哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
本文是 2021-10-13 日周三下午13:30 举办的议题为《Apache Hudi : The Path Forward》的分享,作者来自Apache Hudi 项目的原始创建者和副总裁 Vinoth Chandar 和 Zendesk 的 Raymond Xu。Raymond Xu leads the Data Lake team at Zendesk. He is also a PMC member and committer for Apache Hudi.Vinoth Chandar is the original creator & VP of the Apache Hudi project, which has changed the face of data lake archi w397090770 2年前 (2021-11-16) 384℃ 0评论0喜欢
第一题,基础题: 1. 数据库及线程产生死锁的原理和必要条件,如何避免死锁。 2. 列举面向对象程序设计的三个要素和五项基本原则。 3.Windows内存管理的方式有哪些?各自的优缺点。第二题,算法与程序设计: 1.公司举行羽毛球比赛,采用淘汰赛,有1001个人参加,要决出“羽毛球最高选手”,应如何组织这 w397090770 11年前 (2013-04-20) 9093℃ 0评论9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
Apache Flink 1.1.0于2016年08月08日正式发布,虽然发布了好多天了,我觉得还是有必要说说该版本的一些重大更新。Apache Flink 1.1.0是1.x.x系列版本的第一个主要版本,其API与1.0.0版本保持兼容。这就意味着你之前使用Flink 1.0.0稳定API编写的应用程序可以直接运行在Flink 1.1.0上面。本次发布共有95位贡献者参与,包括对Bug进行修复、新特 w397090770 8年前 (2016-08-18) 2060℃ 0评论0喜欢
Storm和Spark Streaming两个都是分布式流处理的开源框架。但是这两者之间的区别还是很大的,正如你将要在下文看到的。处理模型以及延迟 虽然两框架都提供了可扩展性(scalability)和可容错性(fault tolerance),但是它们的处理模型从根本上说是不一样的。Storm可以实现亚秒级时延的处理,而每次只处理一条event,而Spark Streaming w397090770 9年前 (2015-03-12) 16604℃ 1评论6喜欢
Flink 是一种非常复杂的框架,它提供了多种调整其执行的方法。本文将介绍四种不同的方法来提升你的 Flink 应用程序的性能。使用 Flink Tuples当你使用类似于 groupBy, join, 或者 keyBy 算子时,Flink 提供了多种用于在你的数据集上选择 key 的方法。你可以使用 key 选择函数,如下:[code lang="java"]// Join movies and ratings datasetsmovies.join w397090770 6年前 (2017-12-10) 5303℃ 0评论16喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。可以说,任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据,这里将会介绍两种方法:(1)、使用Receivers和Kafka高层次的API;(2) w397090770 9年前 (2015-04-19) 33629℃ 0评论33喜欢
第十二次Shanghai Apache Spark Meetup聚会,由Splunk中国大力支持。活动将于2017年03月18日12:30~16:45在上海淞沪路303号901 (大学路智星路路口汇丰银行楼9楼)Splunk 中国进行。 举办地点交通方便,靠近地铁10号线江湾体育场站,座位有限(大约120),先到先得,速速行动啊。大会主题《利用Spark开发高并发,高可靠的分布式大数据采集调 w397090770 7年前 (2017-03-09) 1417℃ 0评论2喜欢
本文讲解的Hive和HBase整合意思是使用Hive读取Hbase中的数据。我们可以使用HQL语句在HBase表上进行查询、插入操作;甚至是进行Join和Union等复杂查询。此功能是从Hive 0.6.0开始引入的,详情可以参见HIVE-705。Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive-hbase-handler-1.2.0.jar工具里面的类实现 w397090770 8年前 (2016-07-31) 17334℃ 0评论42喜欢
北京第九次Spark Meetup活动于2015年08月22日下午14:00-18:00在北京市海淀区丹棱街5号 微软亚太研发集团总部大厦1号楼进行。活动内容如下: 1、《Keynote》 ,分享人:Sejun Ra ,CEO of NFLabs.com 2、《An introduction to Zeppelin with a demo》,分享人: Anthony Corbacho, Engineer from NFLabs and Apache Zeppelin committer 3、《Apache Kylin introductio w397090770 9年前 (2015-09-04) 2634℃ 0评论4喜欢
在 Cassandra 中,当达到一定条件触发 flush 的时候,表对应的 Memtable 中的数据会被写入到这张表对应的数据目录(通过 data_file_directories 参数配置)中,并生成一个新的 SSTable(Sorted Strings Table,这个概念是从 Google 的 BigTable 借用的)。每个 SSTable 是由一系列的不可修改的文件组成,这些文件在 Cassandra 中被称为 Component。本文是基于 Cas w397090770 5年前 (2019-05-05) 2042℃ 1评论3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
题目要求:实现一个加法器,使其能够输出a+b的值。输入:输入包括两个数a和b,其中a和b的位数不超过1000位。输出:可能有多组测试数据,对于每组数据,输出a+b的值。样例输入:2 610000000000000000000 10000000000000000000000000000000样例输出:810000000000010000000000000000000我的实现:[code lang="CPP"]#include <iostream>#inclu w397090770 11年前 (2013-03-31) 3225℃ 0评论3喜欢
由Databricks、UC Berkeley以及MIT联合为Apache Spark开发了一款图像处理类库,名为:GraphFrames,该类库是构建在DataFrame之上,它既能利用DataFrame良好的扩展性和强大的性能,同时也为Scala、Java和Python提供了统一的图处理API。什么是GraphFrames 与Apache Spark的GraphX类似,GraphFrames支持多种图处理功能,但得益于DataFrame因此GraphFrames与G w397090770 8年前 (2016-04-09) 4658℃ 0评论6喜欢
和其他大数据系统类似,Flink 内置也提供 metric system 供我们监控 Flink 程序的运行情况,包括了JobManager、TaskManager、Job、Task以及Operator等组件的运行情况,大大方便我们调试监控我们的程序。系统提供的一些监控指标名字有下面几个: metrics.scope.jm 默认值: <host>.jobmanager job manager范围内的所有metrics将会使用这 w397090770 7年前 (2017-08-01) 3056℃ 0评论6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
虽然Web网页也提供了垮因特网和组织界限访问应用的方式,但Web服务与Web网页并不一样。Web网页直接面向的是人,而Web服务的开发目标是访问者既可以是人也可以是自动化的应用程序。因此,分析一下“软件即为服务”的理念是非常有价值的,这个理念也是Web服务技术的基础。 “软件即为服务”这一理念非常新颖,它首先 w397090770 11年前 (2013-05-07) 3161℃ 0评论1喜欢
一、介绍 FairScheduler是一个资源分配方式,在整个时间线上,所有的applications平均的获取资源。Hadoop NextGen能够调度多种类型的资源。默认情况下,FairScheduler只是对内存资源做公平的调度(分配)。当集群中只有一个application运行时,那么此application占用这个集群资源。当其他的applications提交后,那些释放的资源将会被分配给新的 w397090770 8年前 (2015-12-03) 11906℃ 12评论15喜欢
本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 (原 Spark+AI Summit),主题为《Materialized Column- An Efficient Way to Optimize Queries on Nested Columns》的分享,作者为字节跳动的郭俊。本文相关 PPT 可以关注 Java与大数据架构 公众号并回复 9910 获取。在数据仓库领域,使用复杂类型(如map)中的一列或多列,或者将许多子字段放入其中的场景是非常 w397090770 3年前 (2020-12-13) 727℃ 0评论3喜欢
如果你要寻求一种处理海量数据的解决方案,就会有很多可选项。选择哪一种取决于具体的用例和要对数据进行何种操作,可以从很多种数据处理框架中进行遴选。例如Apache的Samza、Storm和Spark等等。本文将重点介绍Spark的功能,Spark不但非常适合用来对数据进行批处理,也非常适合对时实的流数据进行处理。 Spark目前已经 w397090770 7年前 (2017-02-06) 1659℃ 0评论4喜欢
今年的 Spark + AI Summit 2019 databricks 开源了几个重磅的项目,比如 Delta Lake,Koalas 等,Koalas 是一个新的开源项目,它增强了 PySpark 的 DataFrame API,使其与 pandas 兼容。Python 数据科学在过去几年中爆炸式增长,pandas 已成为生态系统的关键。 当数据科学家拿到一个数据集时,他们会使用 pandas 进行探索。 它是数据清洗和分析的终极工 w397090770 5年前 (2019-04-29) 3187℃ 0评论6喜欢
Carlos E. Perez对深度学习的2017年十大预测,让我们不妨看一看。有兴趣的话,可以在一年之后回顾这篇文章,看看这十大预测有多少准确命中硬件将加速一倍摩尔定律(即2017年2倍) 如果你跟踪Nvidia和Intel的发展,这当然是显而易见的。Nvidia将在整个2017年占据主导地位,只因为他们拥有最丰富的深度学习生态系统。没有头 w397090770 7年前 (2016-12-13) 2145℃ 0评论3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
2017 年初,我们开始探索 Presto 来解决 OLAP 用例,我们意识到了这个惊人的查询引擎的潜力。与 Apache Hive 相比,它最初是一种临时查询工具,供数据工程师和分析师以更快的方式运行 SQL 来构建查询原型。 当时很多内部仪表板都由 AWS-Redshift 提供支持,并将数据存储和计算耦合在一起。我们的数据呈指数级增长(每隔几天翻一番), w397090770 2年前 (2022-03-18) 291℃ 0评论0喜欢
本资料来自2021年12月09日举办的 PrestoCon 2021,标题为《Presto at Tencent at Scale: Usability Extension, Stability Improvement and Performance Optimization》Presto 在腾讯内部为不同业务部门提供临时查询(ad-hoc queries)和交互式查询( interactive queries)场景。在这次演讲中,我们将分享腾讯在生产中的实践。并且将讨论腾讯在 Presto 上面的工作,以进一步 w397090770 2年前 (2021-12-08) 293℃ 0评论0喜欢
Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL,其数据源既可以是RDD,也可以是外部的数据源(比如Parquet、Hive、Json等)。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive,也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业。本文就是来介绍如何通过Spark SQL来 w397090770 9年前 (2015-08-27) 74558℃ 19评论38喜欢
Akka与Actor 模型 Akka是一个用来开发支持并发、容错、扩展性的应用程序框架。它是actor model的实现,因此跟Erlang的并发模型很像。在actor模型的上下文中,所有的活动实体都被认为是互不依赖的actor。actor之间的互相通信是通过彼此之间发送异步消息来实现的。每个actor都有一个邮箱来存储接收到的消息。因此每个actor都维护着 w397090770 8年前 (2016-04-15) 3211℃ 0评论2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/ 如果你想查询某个表的某 w397090770 11年前 (2013-11-13) 17862℃ 4评论17喜欢
最近突然收到线上服务器发出来的磁盘满了的报警,然后到服务器上发现 Apache Spark 的历史服务器(HistoryServer)日志居然占了近 500GB,如下所示:[code lang="bash"][root@iteblog.com spark]# ll -htotal 328-rw-rw-r-- 1 spark spark 15.4G Jul 11 13:09 spark-spark-org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer-1-iteblog.com.out-rw-rw-r-- 1 spark spark 369M May 30 09:07 spark-spark-org.a w397090770 5年前 (2018-10-29) 2114℃ 0评论2喜欢
使用 MAC 写移动硬盘的时候会出现 Read-only file system,我们可以使用下面方法来解决。[code code="bash"]iteblog: iteblog $ diskutil info /Volumes/Seagate\ Backup\ Plus\ Drive/ Device Identifier: disk2s1 Device Node: /dev/disk2s1[/code]记下上面的 Device Node。然后使用下面命令弹出我们插入的移动硬盘:[code code="bash"]iteblog: iteblog $ hdiutil eje w397090770 3年前 (2021-01-05) 2067℃ 0评论2喜欢