哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
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
《Kafka剖析:Kafka背景及架构介绍》《Kafka设计解析:Kafka High Availability(上)》《Kafka设计解析:Kafka High Availability (下)》《Kafka设计解析:Replication工具》《Kafka设计解析:Kafka Consumer解析》 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源 w397090770 9年前 (2015-04-08) 7712℃ 2评论16喜欢
下面IP由于地区不同可能无法访问,请多试几个。 国内高匿代理 IP PORT 匿名度 类型 位置 响应速度 最后验证时间 218.204.143.87 8118 高匿名 HTTP w397090770 9年前 (2015-05-09) 25200℃ 0评论0喜欢
PhantomJS是一个基于WebKit的服务器端JavaScript API,它基于BSD开源协议发布。PhantomJS无需浏览器即可实现对Web的支持,且原生支持各种Web标准,如DOM处理、JavaScript、CSS选择器、JSON、Canvas和可缩放矢量图形SVG。PhantomJS主要是通过JavaScript和CoffeeScript控制WebKit的CSS选择器、可缩放矢量图形SVG和HTTP网络等各个模块。PhantomJS主要支持Windows、M w397090770 8年前 (2016-04-29) 4063℃ 0评论5喜欢
题目以及要求:把一个字符串的大写字母放到字符串的后面,各个字符的相对位置不变,不能申请额外的空间。我的实现类似冒泡排序。[code lang="CPP"]#include <stdio.h>#include <string.h>// Author: 397090770// E-mail:wyphao.2007@163.com// Blog: // Date: 2012/09/29//题目以及要求:把一个字符串的大写字母放到字符串的后面,// w397090770 11年前 (2013-04-02) 3884℃ 0评论1喜欢
索引是标准的数据库技术,hive 0.7版本之后支持索引。Hive提供有限的索引功能,这不像传统的关系型数据库那样有“键(key)”的概念,用户可以在某些列上创建索引来加速某些操作,给一个表创建的索引数据被保存在另外的表中。 Hive的索引功能现在还相对较晚,提供的选项还较少。但是,索引被设计为可使用内置的可插拔的java w397090770 11年前 (2013-11-15) 23202℃ 3评论16喜欢
Fedora安装完毕之后最头疼的问题就是软件更新,因为Fedora默认的更新源服务器是在国外,所以每次更新的速度奇慢!那么,我们是否可以修改Fedora的默认下载源呢?答案是可以的。目前国内有很多大学都提供了Fedora的更新包下载服务器,下载速度相对国外的快。下面以华中科技大学的源(http://mirrors.ustc.edu.cn/)为例(只能用在Fedora15、1 w397090770 11年前 (2013-04-02) 8634℃ 0评论0喜欢
Elasticsearch 6.3 于前天正式发布,其中带来了很多新特性,详情请参见:https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-6-3-0-released。这个版本最大的亮点莫过于内置支持 SQL 模块!我在早些时间就说过 Elasticsearch 将会内置支持 SQL,参见:ElasticSearch内置也将支持SQL特性。我们可以像操作 MySQL一样使用 Elasticsearch,这样我们就可以减少 DSL 的学习成本, w397090770 6年前 (2018-06-15) 8870℃ 3评论12喜欢
题目描述:将一个长度超过100位数字的十进制非负整数转换为二进制数输出。输入:多组数据,每行为一个长度不超过30位的十进制非负整数。(注意是10进制数字的个数可能有30个,而非30bits的整数)输出:每行输出对应的二进制数。样例输入:0138样例输出:01111000分析:这个数不应该存储到一个int类型变量里面去 w397090770 11年前 (2013-04-03) 5813℃ 0评论5喜欢
Shanghai Apache Spark Meetup第十次聚会活动将于2016年09月10日12:30 至 17:20在四星级的上海通茂大酒店 (浦东新区陆家嘴金融区松林路357号)。距离地铁2、4、6、9号线的世纪大道站1000米,距离地铁4号线浦电路站740米。本次活动分别请到了运营商和高校系统的讲师来分享经验,主题覆盖了从研发到应用的各种不同视角,希望带给大家耳目 w397090770 8年前 (2016-08-25) 1376℃ 5评论2喜欢
本 hosts 文件更新时间为 2018年07月22日。原作者为 Google Hosts 组织本页面长期更新最新 Google、谷歌学术、维基百科、ccFox.info、ProjectH、3DM、Battle.NET 、WordPress、Microsoft Live、GitHub、Box.com、SoundCloud、inoreader、Feedly、FlipBoard、Twitter、Facebook、Flickr、imgur、DuckDuckGo、Ixquick、Google Services、Google apis、Android、Youtube、Google Drive、UpLoad、Appspot、 w397090770 6年前 (2018-01-09) 15972℃ 1评论43喜欢
在《Hadoop文件系统元数据fsimage和编辑日志edits》文章中谈到了fsimage和edits的概念、作用等相关知识,正如前面说到,在NameNode运行期间,HDFS的所有更新操作都是直接写到edits中,久而久之edits文件将会变得很大;虽然这对NameNode运行时候是没有什么影响的,但是我们知道当NameNode重启的时候,NameNode先将fsimage里面的所有内容映像到 w397090770 10年前 (2014-03-10) 9713℃ 2评论18喜欢
大家期待已久的Apache Flink 1.2.0今天终于正式发布了。本版本一共解决了650个issues,详细的列表参见这里。Apache Flink 1.2.0是1.x.y系列的第三个主要版本;其API和其他1.x.y版本使用@Public标注的API是兼容的,推荐所有用户升级到此版本。更多关于Apache Flink 1.2.0新功能可以参见Apache Flink 1.2.0新功能概述如果想及时了解Spark、Hadoop或者H w397090770 7年前 (2017-02-07) 1764℃ 6喜欢
前段时间,公司Hadoop集群整体的负载很高,查了一下原因,发现原来是客户端那边在每一个作业上擅自配置了很大的堆空间,从而导致集群负载很高。下面我就来讲讲怎么来现在客户端那边的JVM堆大小的设置。 我们知道,在mapred-site.xml配置文件里面有个mapred.child.java.opts配置,专门来配置一些诸如堆、垃圾回收之类的。看 w397090770 10年前 (2014-03-18) 19010℃ 0评论10喜欢
《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》 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计 w397090770 8年前 (2016-05-04) 16730℃ 3评论45喜欢
有时候我们需要根据记录的类别分别写到不同的文件中去,正如本博客的 《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(一)》《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(二)》以及《Spark多文件输出(MultipleOutputFormat)》等文章提到的类似。那么如何在Flink Streaming实现类似于《Spark多文件输出(MultipleOutputFormat)》文 w397090770 8年前 (2016-05-10) 8100℃ 4评论7喜欢
这篇文章本来19年5月份就想写的,最终拖到今天才整理出来😂。Spark 内置给我们带来了非常丰富的各种优化,这些优化基本可以满足我们日常的需求。但是我们知道,现实场景中会有各种各样的需求,总有一些场景在 Spark 得到的执行计划不是最优的,社区的大佬肯定也知道这个问题,所以从 Spark 1.3.0 开始,Spark 为我们提供 w397090770 4年前 (2020-08-05) 1042℃ 2评论3喜欢
当用户未定义一个默认的构造函数,编译器并不是在任何时候都给自动给我们定义一个默认的构造函数,它只会在编译器需要的时候才会生成,并且只有class类型的变量会被初始化,其他的诸如内置类型变量或者指针都不会被初始化,这些变量的初始化工作是程序员的责任。同样,一个类的默认复制构造函数也不是什么时候都会 w397090770 11年前 (2013-04-04) 31957℃ 0评论1喜欢
Immutable中文意思就是不可变。那为什么需要构建一个不可变的对象?原因有以下几点: 在并发程序中,使用Immutable既保证线程安全性,也大大增强了并发时的效率(跟并发锁方式相比)。尤其当一个对象是值对象时,更应该考虑采用Immutable方式; 被不可信的类库使用时会很安全; 如果一个对象不需要支持修改操作(mutation w397090770 11年前 (2013-07-12) 8524℃ 1评论8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 (2014-10-12) 28142℃ 4评论119喜欢
建议用Spark 1.3.0提供的写关系型数据库的方法,参见《Spark RDD写入RMDB(Mysql)方法二》。 在《Spark与Mysql(JdbcRDD)整合开发》文章中我们介绍了如何通过Spark读取Mysql中的数据,当时写那篇文章的时候,Spark还未提供通过Java来使用JdbcRDD的API,不过目前的Spark提供了Java使用JdbcRDD的API。 今天主要来谈谈如果将Spark计算的结果 w397090770 9年前 (2015-03-10) 36798℃ 5评论33喜欢
我们在使用Hive查询数据的时候经常会看到如下的输出:[code lang="java"]Query ID = iteblog_20160704104520_988f81d4-0b82-4778-af98-43cc1950d357Total jobs = 1Launching Job 1 out of 1Number of reduce tasks determined at compile time: 1In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>In order to limit the maximum number of reducers: w397090770 8年前 (2016-06-28) 14889℃ 1评论39喜欢
在这篇文章中,我将介绍如何在Spark中使用Akka-http并结合Cassandra实现REST服务,在这个系统中Cassandra用于数据的存储。 我们已经见识到Spark的威力,如果和Cassandra正确地结合可以实现更强大的系统。我们先创建一个build.sbt文件,内容如下:[code lang="scala"]name := "cassandra-spark-akka-http-starter-kit"version := "1.0" w397090770 8年前 (2016-10-17) 3838℃ 1评论5喜欢
好吧,有点标题党了!哈哈,这里介绍的Flink可查询状态提供的功能是有限的,不可能完全替换掉你的数据库(也可以说是持久化存储)。 我在《Apache Flink 1.2.0新功能概述》文章中简单介绍了即将发布的Apache Flink 1.2.0一些比较重要的新功能,其中就提到了Flink 1.2版本的两大重要特性:动态扩展(Dynamic Scaling)和可查询状 w397090770 7年前 (2017-01-15) 4789℃ 0评论4喜欢
本书书名全名:Learning Spark Streaming:Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark,于2017-06由 O'Reilly Media出版,作者 Francois Garillot, Gerard Maas,全书300页。本文提供的是本书的预览版。关注大数据猿(bigdata_ai)公众号及时获取最新大数据相关电子书、资讯等通过本书你将学到以下知识Understand how Spark Streaming fits in the big pictureLearn c zz~~ 7年前 (2017-10-18) 6350℃ 0评论20喜欢
本文介绍了如何使用 Presto 通过 Alluxio 查询 Iceberg 表。由于这项功能目前处于试验阶段,此处提供的信息可能会发生变化,请及时参考官方文档了解最新功能。关于如何使用 Presto 读取 Iceberg 上的数据请参考这里。我们知道,在 Hive 数据源上,Presto 支持两种形式的 Alluxio 缓存:通过 Alluxio local cache 以及 Alluxio Cluster,截止到本文章 w397090770 2年前 (2021-11-18) 1099℃ 0评论5喜欢
一、线段树基本概念线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b],它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2],右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b]。因此线段树是平衡二叉树,最后的子节点数目为N,即整个线段区间的长度。 w397090770 11年前 (2013-04-03) 4836℃ 0评论4喜欢
本书于2017-07由Packt Publishing出版,作者Sourav Gulati, Sumit Kumar,全书662页。关注大数据猿(bigdata_ai)公众号及时获取最新大数据相关电子书、资讯等通过本书你将学到以下知识Process data using different file formats such as XML, JSON, CSV, and plain and delimited text, using the Spark core Library.Perform analytics on data from various data sources such as Kafka, and Flume zz~~ 7年前 (2017-08-22) 6431℃ 0评论27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
终于到最后一篇了,我们在前面两篇文章中《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(上)》 和 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(中)》 介绍了 Spark SQL 之旅的 SQL 解析、逻辑计划绑定、逻辑计划优化以及物理计划生成阶段,本文我们将继续接上文,介绍 Spark SQL 的全阶段代码生成以及最后的执行过程。全阶段代码生成阶段 - WholeStageCodegen前面 w397090770 5年前 (2019-06-19) 8628℃ 0评论17喜欢