哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改。由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需 w397090770 9年前 (2015-04-27) 26864℃ 0评论34喜欢
本章节我们提供一些 Java 8 中的 IntStream、LongStream 和 DoubleStream 使用范例。IntStream、LongStream 和 DoubleStream 分别表示原始 int 流、 原始 long 流 和 原始 double 流。这三个原始流类提供了大量的方法用于操作流中的数据,同时提供了相应的静态方法来初始化它们自己。这三个原始流类都在 java.util.stream 命名空间下。java.util.stream.Int w397090770 2年前 (2022-03-31) 117℃ 0评论0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。 那么,如何在Linux平台下面安装Maven呢?下面以CentOS平台为例,说明如 w397090770 11年前 (2013-10-21) 32059℃ 3评论13喜欢
今年是我创建这个微信公众号的第五年,五年来,收获了6.8万粉丝。这个数字,在自媒体圈子,属于十八线小规模的那种,但是在纯技术圈,还是不错的成绩,我很欣慰。我花在这个号上面的时间挺多的。我平时下班比较晚,一般下班到家了,老婆带着孩子已经安睡了,我便轻手轻脚的拿出电脑,带上耳机,开始我一天的知识盘 w397090770 5年前 (2019-08-13) 5572℃ 2评论32喜欢
Job execution logs and profiles are important when troubleshooting Hadoop errors, tuning job performance, and planning cluster capacity. In the past, the Job History Server has been the primary source for this information, providing logs of important events in MapReduce job execution and associated profiling metrics. With the advent of YARN, which enables execution frameworks beyond MapReduce, the responsibilities of the Job History Ser w397090770 7年前 (2017-06-02) 169℃ 0评论0喜欢
在《Kafka集群扩展以及重新分布分区》文章中我们介绍了如何重新分布分区,在那里面我们基本上把所有的分区全部移动了,其实我们完全没必要移动所有的分区,而移动其中部分的分区。比如我们想把Broker 1与Broker 7上面的分区数据互换,如下图所示:可以看出,只有Broker 1与Broker 7上面的分区做了移动。来看看移动分区之 w397090770 8年前 (2016-03-31) 3296℃ 0评论4喜欢
本文所列的所有API在ElasticSearch文档是有详尽的说明,但它的结构组织的不太好。 这篇文章把ElasticSearch API用表格的形式供大家参考。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_hadoopCategoryDescriptionCall examplesDocument APISingle Document APIAdds a new document[code lang="bash"]PUT / w397090770 7年前 (2017-02-20) 2403℃ 0评论9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》 北京第五次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-01-31) 3712℃ 0评论4喜欢
下面的大数据学习电子书我会陆续上传,敬请关注。一、Hadoop1、Hadoop Application Architectures2、Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition3、Hadoop Security Protecting Your Big Data Platform4、Field Guide to Hadoop An Introduction to Hadoop, Its Ecosystem, and Aligned Technologies5、Hadoop Operations A Guide for Developers and Administrators6、Hadoop Backup and Recovery Solutions w397090770 9年前 (2015-08-11) 20337℃ 2评论54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 (2014-10-22) 19099℃ 3评论14喜欢
Spark GraphX in Action开头介绍了GraphX库可以干什么,并通过例子介绍了如何以交互的方式使用GraphX 。阅读完本书,您将学习到很多实用的技术,用于增强应用程序和将机器学习算法应用于图形数据中。 本书包括了以下几个知识点: (1)、Understanding graph technology (2)、Using the GraphX API (3)、Developing algorithms w397090770 7年前 (2017-02-12) 4677℃ 0评论5喜欢
本书于2017-08由Packt Publishing出版,作者Ankit Jain, 全书341页。通过本书你将学到以下知识Understand the core concepts of Apache Storm and real-time processingFollow the steps to deploy multiple nodes of Storm ClusterCreate Trident topologies to support various message-processing semanticsMake your cluster sharing effective using Storm schedulingIntegrate Apache Storm with other Big Data technolo zz~~ 7年前 (2017-08-30) 3586℃ 4评论15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
2020年12月01日,IntelliJ IDEA 2020.3 正式发布,这是2020年的第三个里程碑版本。2020年其他两个版本可以参见IntelliJ IDEA 2020.2 稳定版发布 和 IntelliJ IDEA 2020.1 稳定版发布。本文主要介绍 IntelliJ IDEA 2020.3 的新功能。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用户体验重新设置欢迎界面这个 w397090770 3年前 (2020-12-10) 961℃ 0评论0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
本文涉及到的环境:操作系统:Windows 7Idea 版本:IntelliJ IDEA 2016.3.4 Build #IU-163.12024.16, built on January 31, 2017Kafka 版本:Kafka 0.8.2.0Gradle 版本:gradle-4.0.1JDK 版本:jdk1.7.0Scala 版本:2.10.4首先到http://archive.apache.org/dist/kafka/里面下载你需要的Kafka源码,本文选自的是kafka-0.8.2.0。因为Kafka代码自0.8.x之后就使用 Gradle 来进行编译 w397090770 7年前 (2017-07-21) 6110℃ 0评论16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) 5417℃ 0评论14喜欢
在极短的时间内,Apache Spark 迅速成长为大数据分析的技术核心。这就使得保守派担心在这个技术更新如此之快的年代它是否会同样快的被淘汰呢。我反而却坚信,spark仅仅是崭露头角。 在过去的几年时间,随着Hadoop技术爆炸和大数据逐渐占据主流地位,几件事情逐渐明晰: 1、对所有数据而言,Hadoop分布式文件系 w397090770 9年前 (2015-08-26) 2809℃ 0评论4喜欢
Hive可以运行保存在文件里面的一条或多条的语句,只要用-f参数,一般情况下,保存这些Hive查询语句的文件通常用.q或者.hql后缀名,但是这不是必须的,你也可以保存你想要的后缀名。假设test文件里面有一下的Hive查询语句:[code lang="JAVA"]select * from p limit 10;select count(*) from p;[/code]那么我们可以用下面的命令来查询:[cod w397090770 11年前 (2013-11-06) 10023℃ 2评论5喜欢
Flink China社区线下 Meetup·上海站会议于 2018年7月29日 在上海市杨浦区政学路77号INNOSPACE进行。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活动议程14:00-14:10 大沙 出品人开场发言14:10-14:40 阿里 巴真 《阿里在Flink的优化和改进分享》14:40-15:10 唯品会 王新春 《Flink在唯品会的实践》详细 w397090770 6年前 (2018-08-13) 2280℃ 0评论5喜欢
在Hive0.8开始支持Insert into语句,它的作用是在一个表格里面追加数据。标准语法语法如下:[code lang="sql"]用法一:INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1 FROM from_statement;用法二:INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;[/code w397090770 11年前 (2013-10-30) 101824℃ 2评论66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) 9672℃ 0评论4喜欢
CarbonData是由华为开发、开源并支持Apache Hadoop的列式存储文件格式,支持索引、压缩以及解编码等,其目的是为了实现同一份数据达到多种需求,而且能够实现更快的交互查询。目前该项目正处于Apache孵化过程中。详情参见《CarbonData:华为开发并支持Hadoop的列式文件格式》,本文是单机模式下使用CarbonData的,如果你需要集群模 w397090770 8年前 (2016-07-01) 8312℃ 3评论6喜欢
《Spark RDD API扩展开发(1)》、《Spark RDD API扩展开发(2):自定义RDD》 在本博客的《Spark RDD API扩展开发(1)》文章中我介绍了如何在现有的RDD中添加自定义的函数。本文将介绍如何自定义一个RDD类,假如我们想对没见商品进行打折,我们想用Action操作来实现这个操作,下面我将定义IteblogDiscountRDD类来计算商品的打折,步骤如 w397090770 9年前 (2015-03-31) 11849℃ 0评论8喜欢
在使用Hadoop的时候,一般配置SSH使得我们可以无密码登录到主机,下面分别以Ubuntu和CentOS两个平台来举例说明如何配置SSH使得我们可以无密码登录到主机,当然,你得先安装好SSH服务器,并开启(关于如何在Linux平台下安装好SSH请参加本博客的《Linux平台下安装SSH》)在 Ubuntu 平台设置 SSH 无秘钥登录Ubuntu配置步骤如下所示:[c w397090770 11年前 (2013-10-24) 7711℃ 4评论3喜欢
我们在《Tachyon 0.7.0伪分布式集群安装与测试》文章中介绍了如何搭建伪分布式Tachyon集群。从官方文档得知,Spark 1.4.x和Tachyon 0.6.4版本兼容,而最新版的Tachyon 0.7.1和Spark 1.5.x兼容,目前最新版的Spark为1.4.1,所以下面的操作步骤全部是基于Tachyon 0.6.4平台的,Tachyon 0.6.4的搭建步骤和Tachyon 0.7.0类似。 废话不多说,开始介绍吧 w397090770 9年前 (2015-08-31) 5438℃ 0评论6喜欢
SPARK SUMMIT 2015会议于美国时间2015年06月15日到2015年06月17日在San Francisco(旧金山)进行,目前PPT已经全部公布了,不过很遗憾的是这个网站被墙了,无法直接访问,本博客将这些PPT全部整理免费下载。由于源网站限制,一天只能只能下载20个PPT,所以我只能一天分享20篇。如果想获取全部的PPT,请关站本博客。会议主旨 T w397090770 9年前 (2015-07-06) 5296℃ 0评论7喜欢
Apache Kafka 近期发布了 2.3.0 版本,主要的新特性如下:Kafka Connect REST API 已经有了一些改进。Kafka Connect 现在支持增量协同重新均衡(incremental cooperative rebalancing)Kafka Streams 现在支持内存会话存储和窗口存储;AdminClient 现在允许用户确定他们有权对主题执行哪些操作;broker 增加了一个新的启动时间指标;JMXTool现在可以连接到安 w397090770 5年前 (2019-06-27) 2971℃ 0评论6喜欢
将于2016年6月5日星期天下午1:30在杭州市西湖区教工路88号立元大厦3楼沃创空间沃创咖啡进行,本次场地由挖财公司提供。分享主题1. 陈超, 七牛:《Spark 2.0介绍》(13:30 ~ 14:10)2. 雷宗雄, 花名念钧:《spark mllib大数据实践和优化》(14:10 ~ 14:50)3. 陈亮,华为:《Spark+CarbonData(New File Format For Faster Data Analysis)》(15:10 ~ 15:50)4 w397090770 8年前 (2016-06-06) 2264℃ 0评论2喜欢
在Spark中内置支持两种系列化格式:(1)、Java serialization;(2)、Kryo serialization。在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳。然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速度很快(通常比Java快1 w397090770 9年前 (2015-04-23) 14641℃ 0评论15喜欢