哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
一、 问答题1、简单描述如何安装配置一个apache开源版hadoop,只描述即可,无需列出完整步骤,能列出步骤更好。1) 安装JDK并配置环境变量(/etc/profile)2) 关闭防火墙3) 配置hosts文件,方便hadoop通过主机名访问(/etc/hosts)4) 设置ssh免密码登录5) 解压缩hadoop安装包,并配置环境变量6) 修改配置文件($HADOOP_HOME/conf)hadoop-e w397090770 8年前 (2016-08-26) 7926℃ 0评论14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
在本博客的《Spark将计算结果写入到Mysql中》文章介绍了如果将Spark计算后的RDD最终 写入到Mysql等关系型数据库中,但是这些写操作都是自己实现的,弄起来有点麻烦。不过值得高兴的是,前几天发布的Spark 1.3.0已经内置了读写关系型数据库的方法,我们可以直接在代码里面调用。 Spark 1.3.0中对数据库写操作是通过DataFrame类 w397090770 9年前 (2015-03-17) 13485℃ 6评论16喜欢
如果我们Hadoop的core-site.xml文件中的fs.defaultFS配置由于某种原因需要修改,比如Hadoop升级、重新命名fs.defaultFS等。也就是由hdfs://olditeblog变成hdfs://newiteblogle ,如下:[code lang="bash"]<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://olditeblog</value></property>变成<property> <name>fs.defaultFS</ w397090770 9年前 (2015-08-27) 8466℃ 0评论14喜欢
在《ASM 与 Presto 动态代码生成简介》这篇文章中,我们简单介绍了 Presto 动态代码生成的原理以及 Presto 在计算表达式的地方会使用到动态代码生成技术。为了加深理解,本文将以两个例子介绍 Presto 里面动态代码生成的使用。EmbedVersion我们往 Presto 提交 SQL 查询以及 TaskExecutor 启动 TaskRunner 执行 Task 的时候都会使用到 EmbedVersion 类 w397090770 2年前 (2021-10-12) 601℃ 0评论1喜欢
1、Hive内部表和外部表的区别? 1、在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样; 2、在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉;而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 那么, w397090770 8年前 (2016-08-26) 5646℃ 2评论20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》如果想及时了解Spark、Hadoop或 w397090770 10年前 (2014-09-08) 18090℃ 177评论16喜欢
SchemaRDD在Spark SQL中已经被我们使用到,这篇文章简单地介绍一下如果将标准的RDD(org.apache.spark.rdd.RDD)转换成SchemaRDD,并进行SQL相关的操作。[code lang="scala"]scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@6edd421fscala> case class Person(name: String, age:Int)defined class Perso w397090770 9年前 (2014-12-16) 21180℃ 0评论20喜欢
问题我们都知道,Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求,参见官方文档:Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs)。我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数:get_json_object 和 json_tuple。用过这两个函数的同学肯定知道,其职能解析最普通的 Json 字符串,如下:[code lang="sql"]hive (default)> SELECT get_js w397090770 6年前 (2018-07-04) 20003℃ 0评论33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。/archives/tag/hive的那些事 这几天比较忙,公司里面各种事,所以 w397090770 10年前 (2014-01-14) 30392℃ 4评论42喜欢
一、过滤器 从过滤器这个名字上可以得知就是在源数据和目标数据之间起到过滤作用的中间组件。例如家里用的纯净水过滤器,将自来水过滤为纯净水。过滤器是在Servlet2.3规范中引入的新功能,并在Servlet2.4规范中得到增强。它是在服务端运行的Web组件程序,可以截取客户端给服务器发的请求,也可以截取服务器给客户端的响应。 w397090770 11年前 (2013-08-01) 3636℃ 0评论5喜欢
标准化是将属性域里面的数据等比例缩放,使得处理后的值落入一个小的特定区间。标准化主要有以下几点好处: (1)、可以将有单位的属性变成无单位的,这样就可以均等的对待每一个属性。比如对吞吐量量化之后的值进行标准化,不仅可以去掉单位,而且使得不同的属性值可以一起参加计算。 (2)、很好地解 w397090770 11年前 (2013-05-15) 6998℃ 0评论8喜欢
学过计算机编程的就知道,在计算机中,浮点数是不可能用浮点数精确的表达的,如果你需要精确的表达这个小数,我们最好是用分数的形式来表示,而且有限小数或无限小数都是可以转化为分数的形式。比如下面的几个小数:[code lang="bash"]0.3333(3) = 1/3的(其中括号中的数字是表示循环节)0.3 = 3 / 100.25 = 1 / 40. 285714(285714) = w397090770 11年前 (2013-03-31) 5206℃ 1评论6喜欢
在数据量日益增长的当下,传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能,提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过Clickhouse结合大数据生态来定制一套完善的数据分析方案、如何打造完备的运维管理平台以降低维护成本,并结合具 w397090770 3年前 (2021-01-22) 1657℃ 0评论2喜欢
今天我有一个网站空间到期了,如果去续费空间是可以的,但是那空间是国内的,一般国内的空间都是比较贵,所以我突然想到为什么不一个网站空间配置两个独立的网站呢?虽然网站空间是一样的,但是结果配置可以使得两个不同域名访问的网站不一样,也就是说互不干扰。当然这个前提是你空间所在的服务器支持我们把一 w397090770 11年前 (2013-04-26) 4734℃ 1评论4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
相信大家对树的各种递归的遍历很了解,利用递归使得代码变得简单而且比较好理解,但是利用递归是需要代价的,特别是当递归层次比较深的时候,可能会导致递归栈溢出。而且递归一般运行速度比较慢,那么这种情况下,我们就可以采用非递归来实现,非递归相对递归来说,代码相对比较难理解,而且代码量也一般比较多,可 w397090770 11年前 (2013-04-04) 3379℃ 0评论0喜欢
MapReduce和Spark比较 目前的大数据处理可以分为以下三个类型: 1、复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间; 2、基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间; 3、基于实时数据流的数据处理(streaming data processing),通常的时间 w397090770 9年前 (2015-05-28) 4789℃ 0评论7喜欢
《Spark RDD缓存代码分析》 《Spark Task序列化代码分析》 《Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解》 《Spark Checkpoint读操作代码分析》 《Spark Checkpoint写操作代码分析》 上次介绍了RDD的Checkpint写过程(《Spark Checkpoint写操作代码分析》),本文将介绍RDD如何读取已经Checkpint的数据。在RDD Checkpint w397090770 8年前 (2015-12-23) 6362℃ 0评论10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
随着我们使用 Docker 的次数越来越多,我们电脑里面可能已经存在很多 Docker 镜像,大量的镜像会占据大量的存储空间,所有很有必要清理一些不需要的镜像。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镜像的删除在删除镜像之前,我们可以看下系统里面都有哪些镜像:[code lang="bash"][ite w397090770 4年前 (2020-04-14) 456℃ 0评论1喜欢
Hive内部提供了很多操作字符串的相关函数,本文将对其中部分常用的函数进行介绍。下表为Hive内置的字符串函数,具体的用法可以参见本文的下半部分。返回类型函数名描述intascii(string str)返回str第一个字符串的数值stringbase64(binary bin)将二进制参数转换为base64字符串 w397090770 8年前 (2016-04-24) 115318℃ 86喜欢
Apache Spark 2.2.0 于今年7月份正式发布,这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑,因为其可以正式在生产环境中使用,实验标签(experimental tag)已经被移除; CBO (Cost-Based Optimizer)有了进一步的优化;SQL完全支持 SQL-2003 标准;R 中引入了新的分布式机器学习算法;MLlib 和 GraphX 中添加了新的算法更多详情请参见:Apa w397090770 6年前 (2017-12-13) 2634℃ 0评论19喜欢
今天给大家分享30款开源的可视化大屏(含源码)。下载到本地后,直接运行文件夹中的index.html,即可看到大屏。01 数据可视化页面设计有动画效果,显得高大上!主要图表:柱状图、水球图、折线图等。02 数据可视化演示系统不仅有动画效果,还有科技感光效。主要图表:柱状图、折线图、饼图、地图等 zz~~ 2年前 (2021-12-23) 3397℃ 0评论3喜欢
经过三个多月,发现自己已经写了好几篇关于常用Hadoop生态圈分布式安装的文章,比如Hadoop、Hive、Zookeeper、Hbase等软件的分布式安装,今天就汇总一下吧,这样也方便大家查阅,如果发现里面有任何错误可以邮件联系我(wyphao.2007@163.com)或者直接在相应文章里面留言,我会及时更正。 1、Hadoop-2.2.0伪分布式安装:《在Fedora w397090770 10年前 (2014-01-26) 6819℃ 1评论8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
Apache Spark于北京时间2015年07月16日05点正式发布。Spark 1.4.1主要是维护版本,包含了大量的稳定性修复。该版本是基于branch-1.4分支。社区推荐所有1.4.0使用升级到这个稳定版本。此版本有85位开发者参与。 Spark 1.4.1包含了大量的Bug修复,这些Bug出现在Spark的DataFrame、外部数据源支持以及其他组建的一些bug修复。一些比较重要 w397090770 9年前 (2015-07-16) 4318℃ 0评论10喜欢
里氏替换法则(Liskov Substitution Principle LSP)是面向对象设计的六大基本原则之一(单一职责原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、接口隔离原则、迪米特法则以及开闭原则)。这里说说里氏替换法则:父类的一个方法返回值是一个类型T,子类相同方法(重载或重写)返回值为S,那么里氏替换法则就要求S必须小于等于T,也就是说要么 w397090770 11年前 (2013-09-12) 4155℃ 3评论0喜欢
本博客分享的其他视频下载地址:《传智播客Hadoop实战视频下载地址[共14集]》、《传智播客Hadoop课程视频资料[共七天]》、《Hadoop入门视频分享[共44集]》、《Hadoop大数据零基础实战培训教程下载》、《Hadoop2.x 深入浅出企业级应用实战视频下载》、《Hadoop新手入门视频百度网盘下载[全十集]》 本博客收集到的Hadoop学习书 w397090770 9年前 (2015-04-25) 37323℃ 8评论55喜欢
本资料来自 Workday 的软件开发工程师 Jianneng Li 在 Spark Summit North America 2020 的 《On Improving Broadcast Joins in Spark SQL》议题的分享。背景相信使用 Apache Spark 进行数据分析的同学对 Spark 中的 Broadcast Join 比较熟悉,其在 Join 之前会把一端比较小的表广播到参与 Join 的 worker 端,具体如下:如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文 w397090770 4年前 (2020-07-05) 1824℃ 0评论4喜欢