哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
在Linux C网络编程中,一共有两种方法来关闭一个已经连接好的网络通信,它们就是close函数和shutdown函数,它们的函数原型分别为:[code lang="CPP"]#include<unistd.h>int close(int sockfd)//返回:0——成功, 1——失败#include<sys/socket.h>int shutdown(int sockfd, int howto)//返回:0——成功, 1——失败[/code]close函数和shutdown函数 w397090770 11年前 (2013-04-04) 5451℃ 0评论2喜欢
Apache Spark 2.4 与昨天正式发布,Apache Spark 2.4 版本是 2.x 系列的第五个版本。 如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoopApache Spark 2.4 为我们带来了众多的主要功能和增强功能,主要如下:新的调度模型(Barrier Scheduling),使用户能够将分布式深度学习训练恰当地嵌入到 Spark 的 stage 中 w397090770 5年前 (2018-11-09) 3254℃ 0评论1喜欢
在这篇文章里,我将和大家分享一下我用Scala、Akka、Play、Kafka和ElasticSearch等构建大型分布式、容错、可扩展的分析引擎的经验。第一代架构 我的分析引擎主要是用于文本分析的。输入有结构化的、非结构化的和半结构化的数据,我们会用分析引擎对数据进行大量处理。如下图(点击查看大图)所示为第一代架构,分析引 w397090770 8年前 (2016-08-08) 4888℃ 0评论13喜欢
在Hadoop2.0.0之前,NameNode(NN)在HDFS集群中存在单点故障(single point of failure),每一个集群中存在一个NameNode,如果NN所在的机器出现了故障,那么将导致整个集群无法利用,直到NN重启或者在另一台主机上启动NN守护线程。 主要在两方面影响了HDFS的可用性: (1)、在不可预测的情况下,如果NN所在的机器崩溃了,整个 w397090770 11年前 (2013-11-14) 10514℃ 3评论22喜欢
Apache Doris 简介Doris(原百度 Palo)是一款基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据库,由百度在 2017 年开源,2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。本次将主要从以下三部分介绍 Apache Doris.Doris 定位:即 Doris 所要面临的业务场景及解决的问题Doris 关键技术Doris 案例介绍01 Doris 定位实时数据仓库 Doris产品定位我们首先看一下 w397090770 4年前 (2019-12-11) 2861℃ 0评论4喜欢
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_hadoopApache Iceberg 是一种用于跟踪超大规模表的新格式,是专门为对象存储(如S3)而设计的。 本文将介绍为什么 Netflix 需要构建 Iceberg,Apache Iceberg 的高层次设计,并会介绍那些能够更好地解决查询性能问题的细节。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase w397090770 4年前 (2020-02-23) 2934℃ 0评论6喜欢
Hadoop Streaming 是 Hadoop 提供的一个 MapReduce 编程工具,它允许用户使用任何可执行文件、脚本语言或其他编程语言来实现 Mapper 和 Reducer 作业。比如下面的例子[code lang="bash"]mapred streaming \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir \ -mapper /bin/cat \ -reducer /usr/bin/wc[/code]Hadoop Streaming程序是如何工作的Hadoop Streaming 使用了 Unix 的标准 w397090770 7年前 (2017-03-21) 9874℃ 0评论15喜欢
在前面(《Flink on YARN部署快速入门指南》的文章中我们简单地介绍了如何在YARN上提交和运行Flink作业,本文将简要地介绍Flink是如何与YARN进行交互的。 YRAN客户端需要访问Hadoop的相关配置文件,从而可以连接YARN资源管理器和HDFS。它使用下面的规则来决定Hadoop配置: 1、判断YARN_CONF_DIR,HADOOP_CONF_DIR或HADOOP_CONF_PATH等环境 w397090770 8年前 (2016-04-04) 5986℃ 0评论8喜欢
我使用的是Spark 1.5.2和HDP 2.2.4.8,在启动spark-shell的时候出现了以下的异常:[code lang="bash"][itebog@www.iteblog.com ~]$ bin/spark-shell --master yarn-client...at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala):10: error: not found: value sqlContext import sqlContext.implicits._:10: error: not found: value sqlContext import sqlContext.sql[/code]你打开Application w397090770 8年前 (2016-01-15) 4588℃ 0评论2喜欢
我下载的Apache Zeppelin和Apache Spark版本分别为:0.6.0-incubating-SNAPSHOT和1.5.2,在Zeppelin中使用SQLContext读取Json文件创建DataFrame的过程中出现了以下的异常:[code lanh="scala"]val profilesJsonRdd =sqlc.jsonFile("hdfs://www.iteblog.com/tmp/json")val profileDF=profilesJsonRdd.toDF()profileDF.printSchema()profileDF.show()profileDF.registerTempTable("profiles") w397090770 8年前 (2016-01-21) 6797℃ 2评论11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
2021年01月21日,Apache 官方博客宣布 Apache® Superset™ 成为顶级项目。Apache® Superset™ 是一个现代化的大数据探索和可视化平台,它允许用户使用简单的无代码可视化构建器和最先进的 SQL 编辑器轻松快速地构建仪表盘(dashboards)。该项目于2015年在 Airbnb 启动,并于2017年5月进入 Apache 孵化器。说白了,其实 Apache Superset 算是一个大数据 w397090770 3年前 (2021-01-22) 696℃ 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) 5418℃ 0评论14喜欢
最近由于项目需要把Flume收集到的日志信息插入到Hbase中,由于第一次接触这些,在整合的过程中,我遇到了许多问题,我相信很多人也应该会遇到这些问题的,于是我把整个整合的过程写出来,希望给那些同样遇到这样问题的朋友帮助。 在使用Flume的时候,请确保你电脑里面已经搭建好Hadoop、Hbase、Zookeeper以及Flume。本文 w397090770 10年前 (2014-01-21) 11265℃ 6评论1喜欢
在 LinkedIn,我们使用 Hadoop 作为大数据分析和机器学习的基础组件。随着数据量呈指数级增长,并且公司在机器学习和数据科学方面进行了大量投资,我们的集群规模每年都在翻倍,以匹配计算工作负载的增长。我们最大的集群现在有大约 10,000 个节点,是全球最大(如果不是最大的)Hadoop 集群之一。多年来,扩展 Hadoop YARN 已成为 w397090770 3年前 (2021-09-18) 493℃ 0评论2喜欢
这是传智播客开办Hadoop培训以来的第一部视频教程,内容讲解精细,实战实例。是EasyHadoop创始人@童小军_HD 辛苦录制的Hadoop实战视频,视频一共包括14集,下载地址在下面。 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 w397090770 10年前 (2014-02-16) 172668℃ 7评论297喜欢
我们在前面的 《Docker 入门教程:快速开始 》文章了解到镜像和容器的概念。本文将了解一下 Docker 的镜像分层(Layer)的概念,在 Docker 的官方文档对 Layer 的定义如下(参见这里):In an image, a layer is modification to the image, represented by an instruction in the Dockerfile. Layers are applied in sequence to the base image to create the final image. When an image is up w397090770 4年前 (2020-02-05) 1758℃ 0评论6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
今天,Apache Beam 0.5.0 发布了,此版本通过新的State API添加对状态管道的支持,并通过新的Timer API添加对计时器的支持。 此外,该版本还为Elasticsearch和MQ Telemetry Transport(MQTT)添加了新的IO连接器,以及常见的一些错误修复和改进。对于此版本中的所有主要更改,请参阅release notes。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文 w397090770 7年前 (2017-02-10) 932℃ 0评论2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 (2014-10-17) 9467℃ 6评论5喜欢
Elasticsearch提供了近乎实时的数据操作和搜索功能。默认情况下,从你索引/更新/删除你的数据动作开始到它出现在你的搜索结果中,大概会有1秒钟的延迟。这和其它的SQL平台不同,它们的数据在一个事务完成之后就会立即可用。索引/替换文档 我们先前看到,怎样索引一个文档。现在我们再次调用那个命令:[code lan zz~~ 8年前 (2016-09-03) 1562℃ 0评论4喜欢
spark.cleaner.ttl参数的原意是清除超过这个时间的所有RDD数据,以便腾出空间给后来的RDD使用。周期性清除保证在这个时间之前的元数据会被遗忘,对于那些运行了几小时或者几天的Spark作业(特别是Spark Streaming)设置这个是很有用的。注意:任何内存中的RDD只要过了这个时间就会被清除掉。官方文档是这么介绍的:Duration (secon w397090770 9年前 (2015-05-20) 8049℃ 0评论7喜欢
本文将介绍如何通过简单地几步来开始编写你的 Flink Scala 程序。构建工具 Flink工程可以使用不同的工具进行构建,为了快速构建Flink工程, Flink为下面的构建工具分别提供了模板: 1、SBT 2、Maven这些模板可以帮助我们组织项目结构并初始化一些构建文件。SBT创建工程1、使用Giter8可以使用下 w397090770 8年前 (2016-04-07) 10087℃ 0评论8喜欢
背景我们基于 Apache Hadoop® 的数据平台以最小的延迟支持了数百 PB 的分析数据,并将其存储在基于 HDFS 之上的数据湖中。我们使用 Apache Hudi™ 作为我们表的维护格式,使用 Apache Parquet™ 作为底层文件格式。我们的数据平台利用 Apache Hive™、Apache Presto™ 和 Apache Spark™ 进行交互和长时间运行的查询,满足 Uber 不同团队的各种需求。 w397090770 2年前 (2022-03-13) 1883℃ 0评论0喜欢
本视频是炼数成金的Spark大数据平台视频,本课程在总结上两期课程的经验,对课程重新设计并将更新过半的内容,将最新版的spark1.1.0展现给有兴趣的学员。 更新:由于版权问题,本视频不提供下载地址,敬请理解。本站所有下载资源收集于网络,只做学习和交流使用,版权归原作者所有,若为付费视频,请在下载后24小时 w397090770 9年前 (2015-03-24) 56744℃ 18评论99喜欢
Shanghai Apache Spark Meetup第九次聚会在6月18日下午13:00-17:00由Intel联手饿了么在上海市普陀区金沙江路1518弄2号近铁城市广场饿了么公司5楼会议室(榴莲酥+螺狮粉)举行。分享主题演讲者1: 史鸣飞, 英特尔大数据工程师演讲者2: 史栋杰, 英特尔大数据工程师演讲者3: 毕洪宇,饿了么数据运营部副总监演讲者4: 张家劲, w397090770 8年前 (2016-06-25) 2052℃ 0评论4喜欢
我们可以通过CLI、Client、Web UI等Hive提供的用户接口来和Hive通信,但这三种方式最常用的是CLI;Client 是Hive的客户端,用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。今天我们来谈谈怎么通过HiveServer来操作Hive。Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以 w397090770 10年前 (2013-12-17) 65409℃ 6评论55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
Apache Maven,是一个软件(特别是Java软件)项目管理及自动构建工具,由Apache软件基金会所提供。基于项目对象模型(缩写:POM)概念,Maven利用一个中央信息片断能管理一个项目的构建、报告和文档等步骤。曾是Jakarta项目的子项目,现为独立Apache项目。 大家肯定遇到过想在pom文件中加入自己开发的依赖包,这些包肯定是 w397090770 11年前 (2013-08-02) 39352℃ 0评论19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) 17863℃ 4评论17喜欢