哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
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本 IntelliJ IDEA 激活方式已经失效,请购买正版 IntelliJ IDEA 或者下载 免费的 IntelliJ IDEA 社区版 最近发布的idea 15带来了很多的新特性,想必大家都非常想使用这个版本。但是遗憾的是,该版本的注册方式和之前版本不一样,只能通过联网激活。本文将提供的方法可以完美地破解idea 15的联网注册问题。破解步骤如下: 1 w397090770 8年前 (2015-12-04) 815113℃ 89评论1075喜欢
如果你想配置完全分布式平台请参见本博客《Hadoop2.2.0完全分布式集群平台安装与设置》 首先,你得在电脑上面安装好jdk7,如何安装,这里就不说了,网上一大堆教程!然后安装好ssh,如何安装请参见本博客《Linux平台下安装SSH》、并设置好无密码登录(《Ubuntu和CentOS如何配置SSH使得无密码登陆》)。好了,上面的 w397090770 11年前 (2013-10-28) 9392℃ 7评论7喜欢
TPCH(商业智能计算测试) 是美国交易处理效能委员会(TPC,Transaction Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前在学术界和工业界普遍采用它来评价决策支持技术方面应用的性能。这种商业测试可以全方位评测系统的整体商业计算综合能力,对厂商的要求更高,同时也具有普遍的商业实用意义, w397090770 6年前 (2017-12-10) 462℃ 0评论1喜欢
在Spark 1.4中引入了REST API,这样我们可以像Hadoop中REST API一样,很方便地获取一些信息。这个ISSUE在https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-3644里面首先被提出,已经在Spark 1.4加入。 Spark的REST API返回的信息是JSON格式的,开发者们可以很方便地通过这个API来创建可视化的Spark监控工具。目前这个API支持正在运行的应用程序,也支持 w397090770 9年前 (2015-06-10) 15635℃ 0评论8喜欢
本书于2017-07由Packt Publishing出版,作者Christopher Bourez,全书440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Get familiar with Theano and deep learningProvide examples in supervised, unsupervised, generative, or reinforcement learning.Discover the main principles for designing efficient deep learning nets: convolut zz~~ 7年前 (2017-08-23) 2369℃ 0评论8喜欢
概述Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询,但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎,用于交互式和批处理工作负载,数据湖上的流行工作负载包括:报告和仪表盘:这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力,以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织 w397090770 2年前 (2021-11-14) 1223℃ 0评论1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
Apache Trafodion 是由惠普开发并开源的基于 Hadoop 平台的事务数据库引擎。提供了一个基于Hadoop平台的交易型SQL引擎。它是一个擅长处理交易型负载的Hadoop大数据解决方案。其主要特性包括:完整的ANSI SQL语言支持完整的ACID事务支持。对于读、写查询,Trafodion支持跨行,跨表和跨语句的事务保护支持多种异构存储引擎的直接访问为应 w397090770 6年前 (2018-01-07) 2315℃ 0评论5喜欢
MapReduce和Spark比较 目前的大数据处理可以分为以下三个类型: 1、复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间; 2、基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间; 3、基于实时数据流的数据处理(streaming data processing),通常的时间 w397090770 9年前 (2015-05-28) 4789℃ 0评论7喜欢
去年,我整理了2017年成功晋升为Apache TLP的大数据相关项目进行了整理,具体可以参见《盘点2017年晋升为Apache TLP的大数据相关项目》。现在已经进入了2019年了,我在这里给大家整理了2018年成功晋升为 Apache TLP 的大数据相关项目。2018年晋升成 TLP 的项目不多,总共四个,按照项目晋升的时间进行排序的。Apache Trafodion:基于 Hadoop 平 w397090770 5年前 (2019-01-02) 1466℃ 0评论4喜欢
2017年08月31日发布了ElasticSearch 6.0.0-beta2,其中有很多特性值得期待:稀疏性 Doc Values 的支持:大家知道 es 的 doc values 是列式存储,文档的原始值都是存放在 doc values 里面的,而稀疏性是指,一个索引里面,文档的结构其实是多样性的,但是郁闷的是只要一个文档有这个字段,其他所有的文档尽管没有这个字段,可也都要承担这个 w397090770 7年前 (2017-09-04) 9057℃ 0评论20喜欢
本书介绍了如何使用 Spark Streaming 开发应用程序已经一些最佳实践。适合数据科学家、大数据专家、BI分析以及数据架构师阅读。全书名称:Pro Spark Streaming The Zen of Real-Time Analytics Using Apache Spark,作者Nabi, Zubair,由Apress于2016-07-01出版,全书共231页。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 zz~~ 7年前 (2016-12-18) 4517℃ 0评论6喜欢
今年的 Spark + AI Summit 2019 databricks 开源了几个重磅的项目,比如 Delta Lake,Koalas 等,Koalas 是一个新的开源项目,它增强了 PySpark 的 DataFrame API,使其与 pandas 兼容。Python 数据科学在过去几年中爆炸式增长,pandas 已成为生态系统的关键。 当数据科学家拿到一个数据集时,他们会使用 pandas 进行探索。 它是数据清洗和分析的终极工 w397090770 8年前 (2016-07-25) 215989℃ 0评论843喜欢
在实践经验中,我们知道数据总是在不断演变和增长,我们对于这个世界的心智模型必须要适应新的数据,甚至要应对我们从前未知的知识维度。表的 schema 其实和这种心智模型并没什么不同,需要定义如何对新的信息进行分类和处理。这就涉及到 schema 管理的问题,随着业务问题和需求的不断演进,数据结构也会不断发生变化。 w397090770 4年前 (2020-09-12) 534℃ 0评论0喜欢
在 《HBase Rowkey 设计指南》 文章中,我们介绍了避免数据热点的三种比较常见方法:加盐 - Salting哈希 - Hashing反转 - Reversing其中在加盐(Salting)的方法里面是这么描述的:给 Rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前排序不同。但是在 Rowkey 前面加了随机前缀,那么我们怎么将这些数据读出来呢?我将分三篇文章来介绍如何 w397090770 5年前 (2019-02-24) 4582℃ 0评论10喜欢
和其他大数据系统类似,Flink 内置也提供 metric system 供我们监控 Flink 程序的运行情况,包括了JobManager、TaskManager、Job、Task以及Operator等组件的运行情况,大大方便我们调试监控我们的程序。系统提供的一些监控指标名字有下面几个: metrics.scope.jm 默认值: <host>.jobmanager job manager范围内的所有metrics将会使用这 w397090770 7年前 (2017-08-01) 3057℃ 0评论6喜欢
在 《HBase 中加盐(Salting)之后的表如何读取:协处理器篇》 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表,本文将介绍第二种方法来实现相同的功能。我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat、OutputFormat 等类。这个工程的描述如下:This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper w397090770 5年前 (2019-02-26) 3744℃ 0评论15喜欢
最近在Yarn上使用Spark,不管是yarn-cluster模式还是yarn-client模式,都出现了以下的异常:[code lang="java"]Application application_1434099279301_123706 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1434099279301_123706_000002 exited with exitCode: 127 due to: Exception from container-launch:org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException:at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:464) w397090770 9年前 (2015-06-19) 7811℃ 0评论3喜欢
在这篇文章里,我将和大家分享一下我用Scala、Akka、Play、Kafka和ElasticSearch等构建大型分布式、容错、可扩展的分析引擎的经验。第一代架构 我的分析引擎主要是用于文本分析的。输入有结构化的、非结构化的和半结构化的数据,我们会用分析引擎对数据进行大量处理。如下图(点击查看大图)所示为第一代架构,分析引 w397090770 8年前 (2016-08-08) 4888℃ 0评论13喜欢
Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone,同时提供对象和文件访问的接口,从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇,抛个砖,介绍Ozone的产生背景,主要架构和功能。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背景HDFS是业界默认的 w397090770 4年前 (2020-05-26) 1830℃ 1评论1喜欢
下面文档是今天早上翻译的,因为要上班,时间比较仓促,有些部分没有翻译,请见谅。2017年06月01日儿童节 Apache Flink 社区正式发布了 1.3.0 版本。此版本经历了四个月的开发,共解决了680个issues。Apache Flink 1.3.0 是 1.x.y 版本线上的第四个主要版本,其 API 和其他 1.x.y 使用 @Public 注释的API是兼容的。此外,Apache Flink 社区目前制 w397090770 7年前 (2017-06-01) 2563℃ 1评论10喜欢
导读:Flink 从 1.9.0 开始提供与 Hive 集成的功能,随着几个版本的迭代,在最新的 Flink 1.11 中,与 Hive 集成的功能进一步深化,并且开始尝试将流计算场景与Hive 进行整合。本文主要分享在 Flink 1.11 中对接 Hive 的新特性,以及如何利用 Flink 对 Hive 数仓进行实时化改造,从而实现批流一体的目标。主要内容包括: Flink 与 Hive 集成的 w397090770 3年前 (2020-11-26) 2298℃ 0评论9喜欢
在今年的5月22号,Flume-ng 1.5.0版本正式发布,关于Flume-ng 1.5.0版本的新特性可以参见本博客的《Apache Flume-ng 1.5.0正式发布》进行了解。关于Apache flume-ng 1.4.0版本的编译可以参见本博客《基于Hadoop-2.2.0编译flume-ng 1.4.0及错误解决》。本文将讲述如何用Maven编译Apache flume-ng 1.5.0源码。一、到官方网站下载相应版本的flume-ng源码[code lan w397090770 10年前 (2014-06-16) 20685℃ 23评论14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》 第三次北京Spark Meetup活动将于2014年10月26日星期日的下午1:30到6:00在海淀区中关村科学院南路2号融科资讯中心A座8层举行,本次分享的主题主要是MLlib与分布式机器学 w397090770 10年前 (2014-10-09) 4441℃ 6评论5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,本文是此系列的第五篇文章。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 zz~~ 8年前 (2016-10-01) 3814℃ 0评论6喜欢
双重检查锁定模式(也被称为"双重检查加锁优化","锁暗示"(Lock hint)) 是一种软件设计模式用来减少并发系统中竞争和同步的开销。双重检查锁定模式首先验证锁定条件(第一次检查),只有通过锁定条件验证才真正的进行加锁逻辑并再次验证条件(第二次检查)。该模式在某些语言在某些硬件平台的实现可能是不安全的。有 w397090770 4年前 (2020-06-19) 732℃ 0评论4喜欢
Shark是一种分布式SQL查询工具,它的设计目标就是兼容Hive,今天就来总结一下Shark对Hive特性的兼容。 一、Shark可以直接部署在Hive的数据仓库上。支持Hive的绝大多数特性,具体如下: Hive查询语句,包括以下: SELECT GROUP_BY ORDER_BY CLUSTER_BY SORT_BY 支持Hive中所有的操作符: 关系运算符(=, ⇔, ==, <>, <, & w397090770 10年前 (2014-04-30) 7216℃ 1评论4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
微软的搜索引擎Bing和HackerRank合作,在Bing的搜索结果里面加入了实时代码编辑器,它为数以百万计的程序员提供了一种简单的方法来搜索结果,主要是允许程序员在搜索结果中直接编辑和执行代码示例,实时查看运行结果。 通常情况下,工程师需要到Stackoverflow, Stackexchange或者其他的博客搜索他们需要的答案。现在我们有 w397090770 8年前 (2016-04-11) 1635℃ 0评论2喜欢