哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
《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
Akka学习笔记系列文章:《Akka学习笔记:ACTORS介绍》《Akka学习笔记:Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记:Actor消息传递(2)》 《Akka学习笔记:日志》《Akka学习笔记:测试Actors》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记:ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记 w397090770 10年前 (2014-10-21) 15607℃ 4评论12喜欢
Apache Kafka在LinkedIn和其他公司中是作为各种数据管道和异步消息的后端。Netflix和Microsoft公司作为Kafka的重量级使用者(Four Comma Club,每天万亿级别的消息量),他们在Kafka Summit的分享也让人受益良多。 虽然Kafka有着极其稳定的架构,但是在每天万亿级别消息量的大规模下也会偶尔出现有趣的bug。在本篇文章以及以后的几篇 w397090770 8年前 (2016-07-20) 5266℃ 1评论6喜欢
滴滴HBase团队日前完成了0.98版本 -> 1.4.8版本滚动升级,用户无感知。新版本为我们带来了丰富的新特性,在性能、稳定性与易用性方便也均有很大提升。我们将整个升级过程中面临的挑战、进行的思考以及解决的问题总结成文,希望对大家有所帮助。背景目前HBase服务在我司共有国内、海外共计11个集群,总吞吐超过1kw+/s,服务 w397090770 4年前 (2020-06-10) 1459℃ 0评论5喜欢
导读:本文的主题是Presto高性能引擎在美图的实践,首先将介绍美图在处理ad-hoc场景下为何选择Presto,其次我们如何通过外部组件对Presto高可用与稳定性的增强。然后介绍在美图业务中如何做到合理与高效的利用集群资源,最后如何利用Presto应用于部分离线计算场景中。使大家了解Presto引擎的优缺点,适合的使用场景,以及在美图 w397090770 3年前 (2021-09-01) 650℃ 0评论1喜欢
让分布式系统的操作变得简单,在某种程度上是一种艺术,通常这种实现都是从大量的实践中总结得到的。Apache Kafka 的受欢迎程度在很大程度上归功于其设计和操作简单性。随着社区添加更多功能,开发者们会回过头来重新思考简化复杂行为的方法。Apache Kafka 中一个更细微的功能是它的复制协议(replication protocol)。对于单个集 w397090770 5年前 (2019-05-26) 4976℃ 1评论14喜欢
在Scala中一个很强大的功能就是模式匹配,本文并不打算介绍模式匹配的概念以及如何使用。本文的主要内容是讨论Scala模式匹配泛型类型擦除问题。先来看看泛型类型擦除是什么情况:scala> def test(a:Any) = a match { | case a :List[String] => println("iteblog is ok"); | case _ => |} 按照代码的意思应该是匹配L w397090770 9年前 (2015-10-28) 6314℃ 0评论11喜欢
Raptor 是一个 Presto connector (presto-raptor),用于支持 Meta(以前的 Facebook)中的一些关键的交互式查询工作负载。尽管在 ICDE 2019 年的论文《Presto: SQL on Everything》中提到了这个特性,但对于许多 Presto 用户来说,它仍然有些神秘,因为没有关于这个特性的可用文档。本文将介绍 Raptor 的历史,以及为什么 Meta 最终取代了它,转而支持一种 w397090770 2年前 (2022-03-06) 314℃ 0评论0喜欢
本文主要讲解 Kafka 是什么、Kafka 的架构包括工作流程和存储机制,以及生产者和消费者,最终大家会掌握 Kafka 中最重要的概念,分别是 broker、producer、consumer、consumer group、topic、partition、replica、leader、follower,这是学会和理解 Kafka 的基础和必备内容。1. 定义Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue),主 w397090770 4年前 (2020-03-14) 1570℃ 0评论10喜欢
Apache Hadoop 3.0.0-alpha1相对于hadoop-2.x来说包含了许多重要的改进。这里介绍的是Hadoop 3.0.0的alpha版本,主要是便于检测和收集应用开发人员和其他用户的使用反馈。因为是alpha版本,所以本版本的API稳定性和质量没有保证,如果需要在正式开发中使用,请耐心等待稳定版的发布吧。本文将对Hadoop 3.0.0重要的改进进行介绍。Java最低 zz~~ 8年前 (2016-09-22) 3338℃ 0评论7喜欢
导言本文主要介绍如何快速的通过Spark访问 Iceberg table。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_hadoopSpark通过DataSource和DataFrame API访问Iceberg table,或者进行Catalog相关的操作。由于Spark Data Source V2 API还在持续的演进和修改中,所以Iceberg在不同的Spark版本中的使用方式有所不同。版本对比 w397090770 4年前 (2020-06-10) 9670℃ 0评论4喜欢
第二期上海大数据流处理(Shanghai Big Data Streaming 2nd Meetup)于2015年12月6日下午12:45在上海世贸大厦22层英特尔(中国)有限公司延安西路2299号进行,分享的主题如下:一、演讲者1/Speaker 1: 张天伦 英特尔大数据组软件工程师 个人介绍/BIO: 英特尔开源流处理系统Gearpump开发者,长期关注大数据领域和分布式计算,专注于流处理 w397090770 8年前 (2015-12-16) 3647℃ 0评论5喜欢
背景随着 Apache HBase 在各个领域的广泛应用,在 HBase 运维或应用的过程中我们可能会遇到这样的问题:同一个 HBase 集群使用的用户越来越多,不同用户之间的读写或者不同表的 compaction、region splits 操作可能对其他用户或表产生了影响。将所有业务的表都存放在一个集群的好处是可以很好的利用整个集群的资源,只需要一套运 w397090770 5年前 (2018-11-01) 6242℃ 4评论13喜欢
《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》、《Spark Streaming作业提交源码分析数据处理篇》 最近一段时间在使用Spark Streaming,里面遇到很多问题,只知道参照官方文档写,不理解其中的原理,于是抽了一点时间研究了一下Spark Streaming作业提交的全过程,包括从外部数据源接收数据,分块,拆分Job,提交作业全过程。 w397090770 9年前 (2015-04-28) 9172℃ 2评论9喜欢
从本质上说,fold函数将一种格式的输入数据转化成另外一种格式返回。fold, foldLeft和foldRight这三个函数除了有一点点不同外,做的事情差不多。我将在下文解释它们的共同点并解释它们的不同点。 我将从一个简单的例子开始,用fold计算一系列整型的和。[code lang="scala"]val numbers = List(5, 4, 8, 6, 2)numbers.fold(0) { (z, i) => w397090770 9年前 (2014-12-17) 36043℃ 0评论42喜欢
本系列文章翻译自:《scala data analysis cookbook》第二章:Getting Started with Apache Spark DataFrames。原书是基于Spark 1.4.1编写的,我这里使用的是Spark 1.6.0,丢弃了一些已经标记为遗弃的函数。并且修正了其中的错误。 一、从csv文件创建DataFrame 如何做? 如何工作的 附录 二、操作DataFrame w397090770 8年前 (2016-01-18) 7574℃ 0评论6喜欢
Apache Kafka 3.0 于2021年9月21日正式发布。本文将介绍这个版本的新功能。以下文章翻译自 《What's New in Apache Kafka 3.0.0》。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:过往记忆大数据我很高兴地代表 Apache Kafka® 社区宣布 Apache Kafka 3.0 的发布。 Apache Kafka 3.0 是一个大版本,其引入了各种新功能、API 发生重 w397090770 3年前 (2021-09-24) 448℃ 0评论2喜欢
Hive 除了为我们提供一个 CLI 方式来查询数据之外,还给我们提供了基于 JDBC/ODBC 的方式来连接 Hive,这就是 HiveServer2(HiveServer)。但是默认情况下通过 JDBC 连接 HiveServer2 不需要任何的权限认证(hive.server2.authentication = NONE);这意味着任何知道 ThriftServer 地址的人都可以连接我们的 Hive,并执行一些操作。更可怕的是,这些人甚至可 w397090770 6年前 (2018-01-11) 13042℃ 5评论18喜欢
就在昨天(2019年09月17日),JDK 13 已经处于 General Availability 状态,已经正式可用了。General Availability(简称 GA)是一种正式版本的命名,也就是官方开始推荐广泛使用了,我们熟悉的 MySQL 就用 GA 来命令其正式版本。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从上图我们可以看到 JDK 13 带来了 w397090770 5年前 (2019-09-18) 1515℃ 0评论1喜欢
引言 在字节跳动内部,Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景,日查询量接近 100 万条。 功能性方面 完全兼容 SparkSQL 语法,可以实现用户从 SparkSQL 到 Presto 的无感迁移; 性能方面 实现 Join Reorder,Runtime Filter 等优化,在 TPCDS1T 数据集上性能相对社区版本提升 80.5%; 稳定性方面 首先,实 w397090770 2年前 (2021-12-30) 594℃ 0评论0喜欢
最近升级了 WordPress,但是出现了以下的异常:[code lang="bash"]Your server is running PHP version 5.4.16 but WordPress 5.4.4 requires at least 5.6.20.[/code]可见 WordPress 5.4.4 版本需要 PHP 5.6.20 及以上才可以正常运行,所以本文记录 PHP 的升级过程。检查当前安装的 PHP我们可以使用下面命令看下当前服务器上的 PHP 版本[code lang="bash"][root@iteblog.com w397090770 4年前 (2020-10-06) 286℃ 0评论0喜欢
Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时,程序的每条记录只会作用于状态一次(exactly-once),当然也可以降级为至少一次(at-least-once)。 容错机制通过持续创建分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流应用,这些快照非常轻量,可以高频率创建而对性能影 zz~~ 7年前 (2017-02-08) 4539℃ 0评论7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 (2014-01-27) 5122℃ 1评论1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/好久没写Hive的那些事了,今 w397090770 10年前 (2014-02-19) 92301℃ 5评论128喜欢
# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数# 查看物理CPU个数cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l# 查看每个物理CPU中core的个数(即核数)cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq# 查看逻辑CPU的个数cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l复制代码 查看CPU信息(型号)ca w397090770 2年前 (2021-11-01) 592℃ 0评论3喜欢
本书于2017-05由Packt Publishing出版,作者Rishi Yadav,全书294页。从书名就可以看出这是一本讲解技巧的书。本书副标题:Over 70 recipes to help you use Apache Spark as your single big data computing platform and master its libraries。本书适合数据工程师,数据科学家以及那些想使用Spark的读者。阅读本书之前最好有Scala的编程基础。通过本书你将学到以下知识 zz~~ 7年前 (2017-07-07) 4809℃ 0评论16喜欢
本文是《A Scala Tutorial for Java programmers》英文的翻译,英文版地址A Scala Tutorial for Java programmers。是Michel Schinz和Philipp Haller编写,由Bearice成中文,dongfengyee(东风雨)整理.一、简介二、 第一个Scala例子三、Scala与Java交互四、Scala:万物皆对象五、Scala类六、Scala的模式匹配和条件类七、Scala Trait八、Scala的泛型九、 w397090770 9年前 (2015-04-18) 16192℃ 0评论37喜欢
Elasticsearch是一个分布式系统。当documents被创建、更新或者删除,其新版本会被复制到集群的其它节点。Elasticsearch既是异步的(asynchronous )也是同步的(concurrent),其含义是复制请求都是并行发送的,但是到达目的地的顺序是无序的。Elasticsearch系统需要一种方法使得老版本的文档永远都无法覆盖新的版本。 每当文档被改变的 w397090770 8年前 (2016-08-11) 3644℃ 1评论2喜欢
我们每天都可能会操作 HDFS 上的文件,这就很难避免误操作,比如比较严重的误操作就是删除文件。本文针对这个问题提供了三种恢复误删除文件的方法,希望对大家的日常运维有所帮助。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通过垃圾箱恢复HDFS 为我们提供了垃圾箱的功能, w397090770 6年前 (2018-01-14) 9823℃ 2评论23喜欢
数据湖分析Data Lake Analytics是阿里云数据库自研的云原生数据湖分析系统,目前已有数千企业在使用,是阿里云 库、仓、湖战略高地之一 !!!现紧急招聘【 数据湖平台工程师】 产品链接:https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics !!!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团队内部拥有多 w397090770 4年前 (2020-05-22) 853℃ 0评论1喜欢