面的例子:(1)下面 w397090770 10年前 (2014-08-15) 4775℃ 0评论5喜欢
本书于2014年12月出版,共374页,这里提供的本身完整版。 w397090770 9年前 (2015-08-21) 2535℃ 0评论3喜欢
本文作者:李寅威,从事大数据、机器学习方面的工作,目前就职于CVTE联系方式:微信(coridc),邮箱(251469031@qq.com)原文链接: Spark2.1.0 + CarbonData1.0.0集群模式部署及使用入门1 引言 Apache CarbonData是一个面向大数据平台的基于索引的列式数据格式,由华为大数据团队贡献给Apache社区,目前最新版本是1.0.0版。介于 zz~~ 7年前 (2017-03-13) 3406℃ 0评论11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
在这篇我们介绍了 Spark Delta Lake 0.4.0 的发布,并提到这个版本支持 Python API 和部分 SQL。本文我们将详细介绍 Delta Lake 0.4.0 Python API 的使用。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在本文中,我们将基于 Apache Spark™ 2.4.3,演示一个准时航班情况业务场景中,如何使用全新的 Delta Lake 0.4.0 w397090770 5年前 (2019-10-04) 877℃ 0评论1喜欢
在MapReduce作业中的数据输入和输出必须使用到相关的InputFormat和OutputFormat类,来指定输入数据的格式,InputFormat类的功能是为map任务分割输入的数据。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 InputFormat类中必须指定Map输入参数Key和Value的数据类型,以及对输入的数据如何进行分 w397090770 9年前 (2015-07-11) 5417℃ 0评论14喜欢
前言 如果你尝试使用Apache Log4J中的DailyRollingFileAppender来打印每天的日志,你可能想对那些日志文件指定一个最大的保存数,就像RollingFileAppender支持maxBackupIndex参数一样。不过遗憾的是,目前版本的Log4j (Apache log4j 1.2.17)无法在使用DailyRollingFileAppender的时候指定保存文件的个数,本文将介绍如何修改DailyRollingFileAppender类,使得它 w397090770 8年前 (2016-04-12) 5512℃ 0评论3喜欢
Snappy是用C++开发的压缩和解压缩开发包,旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率。Snappy比zlib更快,但文件相对要大20%到100%。在64位模式的Core i7处理器上,可达每秒250~500兆的压缩速度。 Snappy的前身是Zippy。虽然只是一个数据压缩库,它却被Google用于许多内部项目程,其中就包括BigTable,MapReduce和RPC。Google宣称它在这个库本 w397090770 10年前 (2014-03-03) 13418℃ 1评论2喜欢
Flink China社区线下 Meetup·上海站会议于 2018年7月29日 在上海市杨浦区政学路77号INNOSPACE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活动议程14:00-14:10 大沙 出品人开场发言14:10-14:40 阿里 巴真 《阿里在Flink的优化和改进分享》14:40-15:10 唯品会 王新春 《Flink在唯品会的实践》详细 w397090770 6年前 (2018-08-13) 2280℃ 0评论5喜欢
Apache Spark 1.3.0引入了Direct API,利用Kafka的低层次API从Kafka集群中读取数据,并且在Spark Streaming系统里面维护偏移量相关的信息,并且通过这种方式去实现零数据丢失(zero data loss)相比使用基于Receiver的方法要高效。但是因为是Spark Streaming系统自己维护Kafka的读偏移量,而Spark Streaming系统并没有将这个消费的偏移量发送到Zookeeper中, w397090770 9年前 (2015-06-02) 25582℃ 36评论22喜欢
在第一次建立Hbase表的时候,我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中,或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下,所以很不适合一次性导入大量数据。本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbas w397090770 7年前 (2016-11-28) 17596℃ 2评论52喜欢
Hadoop我先从一个悲观的观点说起:Hadoop 正在迅速失去市场,我们可以从 Google 趋势走向看出这个现象: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下面的炒作生命周期表也上面的趋势很类似: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看起来 Hadoo w397090770 5年前 (2019-06-23) 3666℃ 0评论32喜欢
Apache Kafka近年来迅速地成为开源社区流行的流输入平台。同时我们也看到了Spark Streaming的使用趋势和它类似。因此,在Spark 1.3中,社区对Kafka和Spark Streaming的整合做了很多重要的提升。主要修改如下: 1、为Kafka新增了新的Direct API。这个API可以使得每个Kafka记录仅且被处理一次(processed exactly once),即使读取过程中出现了失 w397090770 9年前 (2015-04-10) 16749℃ 0评论24喜欢
Spark支持三种模式的部署:YARN、Standalone以及Mesos。本篇说到的Worker只有在Standalone模式下才有。Worker节点是Spark的工作节点,用于执行提交的作业。我们先从Worker节点的启动开始介绍。 Spark中Worker的启动有多种方式,但是最终调用的都是org.apache.spark.deploy.worker.Worker类,启动Worker节点的时候可以传很多的参数:内存、核、工作 w397090770 10年前 (2014-10-08) 11297℃ 3评论7喜欢