哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
关于如何编译Flume-ng 1.4.0可以参见本博客的《基于Hadoop-2.2.0编译flume-ng 1.4.0及错误解决》 在编译Flume-0.9.4源码的时候出现了以下的错误信息:[code lang="JAVA"][INFO] ------------------------------------------------------------------------[INFO] Reactor Summary:[INFO][INFO] Flume ............................................. SUCCESS [0.003s][INFO] Flume Core ............ w397090770 10年前 (2014-01-22) 10667℃ 2评论2喜欢
animate.css是一系列很酷的、有趣的以及跨浏览器的动画库,你可以在你的项目在红引入这个动画库。使用animate.css方式也非常简单,我们只需要在页面上引入animate.css文件,如下:[code lang="css"]<head> <link rel="stylesheet" href="animate.min.css"></head>[/code] 然后在你想动的元素上加上animated class。你 w397090770 9年前 (2015-08-28) 3203℃ 0评论3喜欢
导语:随着互联网业务的迅速发展,用户对系统的要求也越来越高,而做好监控为系统保驾护航,能有效提高系统的可靠性、可用性及用户体验。监控系统是整个运维环节乃至整个项目及产品生命周期中最重要的一环。百分点大数据技术团队基于大数据平台项目,完成了百亿流量、约3000+台服务器集群规模的大数据平台服务的监控, zz~~ 3年前 (2021-09-24) 507℃ 0评论4喜欢
本文列出了 kubectl 常用命令。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Kubectl 自动补全BASH[code lang="bash"]source <(kubectl completion bash) # 在 bash 中设置当前 shell 的自动补全,要先安装 bash-completion 包。echo "source <(kubectl completion bash)" >> ~/.bashrc # 在您的 bash shell 中永久 w397090770 2年前 (2022-02-28) 286℃ 0评论1喜欢
我们知道,HDFS 被设计成存储大规模的数据集,我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据(比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上)全部都是由 NameNode 节点维护,为了达到高效的访问, NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块, w397090770 6年前 (2018-10-09) 9180℃ 2评论31喜欢
一、先来先服务和短作业(进程)优先调度算法1.先来先服务调度算法先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法,该算法既可用于作业调度,也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时,每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业,将它们调入内存,为它们分配资源、创建进程,然后放入 w397090770 11年前 (2013-04-10) 14258℃ 0评论19喜欢
在本文中,我将分享一些关于如何编写可伸缩的 Apache Spark 代码的技巧。本文提供的示例代码实际上是基于我在现实世界中遇到的。因此,通过分享这些技巧,我希望能够帮助新手在不增加集群资源的情况下编写高性能 Spark 代码。背景我最近接手了一个 notebook ,它主要用来跟踪我们的 AB 测试结果,以评估我们的推荐引擎的性能 w397090770 4年前 (2019-11-26) 1558℃ 0评论4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
求解问题如下:在本地磁盘里面有file1和file2两个文件,每一个文件包含500万条随机整数(可以重复),最大不超过2147483648也就是一个int表示范围。要求写程序将两个文件中都含有的整数输出到一个新文件中。要求: 程序的运行时间不超过5秒钟。 没有内存泄漏。 代码规范,能要考虑到出错情况。 代码具有高度可重用性 w397090770 11年前 (2013-04-03) 6873℃ 3评论5喜欢
Spark 1.1.0已经在前几天发布了(《Spark 1.1.0发布:各个模块得到全面升级》、《Spark 1.1.0正式发布》),本博客对Hive部分进行了部分说明:《Spark SQL 1.1.0和Hive的兼容说明》、《Shark迁移到Spark 1.1.0 编程指南》,在这个版本对Hive的支持更加完善了,如果想在Spark SQL中加入Hive,并加入JDBC server和CLI,我们可以在编译的时候通过加上参 w397090770 10年前 (2014-09-17) 18454℃ 8评论10喜欢
这篇文章是续着昨天的《Guava学习之SetMultimap》写的。AbstractSetMultimap是一个抽象类,主要是实现SetMultimap接口中的方法,但是其具体的实现都是调用了AbstractMapBasedMultimap类中的相应实现,只是将AbstractMapBasedMultimap类中返回类行为Collection的修改为Set。下面主要说说AbstractSetMultimap类的相关实现。 1、在AbstractMapBasedMultimap类中就 w397090770 11年前 (2013-09-26) 2837℃ 1评论5喜欢
Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone,同时提供对象和文件访问的接口,从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇,抛个砖,介绍Ozone的产生背景,主要架构和功能。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背景HDFS是业界默认的 w397090770 4年前 (2020-05-26) 1830℃ 1评论1喜欢
以下的话是由Apache Spark committer的Reynold Xin阐述。 从很多方面来讲,Spark都是MapReduce 模式的最好实现。比如从程序抽象的角度来看: 1、他抽象出Map/Reduce两个阶段来支持tasks的任意DAG。大多数计算通过依赖将maps和reduces映射到一起(Most computation maps (no pun intended) into many maps and reduces with dependencies among them. )。而在Spark的RDD w397090770 9年前 (2015-03-09) 8029℃ 0评论9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
以下文章是转载自国外网站,介绍了Hadoop生态系统上面的几种SQL:Hive、Drill、Impala、Presto以及Spark\Shark等应用场景、对比以及一些结论Within the big data landscape there are multiple approaches to accessing, analyzing, and manipulating data in Hadoop. Each depends on key considerations such as latency, ANSI SQL completeness (and the ability to tolerate machine-generated SQL), developer and a w397090770 10年前 (2014-08-11) 9864℃ 0评论14喜欢
Spark已经成为数据科学专业人士最有前途的大数据分析引擎。Apache Spark真正的力量和价值在于它能够以高速和准确的方式执行数据科学任务;Spark的卖点是它结合ETL,批处理分析,实时流分析,机器学习,图形处理和可视化;它允许您轻松处理非结构化的原始数据集。 本书将让您舒适和自信地使用Spark完成数据科学任务。 w397090770 7年前 (2017-02-10) 2127℃ 0评论6喜欢
Alluxio Meetup 上海站由 Alluxio、七牛主办,示说网、过往记忆协办,本次会议将于2018年10月27日 13:30-17:00 在上海市张江高科博霞路66号浦东软件园Q座举行。报名地址扫描下面二维码: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活动详情Alluxio:未来是数据的时代,数据的高效管理、存储 w397090770 6年前 (2018-10-17) 1301℃ 0评论1喜欢
我们可能会自己开发一些插件(比如微信公众号插件),在默认情况下,插件使用的URL很不友好,而且对SEO不好,比如我微信公众号的URL默认是 https://www.iteblog.com?iteblog_hadoop 。在Wordpress中,实现自己的rewrite rules方式有很多种,本文就是其中一种方法。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 w397090770 7年前 (2017-02-22) 4221℃ 0评论7喜欢
RHEEM是一个可扩展且易于使用的跨平台大数据分析系统,它在现有的数据处理平台之上提供了一个抽象。它允许用户使用易于使用的编程接口轻松地编写数据分析任务,为开发者提供了不同的方式进行性能优化,编写好的程序可以在任意数据处理平台上运行,这其中包括:PostgreSQL, Spark, Hadoop MapReduce或者Flink等;Rheem将选择经典 w397090770 7年前 (2017-03-23) 997℃ 0评论3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
Apache Spark Delta Lake 的更新(update)和删除都是在 0.3.0 版本发布的,参见这里,对应的 Patch 参见这里。和前面几篇源码分析文章一样,我们也是先来看看在 Delta Lake 里面如何使用更新这个功能。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_hadoopDelta Lake 更新使用Delta Lake 的官方文档为我们提供如何 w397090770 5年前 (2019-10-19) 2001℃ 0评论3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
一、百度(武汉地区)第一部分:1、描述数据库的简单操作。2、描述TCP\IP四层模型,并简述之。3、描述MVC的内容。第二部分:1、给出a-z0-9,在其中选择三个字符组成一个密码,输出全部的情况,程序实现。2、字符串的反转,比如abcde,输出edcba.3、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 w397090770 11年前 (2013-04-15) 13225℃ 0评论8喜欢
到目前为止,我们往 Solr 里面导数据都没有定义模式,也就是说让 Solr 去猜我们数据的类型以及解析方式,这种方式成为无模式(Schemaless)。Apache Solr 里面的定义为:One reason for this is we’re going to use a feature in Solr called "field guessing", where Solr attempts to guess what type of data is in a field while it’s indexing it. It also automatically creates new fields in th w397090770 6年前 (2018-08-01) 1634℃ 0评论4喜欢
本书重点介绍如何分析大量而且复杂的数据集。本书开头介绍了如何在各种集群管理上安装和配置Apache Spark,其中也会涵盖开发环境的设置。然后介绍了如何通过Spark SQL和实时流对各种数据源进行交互式查询,其中的实时流包括了Twitter Stream 和 Apache Kafka。然后,本书将专注于机器学习,包括监督学习,无监督学习和推荐引擎算 w397090770 7年前 (2017-02-12) 3091℃ 0评论3喜欢
Apache Arrow项目为列式内存存储的处理和交互提供了规范。目前来自Apache Hadoop社区的开发者们致力于将它制定为大数据系统项目的事实性标准。 Apache Arrow主要有以下几点的优势: 1、列式的内存布局可以使得随机访问的速度达到O(1)。这种内存布局在处理分析流和允许SIMD(Single input multiple data) 优化的现代处理器上非常 w397090770 8年前 (2016-02-22) 6055℃ 0评论6喜欢
1、内存不够[code lang="JAVA"][ERROR] PermGen space -> [Help 1][ERROR] [ERROR] To see the full stack trace of the errors,re-run Maven with the -e switch.[ERROR] Re-run Maven using the -X switch to enable full debug logging.[ERROR] [ERROR] For more information about the errors and possible solutions, please read the following articles:[ERROR] [Help 1]http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/OutOfMemoryErr w397090770 10年前 (2014-04-16) 15473℃ 4评论9喜欢
时隔两年,Apache Hadoop终于又有大改版,Apache基金会近日发布了Hadoop 2.8版,一次新增了2,919项更新功能或新特色。不过,Hadoop官网建议,2.8.0仍有少数功能在测试,要等到释出2.8.1或是2.8.2版才适合用于正式环境。在2.8.0版众多更新,主要分布于4大套件分别是:共用套件(Common)底层分散式档案系统HDFS套件(HDFS)MapReduce运算 w397090770 7年前 (2017-03-31) 2680℃ 2评论17喜欢
本博客的《Spark与Mysql(JdbcRDD)整合开发》和《Spark RDD写入RMDB(Mysql)方法二》文章中介绍了如何通过Spark读写Mysql中的数据。 在生产环境下,很多公司都会使用PostgreSQL数据库,这篇文章将介绍如何通过Spark获取PostgreSQL中的数据。我将使用Spark 1.3中的DataFrame(也就是之前的SchemaRDD),我们可以通过SQLContext加载数据库中的数据, w397090770 9年前 (2015-05-23) 12956℃ 0评论11喜欢
在Hive0.11.0版本新引进了一个新的特性,也就是当用户将Hive查询结果输出到文件,用户可以指定列的分割符,而在之前的版本是不能指定列之间的分隔符,这样给我们带来了很大的不变,在Hive0.11.0之前版本我们一般是这样用的:[code lang="JAVA"]hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'hive> select * from test;[/code] w397090770 11年前 (2013-11-04) 20901℃ 9评论10喜欢