哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
在本博客的《Spark 0.9.1源码编译》和《Spark源码编译遇到的问题解决》两篇文章中,分别讲解了如何编译Spark源码以及在编译源码过程中遇到的一些问题及其解决方法。今天来说说如何部署分布式的Spark集群,在本篇文章中,我主要是介绍如何部署Standalone模式。 一、修改配置文件 1、将$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template文件 w397090770 10年前 (2014-04-21) 9448℃ 1评论5喜欢
如果你在Spark SQL中运行的SQL语句过长的话,会出现 java.lang.StackOverflowError 异常:[code lang="java"]java.lang.StackOverflowError at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$$anonfun$22.apply(HiveQl.scala:924) at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$$anonfun$22.apply(HiveQl.scala:924) at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244) at scala.collection.TraversableLike$$anonfun w397090770 7年前 (2017-05-17) 6166℃ 0评论7喜欢
早上时间匆忙,我将于晚点时间详细地介绍Spark 1.4的更新,请关注本博客。 Apache Spark 1.4.0的新特性可以看这里《Apache Spark 1.4.0新特性详解》。 Apache Spark 1.4.0于美国时间的2015年6月11日正式发布。Python 3支持,R API,window functions,ORC,DataFrame的统计分析功能,更好的执行解析界面,再加上机器学习管道从alpha毕业成 w397090770 9年前 (2015-06-12) 4668℃ 0评论11喜欢
在过去,Spark UI一直是用户应用程序调试的帮手。而在最新版本的Spark 1.4中,我们很高兴地宣布,一个新的因素被注入到Spark UI——数据可视化。在此版本中,可视化带来的提升主要包括三个部分:Spark events时间轴视图Execution DAGSpark Streaming统计数字可视化我们会通过一个系列的两篇博文来介绍上述特性,本次则主要分享前 w397090770 9年前 (2015-07-08) 5798℃ 1评论13喜欢
近日,红杏官方为了方便开发人员,公布了红杏公益版代理,该代理地址和端口为hx.gy:1080,可以在浏览器、IDE里面进行设置,并且访问很多常用的网站。目前支持的域名如下:[code lang="scala"]android.combitbucket.orgbintray.comchromium.orgclojars.orgregistry.cordova.iodartlang.orgdownload.eclipse.orggithub.comgithubusercontent.comgolang.orggoogl w397090770 9年前 (2015-04-15) 17865℃ 0评论22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
CharSequenceReader类是以CharSequence的形式读取字符。CharSequenceReader类继承自Reader类,除了remaining()、hasRemaining()以及checkOpen()函数之后,其他的函数都是重写Reader类中的函数。CharSequenceReader类声明没有用public关键字,所以我们暂时还不能调用这个类CharSequenceReader类有下面三个成员变量[code lang="JAVA"] private CharSequence seq; //存放 w397090770 11年前 (2013-09-23) 2839℃ 1评论2喜欢
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到Flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache Spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了,所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀 w397090770 8年前 (2016-04-04) 17989℃ 0评论42喜欢
引言Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。SparkSQL作为大数据领域的SQL实现,自然也对Join操作做了不少优化,今天主要看一下在SparkSQL中对于Join,常见的3种实现。Spark SQL中Join常用的实现Broadc zz~~ 7年前 (2017-07-09) 8273℃ 0评论16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
本文将介绍如何在 Kafka 中使用 Avro 来序列化消息,并提供完整的 Producter 代码共大家使用。AvroAvro 是一个数据序列化的系统,它可以将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式。Avro设计之初就用来支持数据密集型应用,适合于远程或本地大规模数据的存储和交换。因为本文并不是专门介绍 Avro 的文章,如需要更加详细地 zz~~ 7年前 (2017-09-22) 7086℃ 2评论23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》High Level Consumer 很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义,例如同 w397090770 9年前 (2015-09-08) 9615℃ 0评论22喜欢
问题我们都知道,Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求,参见官方文档:Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs)。我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数:get_json_object 和 json_tuple。用过这两个函数的同学肯定知道,其职能解析最普通的 Json 字符串,如下:[code lang="sql"]hive (default)> SELECT get_js w397090770 6年前 (2018-07-04) 20003℃ 0评论33喜欢
Learning Spark这本书链接是完整版,和之前的预览版是不一样的,我不是标题党。这里提供的Learning Spark电子书格式是mobi、pdf以及epub三种格式的文件,如果你有亚马逊Kindle电子书阅读器,是可以直接阅读mobi、pdf。但如果你用电脑,也可以下载相应的PC版阅读器 。如果你需要阅读器,可以找我。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相 w397090770 9年前 (2015-02-11) 50510℃ 305评论70喜欢
1、Hive内部表和外部表的区别? 1、在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样; 2、在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉;而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 那么, w397090770 8年前 (2016-08-26) 5646℃ 2评论20喜欢
今天由于某些原因需要卸载掉服务器上的php软件,然后我使用下面命令显示出本机安装的所有和php相关的软件,如下:[code lang="bash"]iteblog$ rpm -qa | grep phpphp-mysqlnd-5.6.25-0.1.RC1.el6.remi.x86_64php-fpm-5.6.25-0.1.RC1.el6.remi.x86_64php-pecl-jsonc-1.3.10-1.el6.remi.5.6.x86_64php-pecl-memcache-3.0.8-3.el6.remi.5.6.x86_64php-pdo-5.6.25-0.1.RC1.el6.remi.x86_64php-mbstrin w397090770 8年前 (2016-08-08) 2251℃ 0评论2喜欢
和 MySQL 以及其他计算引擎类似,MongoDB 给我们提供了 explain 命令来查看某个查询的执行计划,其使用也比较简单,具体如下:[code lang="bash"]db.collection.explain().<method(...)>[/code]explain 命令默认是打印出查询的 queryPlanner,也就是什么参数都不传递。从 3.5.5 版本开始,explain 命名还支持 executionStats 和 allPlansExecution 两种运行模式 w397090770 3年前 (2021-06-21) 244℃ 0评论0喜欢
Kafka 从首次发布之日起,已经走过了七个年头。从最开始的大规模消息系统,发展成为功能完善的分布式流式处理平台,用于发布和订阅、存储及实时地处理大规模流数据。来自世界各地的数千家公司在使用 Kafka,包括三分之一的 500 强公司。Kafka 以稳健的步伐向前迈进,首先加入了复制功能和无边界的键值数据存储,接着推出了用 w397090770 6年前 (2017-11-05) 24933℃ 0评论17喜欢
Solr 介绍Apache Solr 是基于 Apache Lucene™ 构建的流行,快速,开源的企业搜索平台。Solr 具有高可靠性,可扩展性和容错性,可提供分布式索引,复制和负载均衡查询,自动故障转移和恢复以及集中配置等特性。 Solr 为世界上许多大型互联网站点提供搜索和导航功能。Solr 是用 Java 编写、运行在 Servlet 容器(如 Apache Tomcat 或Jetty) w397090770 6年前 (2018-07-24) 2789℃ 0评论3喜欢
相关文章:《Apache Flink 1.1.0和1.1.1发布,支持SQL》 Apache Flink 1.1.2于2016年09月05日正式发布,此版本主要是修复一些小bug,推荐所有使用Apache Flink 1.1.0以及Apache Flink 1.1.1的用户升级到此版本,我们可以在pom.xml文件引入以下依赖:[code lang="xml"]<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</a zz~~ 8年前 (2016-09-06) 1324℃ 0评论1喜欢
导读:本文主要介绍Flink实时计算在bilibili的优化,将从以下四个方面展开: 1、Flink-connector稳定性优化 2、Flink sql优化 3、Flink-runtime优化 4、对未来的展望 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 概述首先介绍下Flink实时计算在b站的应用场景。在b站,Flink on yarn w397090770 3年前 (2021-09-23) 770℃ 0评论2喜欢
流处理系统月刊是一份专门收集关于Spark、Flink、Kafka、Apex等流处理系统的技术干货月刊,完全免费,每天更新,欢迎关注。下面资源如无法正常访问,请使用《最新可访问Google的Hosts文件》进行科学上网。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#iteblog a:link { text-decoration: underline;}#it w397090770 8年前 (2016-10-06) 2646℃ 0评论4喜欢
如果你使用Nginx web server,你可能在访问你网站的时候出现了504 Gateway Time-out错误,这个错误代码很常见,这可能是因为超过了PHP的最大执行时间的限制或者是FastCGI读超时。这篇文章将向大家展示如何解决Nginx的504 gateway timeout的问题。一、修改php.ini文件 下面都是以CentOS服务器为例进行介绍,如果你是CentOS,那么可以直 w397090770 9年前 (2015-08-18) 19688℃ 2评论16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 (2016-07-05) 8606℃ 0评论11喜欢
本系列文章将展示ElasticSearch中23种非常有用的查询使用方法。由于篇幅原因,本系列文章分为六篇,本文是此系列的第二篇文章。欢迎关注大数据技术博客微信公共账号:iteblog_hadoop。《23种非常有用的ElasticSearch查询例子(1)》《23种非常有用的ElasticSearch查询例子(2)》《23种非常有用的ElasticSearch查询例子(3)》《23种非常有用 w397090770 8年前 (2016-08-16) 5537℃ 0评论6喜欢
最近几年关于Apache Spark框架的声音是越来越多,而且慢慢地成为大数据领域的主流系统。最近几年Apache Spark和Apache Hadoop的Google趋势可以证明这一点: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上图已经明显展示出最近五年,Apache Spark越来越受开发者们的欢迎,大家通过Google搜索更多关 w397090770 7年前 (2017-04-12) 6517℃ 0评论46喜欢
Spark SQL 是 Spark 最新且技术最复杂的组件之一。它同时支持 SQL 查询和新的 DataFrame API。Spark SQL 的核心是 Catalyst 优化器,它以一种全新的方式利用高级语言的特性(例如:Scala 的模式匹配和 Quasiquotes ①)构建一个可扩展的查询优化器。最近我们在 SIGMOD 2015 发表了一篇论文(合作者:Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan w397090770 5年前 (2019-07-21) 3178℃ 0评论5喜欢
为期三天的 SPARK + AI SUMMIT Europe 2019 于 2019年10月15日-17日荷兰首都阿姆斯特丹举行。数据和 AI 是需要结合的,而 Spark 能够处理海量数据的分析,将 Spark 和 AI 进行结合,无疑会带来更好的产品。Spark+AI Summit Europe 2019 是欧洲最大的数据和机器学习会议,大约有1700多名数据科学家、工程师和分析师参加此次会议。本次会议的提议包括了A w397090770 4年前 (2019-11-01) 1424℃ 1评论0喜欢
这里用到的nginx日志是网站的访问日志,比如:[code lang="java"]180.173.250.74 - - [08/Jan/2015:12:38:08 +0800] "GET /avatar/xxx.png HTTP/1.1" 200 968 "/archives/994" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.131 Safari/537.36"[/code] 这条日志里面有九列(为了展示的美观,我在里面加入了换行 w397090770 9年前 (2015-01-08) 14208℃ 2评论17喜欢
我们在使用Hive的时候肯定遇到过建立了一张分区表,然后手动(比如使用 cp 或者 mv )将分区数据拷贝到刚刚新建的表作为数据初始化的手段;但是对于分区表我们需要在hive里面手动将刚刚初始化的数据分区加入到hive里面,这样才能供我们查询使用,我们一般会想到使用 alter table add partition 命令手动添加分区,但是如果初始化 w397090770 7年前 (2017-02-21) 16180℃ 0评论31喜欢