哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
Spark Summit 2016 San Francisco会议于2016年6月06日至6月08日在美国San Francisco进行。本次会议有多达150位Speaker,来自业界顶级的公司。 由于会议的全部资料存储在http://www.slideshare.net网站,此网站需要翻墙才能访问。基于此本站收集了本次会议的所有PPT资料供大家学习交流之用。本次会议PPT资料全部通过爬虫程序下载,如有问题 w397090770 8年前 (2016-06-15) 3347℃ 0评论9喜欢
Apache Hudi 对个人和组织何时有用如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中,Hudi可以提供帮助。另外,如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源,那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。作为一个组织,Hudi可以帮助你构建高效的数据湖,解决一些最复杂的底层存储管理问题,同时将数据更快 w397090770 4年前 (2019-12-23) 1793℃ 0评论2喜欢
基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时 w397090770 9年前 (2015-05-30) 37299℃ 2评论76喜欢
这篇文章中将介绍C# 6.0的一个新特性,这将加深我们对Scala monad的理解。Null-conditional操作符 假如我们有一个嵌套的数据类型,然后我们需要访问这个嵌套类型里面的某个属性。比如Article可以没有作者(Author)信息;Author可以没有Address信息;Address可以没有City信息,如下:[code lang="csharp"]//////////////////////////////////// w397090770 8年前 (2016-02-24) 2119℃ 0评论6喜欢
背景在默认情况下,Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候,也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间长;越来越多的数据被接收,但是数据的处理速度没有跟上,导致系统开始出现数据堆积,可能进一步导致 Executor 端出现 w397090770 6年前 (2018-05-28) 26465℃ 409评论62喜欢
Apache Kafka 2.0.0 在昨天正式发布了,其包含了许多重要的特性,这里我列举了一些比较重要的: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增加了前缀通配符访问控制(ACL)的支持,详见 KIP-290,这样我们可以更加细粒度的进行访问控制;更全面的数据安全支持,KIP-255 里面添加了一个框架, w397090770 6年前 (2018-07-31) 3938℃ 0评论6喜欢
Flink Table API Apache Flink对SQL的支持可以追溯到一年前发布的0.9.0-milestone1版本。此版本通过引入Table API来提供类似于SQL查询的功能,此功能可以操作分布式的数据集,并且可以自由地和Flink其他API进行组合。Tables在发布之初就支持静态的以及流式数据(也就是提供了DataSet和DataStream相关APIs)。我们可以将DataSet或DataStream转成Table;同 w397090770 8年前 (2016-06-16) 4134℃ 0评论5喜欢
Imagick是PHP的本地扩展,通过调用ImageMagick提供的API来创建和修改图片。 而ImageMagick是一套软件系列,主要用于图片的创建、编辑以及创建bitmap图片,它支持很多格式的图片读取、转换以及编辑,这些格式包括了DPX, EXR, GIF, JPEG, JPEG-2000, PDF, PhotoCD, PNG, Postscript, SVG, and TIF等等。ImageMagick的官网(http://www.imagemagick.org/script/index.ph w397090770 9年前 (2015-08-19) 27448℃ 0评论4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
Java 14 计划将会在今年的3月17日发布,Java 14 包含的 JEP(Java Enhancement Proposals 的缩写,Java 增强建议)比 Java 12 和 13 两个版本加起来还要多。那么,对于每天编写和维护代码的 Java 开发人员来说,哪个特性值得我们关注呢?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本文我将介绍以下几个重 w397090770 4年前 (2020-03-07) 922℃ 0评论1喜欢
过去十年,存储的速度从 50MB/s(HDD)提升到 16GB/s(NvMe);网络的速度从 1Gbps 提升到 100Gbps;但是 CPU 的主频从 2010 年的 3GHz 到现在基本不变,CPU 主频是目前数据分析的重要瓶颈。为了解决这个问题,越来越多的向量化执行引擎被开发出来。比如数砖的 Photon 、ClickHouse、Apache Doris、Intel 的 Gazelle 以及 Facebook 的 Velox(参见 《Velox 介绍 w397090770 2年前 (2022-09-29) 1578℃ 0评论2喜欢
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
作者:小君,部门:技术中台/数据中台前言随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富,有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验,内容包括以下五个部分: 建设背景 应用场景 方案设计 项目应用 未来展望建设背景 实时需求日趋迫 zz~~ 3年前 (2021-06-10) 266℃ 0评论0喜欢
Apache Hive 1.0.1 和 1.1.1两个版本同时发布,他们分别是基于Hive 1.0.0和Hive 1.1.0,这两个版本都同时修复可同一个Bug:LDAP授权provider的漏洞。如果用户在HiveServer2里面使用到LDAP授权模式(hive.server2.authentication=LDAP),并且LDAP使用简单地未认证模式,或者是匿名绑定(anonymous bind),在这种情况下未得到合理授权的用户将得到认证(authe w397090770 9年前 (2015-05-25) 4934℃ 0评论3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》 《杭州第三次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-03-30) 4806℃ 0评论4喜欢
这几天由于项目的需要,需要将Flume收集到的日志插入到Hbase中,有人说,这不很简单么?Flume里面自带了Hbase sink,可以直接调用啊,还用说么?是的,我在本博客的《Flume-1.4.0和Hbase-0.96.0整合》文章中就提到如何用Flume和Hbase整合,从文章中就看出整个过程不太复杂,直接做相应的配置就行了。那么为什么今天还要特意提一下Flum w397090770 10年前 (2014-01-28) 7263℃ 2评论2喜欢
继续介绍如何在脚本中运行Scala,在前面的文章中我们只是简单地介绍了如何在脚本中使用Scala,本文将进一步地介绍。 在脚本中使用Scala最大的好处就是可以在脚本中使用Scala的所有高级特性,比如我们可以在脚本中定义和使用Scala class,如下:[code lang="scala"]#!/bin/shexec scala -savecompiled "$0" "$@"!#case c w397090770 8年前 (2015-12-15) 2623℃ 0评论5喜欢
在安装完 JDK 之后,会自带安装一些常用的小工具,而 jmap 就是其中一个比较常用的。jmap 打印给定进程、core file 或远程调试服务器的共享对象内存映射或堆内存细节。我们可以查看下 jmap 的命令使用:[code lang="bash"]iteblog@iteblog.com:~|⇒ jmapUsage: jmap [option] <pid> (to connect to running process) jmap [option] <executable <co w397090770 3年前 (2021-08-02) 739℃ 0评论0喜欢
根据官方文档,Spark可以用Maven进行编译,但是我试了好几个版本都编译不通过,所以没用(如果大家用Maven编译通过了Spark,求分享。)。这里是利用sbt对Spark进行编译。中间虽然也遇到了很多问题,但是经过几天的折腾,终于通过了,关于如何解决编译中间出现的问题,可以参见本博客的《Spark源码编译遇到的问题解决》进行 w397090770 10年前 (2014-04-18) 10973℃ 3评论7喜欢
2021年2月15日,Apache Flink 创建者、Ververica 公司(前身 DataArtisans)的联合创始人 Fabian Hueske 在 Twitter 宣布其已经从 Ververica 离职, 不过离职原因不得而知。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另外,Ververica 公司原 COO Holger Temme 将接替 Kostas Tzoumas 成为新的 CEO。Kostas Tzoumas (原 CEO) w397090770 3年前 (2021-02-18) 984℃ 0评论3喜欢
本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是:一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合,同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工,互相补充,形成易开发、易维护且效率高的流 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 479℃ 0评论2喜欢
本书是《Spark快速数据处理》第三版,全书基于Spark 2.0.0编写。本书适合Spark入门者,作者Krishna Sankar,由Packt出版社于2016年10月出版,全书共274页。通过本书你将学到以下知识: (1)、安装和设置你的Spark集群; (2)、使用Spark交互式Shell来实现简单的分布式应用程序; (3)、使用新的DataFrame API操作数据; w397090770 7年前 (2016-12-14) 4276℃ 0评论5喜欢
大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。业务通常已不再满足滞后的分析结果,希望看到更实时的数据,从而在第一时间做出判断和决策。典型的场景如电商大促和金融风控等,基于延迟数 w397090770 4年前 (2020-06-08) 3766℃ 0评论3喜欢
大家在使用Spark、MapReduce 或 Flink 的时候很可能遇到这样一种情况:Hadoop 集群使用的 JDK 版本为1.7.x,而我们自己编写的程序由于某些原因必须使用 1.7 以上版本的JDK,这时候如果我们直接使用 JDK 1.8、或 1.9 来编译我们写好的代码,然后直接提交到 YARN 上运行,这时候会遇到以下的异常:[code lang="java"]Exception in thread "main" jav w397090770 7年前 (2017-07-04) 5280℃ 1评论16喜欢
Presto 是由 Facebook 开发并开源的分布式 SQL 交互式查询引擎,很多公司都是用它实现 OLAP 业务分析。本文列出了 Presto 常用的函数列表。数学函数数学函数作用于数学公式。下表给出了详细的数学函数列表。abs(x)返回 x 的绝对值。使用如下:[code lang="bash"]presto:default> select abs(1.23) as absolute; absolute ---------- 1.23[/code] w397090770 3年前 (2021-10-07) 5342℃ 0评论1喜欢
在使用 Apache Spark 的时候,作业会以分布式的方式在不同的节点上运行;特别是当集群的规模很大时,集群的节点出现各种问题是很常见的,比如某个磁盘出现问题等。我们都知道 Apache Spark 是一个高性能、容错的分布式计算框架,一旦它知道某个计算所在的机器出现问题(比如磁盘故障),它会依据之前生成的 lineage 重新调度这个 w397090770 6年前 (2017-11-13) 10308℃ 0评论24喜欢
在设计网站的时候,如果你某个页面的内容没有满屏,那你的footer会离浏览器底部很远,整体看起来很难看,这里用JavaScript提供一种方法来将footer固定在浏览器底部。[code lang="javascript"]function fixFooter(){ var mainHeight = document.getElementById('main').offsetHeight; var height = document.documentElement.clientHeight - document.g w397090770 9年前 (2014-11-22) 7446℃ 0评论4喜欢
在 《Apache Spark 自定义优化规则:Custom Strategy》 文章中我们介绍了如何自定义策略,策略是用在逻辑计划转换到物理计划阶段。而本文将介绍如何自定义逻辑计划优化规则,主要用于优化逻辑计划,和前文不一样的地方是,逻辑优化规则只是等价变换逻辑计划,也就是 Logic Plan -> Login Plan,这个是在应用策略前进行的。如果想及时 w397090770 4年前 (2020-08-07) 1118℃ 0评论2喜欢
本书于2015年04月出版,共168页,这里提供的是本书的完整版. w397090770 9年前 (2015-08-24) 3160℃ 0评论5喜欢
《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark 2.0带来的新技术等。Spark 2.0是Apache Spark的下一个主要版本。此版本在架构抽象、API以及平台的类库方面带来了很大的变化,为该框架明年的发展奠定了方向,所以了解Spark 2.0的一些特性对我们能够使用它有着非常重要的作用。本博客将对Spark 2.0进行一序列的介 w397090770 8年前 (2016-07-14) 7543℃ 2评论4喜欢