哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
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》或《Tunnello:免费的浏览器翻墙插件》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_hadoo w397090770 8年前 (2016-10-07) 4339℃ 0评论5喜欢
在某些情况下,我们可能会在Spring中将一些WEB上的信息发送到Kafka中,这时候我们就需要在Spring中编写Producer相关的代码了;不过高兴的是,Spring本身提供了操作Kafka的相关类库,我们可以直接通过xml文件配置然后直接在后端的代码中使用Kafka,非常地方便。本文将介绍如果在Spring中将消息发送到Kafka。在这之前,请将下面的依赖 w397090770 8年前 (2016-11-01) 6192℃ 0评论11喜欢
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Velox 利用了大量的运行时优化,例如过滤器和连接的重新排序(conjunct reordering)、数组和基于哈希的聚合和连接的 key 标准化、动态过滤器下推(dynamic filter pushdown)和自适应列预取(adaptive column prefetching)。考虑到从传入的数据批次中提取的 w397090770 2年前 (2022-09-05) 1779℃ 0评论2喜欢
我们都知道,使用Kafka Producer往Kafka的Broker发送消息的时候,Kafka会根据消息的key计算出这条消息应该发送到哪个分区。默认的分区计算类是HashPartitioner,其实现如下:[code lang="scala"]class HashPartitioner(props: VerifiableProperties = null) extends Partitioner { def partition(data: Any, numPartitions: Int): Int = { (data.hashCode % numPartitions) }}[/code] w397090770 8年前 (2016-03-29) 9152℃ 0评论9喜欢
为什么要升级在2017年底, Hadoop3.0 发布了,到目前为止, Hadoop 发布的最新版本为3.2.1。在 Hadoop3 中有很多有用的新特性出现,如支持 ErasureCoding、多 NameNode、Standby NameNode read、DataNode Disk Balance、HDFS RBF 等等。除此之外,还有很多性能优化以及 BUG 修复。其中最吸引我们的就是 ErasureCoding 特性,数据可靠性保持不变的情况下可以降 w397090770 4年前 (2020-01-05) 2532℃ 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
我在《将Flink DataSet中的数据写入到ElasticSearch(低级篇)》文章中介绍了如何使用Flink将DataSet中的数据写入到ElasticSearch中。正如文章标题写的,那只是低级篇,我们不会在写入大量数据的时候使用那种方法,所以我们得使用另外一种。我们肯定会想,能不能一次批量写入大量数据呢?翻翻ElasticSearch就知道,其提供了bulk API,可以帮 w397090770 8年前 (2016-10-20) 6662℃ 0评论11喜欢
我目前使用的Hive版本是apache-hive-1.2.0-bin,每次在使用 show create table 语句的时候如果你字段中有中文注释,那么Hive得出来的结果如下:hive> show create table iteblog;OKCREATE TABLE `iteblog`( `id` bigint COMMENT '�id', `uid` bigint COMMENT '(7id', `name` string COMMENT '(7�')ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' STORED AS INPUTF w397090770 8年前 (2016-06-08) 11167℃ 0评论13喜欢
我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略(这两种分区的代码解析可以参见:《Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解》),这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略。为此,Spark提供了相应的接口,我们只 w397090770 9年前 (2015-05-21) 18186℃ 0评论20喜欢
我们都知道,HDFS设计是用来存储海量数据的,特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移,HDFS上可能会存在大量的小文件,这里说的小文件指的是文件大小远远小于一个HDFS块(128MB)的大小;HDFS上存在大量的小文件至少会产生以下影响:消耗NameNode大量的内存延长MapReduce作业的总运行时间如果想及时了解Spar w397090770 7年前 (2017-04-25) 6549℃ 1评论18喜欢
里氏替换法则(Liskov Substitution Principle LSP)是面向对象设计的六大基本原则之一(单一职责原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、接口隔离原则、迪米特法则以及开闭原则)。这里说说里氏替换法则:父类的一个方法返回值是一个类型T,子类相同方法(重载或重写)返回值为S,那么里氏替换法则就要求S必须小于等于T,也就是说要么 w397090770 11年前 (2013-09-12) 4155℃ 3评论0喜欢
Apache HBase是基于Hadoop构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。随着时间的推移,HBase目前不管是在国内还是国外都受到了非常大的欢迎,以下分别是近几年 Google 和百度关于 HBase 的搜索趋势:Google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大家可以看到,整体趋势是越来越 w397090770 5年前 (2019-01-05) 3431℃ 4评论15喜欢
Apache Spark 2.4 新增了24个内置函数和5个高阶函数,本文将对这29个函数的使用进行介绍。关于 Apache Spark 2.4 的新特性,可以参见 《Apache Spark 2.4 正式发布,重要功能详细介绍》。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针对数组类型的函数array_distinctarray_distinct(array<T>): array<T w397090770 5年前 (2018-11-25) 7065℃ 0评论18喜欢
在过去Spark社区创建了Spark 2.0的技术预览版,经过几天的投票,目前该技术预览版今天正式公布。《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文章中详细介绍了Spark 2.0给我们带来的新功能,总体上Spark 2.0提升了下面三点: 1. 对标准的SQL支持,统一DataFrame和Dataset API。现在已经可以运行TPC-DS所有的99个查询,这99个查 w397090770 8年前 (2016-05-25) 2559℃ 0评论3喜欢
和Java一样,我们也可以使用Scala来创建Web工程,这里使用的是Scalatra,它是一款轻量级的Scala web框架,和Ruby Sinatra功能类似。比较推荐的创建Scalatra工程是使用Giter8,他是一款很不错的用于创建SBT工程的工具。所以我们需要在电脑上面安装好Giter8。这里以Centos系统为例进行介绍。安装giter8 在安装giter8之前需要安装Conscrip w397090770 8年前 (2015-12-18) 5701℃ 0评论10喜欢
Apache Flume 1.5.0 发布于5月22日正式发布(可以在http://flume.apache.org/download.html下载)。Flume是一个分布式、可靠和高可用的服务,用于收集、聚合以及移动大量日志数据,使用一个简单灵活的架构,就流数据模型。这是一个可靠、容错的服务。下面是Apache Flume-ng 1.5.0的Changelog:What's new in Apache Flume 1.5.0:May 22nd, 2014New Feature: Int w397090770 10年前 (2014-05-27) 6956℃ 1评论4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 (2014-10-13) 21895℃ 5评论40喜欢
《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(2)》 在《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》我们谈到了SparkContext的初始化过程会做好几件事情(这里就不再列出,可以去《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》查看),其中做了一件重要 w397090770 10年前 (2014-10-28) 7585℃ 6评论8喜欢
我们在这篇文章简单介绍了 Apache Cassandra 是什么,以及有什么值得关注的特性。本文将简单介绍 Apache Cassandra 的安装以及简单使用,可以帮助大家快速了解 Apache Cassandra。我们到 Apache Cassandra 的官方网站下载最新版本的 Cassandra,在本文写作时最新版本的 Cassandra 为 3.11.4。Apache Cassandra 可以在 Linux、Unix、Mac OS 以及 Windows 上进行安装 w397090770 5年前 (2019-04-07) 4998℃ 0评论8喜欢
我们往Kafka发送消息时一般都是将消息封装到KeyedMessage类中:[code lang="scala"]val message = new KeyedMessage[String, String](topic, key, content)producer.send(message)[/code]Kafka会根据传进来的key计算其分区ID。但是这个Key可以不传,根据Kafka的官方文档描述:如果key为null,那么Producer将会把这条消息发送给随机的一个Partition。If the key is null, the w397090770 8年前 (2016-03-30) 16081℃ 0评论10喜欢
本文来自上周(2020-11-17至2020-11-19)举办的 Data + AI Summit 2020 (原 Spark+AI Summit),主题为《Spark SQL Beyond Official Documentation》的分享,作者 David Vrba,是 Socialbakers 的高级机器学习工程师。实现高效的 Spark 应用程序并获得最大的性能为目标,通常需要官方文档之外的知识。理解 Spark 的内部流程和特性有助于根据内部优化设计查询 w397090770 3年前 (2020-11-24) 1117℃ 0评论4喜欢
早在2005年,Oracle 数据库就支持比较丰富的 dynamic filtering 功能,而 Spark 和 Presto 在最近版本才开始支持这个功能。本文将介绍 Presto 动态过滤的原理以及具体使用。Apache Spark 的动态分区裁减Apache Spark 3.0 给我们带来了许多的新特性用于加速查询性能,其中一个就是动态分区裁减(Dynamic Partition Pruning,DPP),所谓的动态分区裁剪就 w397090770 3年前 (2021-06-01) 1220℃ 0评论2喜欢
题目:有一堆石头质量分别为W1,W2,W3...WN.(W<=100000)现在需要你将石头合并为两堆,使两堆质量的差为最小。这道题目可以用01背包问题来解决。即求出和最接近sum/2的一个子集 令f(i, j)表示前i个元素中和最接近j的子集的和(有点绕),则有: f(i, j) = max( f(i-1, j), f(i-1, j-a[i])+a[i] ) ,其中a数组是用来存储所有石头的质量的。源 w397090770 11年前 (2013-03-31) 3169℃ 0评论2喜欢
memset的函数原型是[code lang="CPP"]void * memset ( void * ptr, int value, size_t num );[/code] 这个函数的功能是将ptr所指向的某一块内存中的每个字节的内容全部设置为value指定的ASCII值, 块的大小由第三个参数指定,这个函数通常为新申请的内存做初始化工作。 英文解释:Sets the first num bytes of the block of memory pointed by ptr to the specified va w397090770 11年前 (2013-04-08) 7785℃ 0评论8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
对那些想快速把数据传输到其Hadoop集群的企业来说,Kafka是一个非常合适的选择。关于什么是Kafka我就不介绍了,大家可以参见我之前的博客:《Apache kafka入门篇:工作原理简介》 本文是面向技术人员编写的。阅读本文你将了解到我是如何通过Kafka把关系数据库管理系统(RDBMS)中的数据实时写入到Hive中,这将使得实时分析的 w397090770 8年前 (2016-08-30) 11337℃ 6评论24喜欢
原计划在2019年年底发布的 Apache Spark 3.0.0 今天终于赶在下周二举办的 Spark Summit AI 会议之前正式发布了! Apache Spark 3.0.0 自2018年10月02日开发到目前已经经历了近21个月!这个版本的发布经历了两个预览版以及三次投票:2019年11月06日第一次预览版,参见 https://spark.apache.org/news/spark-3.0.0-preview.html2019年12月23日第二次预览版,参见 https w397090770 4年前 (2020-06-18) 1799℃ 0评论4喜欢
在即将发布的Apache Spark 2.0中将会提供机器学习模型持久化能力。机器学习模型持久化(机器学习模型的保存和加载)使得以下三类机器学习场景变得容易: 1、数据科学家开发ML模型并移交给工程师团队在生产环境中发布; 2、数据工程师把一个Python语言开发的机器学习模型训练工作流集成到一个Java语言开发的机器 w397090770 8年前 (2016-06-04) 3385℃ 3评论3喜欢
本课程是Scala语言的入门课程,面向没有或仅有少量编程语言基础的同学,当然,具有一定的Java或C、C++语言基础将有助于本课程的学习。在本课程内,将更注重scala的各种语言规则与简单直接的应用,而不在于其是如何具体实现,通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。 此视频保证可以全部浏览,百度网盘 w397090770 9年前 (2015-03-21) 21870℃ 6评论46喜欢
ZooKeeper 支持某些特定的四字命令(The Four Letter Words)与其进行交互。它们大多是查询命令,用来获取 ZooKeeper 服务的当前状态及相关信息。用户在客户端可以通过 telnet 或 nc 向 ZooKeeper 提交相应的命令。 ZooKeeper 常用四字命令主要如下: ZooKeeper四字命令功能描述conf3.3.0版本引入的。打印出服务相关配置的详细信息。cons3.3.0 w397090770 8年前 (2016-05-18) 4049℃ 0评论5喜欢