哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
关于 HBase 的 MOB 具体使用可以参见 《HBase MOB(Medium Object)使用入门指南》介绍Apache HBase 中等对象存储(Medium Object Storage, 下面简称 MOB)的特性是由 HBASE-11339 引入的。该功能可以提高 HBase 对中等尺寸文件的低延迟读写访问(理想情况下,文件大小为 100K 到 10MB),这个功能使得 HBase 非常适合存储文档,图片和其他中等尺寸的对 w397090770 6年前 (2018-08-27) 2269℃ 0评论2喜欢
为期五天的 Spark Summit North America 2020在美国时间 2020-06-22 ~ 06-26 举行。由于今年新冠肺炎的影响,本次会议第一次以线上的形式进行。这次会议虽然是五天,但是前两天是培训,后面三天才是正式会议。本次会议一共有超过210个议题,一如既往,主题也主要是 Spark + AI,在 AI 方面会议还深入讨论一些流行的软件框架,如 Delta Lake、MLflo w397090770 4年前 (2020-07-04) 1763℃ 0评论2喜欢
前言当开发人员通过我们提供的 API 使用公开的 Twitter 数据时,他们需要可靠性、高效的性能以及稳定性。因此,在前一段时间,我们为 Account Activity API 启动了 Account Activity Replay API ,让开发人员将稳定性融入到他们的系统中。Account Activity Replay API 是一个数据恢复工具,它允许开发人员检索5天前的事件。并且提供了恢复由于各种 w397090770 3年前 (2020-12-17) 535℃ 0评论0喜欢
为了更好的使用 Apache Iceberg,理解其时间旅行是很有必要的,这个其实也会对 Iceberg 表的读取过程有个大致了解。不过在介绍 Apache Iceberg 的时间旅行(Time travel)之前,我们需要了解 Apache Iceberg 的底层数据组织结构。Apache Iceberg 的底层数据组织我们在 《一条数据在 Apache Iceberg 之旅:写过程分析》 这篇文章中详细地介绍了 Apache I w397090770 3年前 (2020-11-29) 3462℃ 0评论4喜欢
Spark已经成为数据科学专业人士最有前途的大数据分析引擎。Apache Spark真正的力量和价值在于它能够以高速和准确的方式执行数据科学任务;Spark的卖点是它结合ETL,批处理分析,实时流分析,机器学习,图形处理和可视化;它允许您轻松处理非结构化的原始数据集。 本书将让您舒适和自信地使用Spark完成数据科学任务。 w397090770 7年前 (2017-02-10) 2127℃ 0评论6喜欢
我们在 《OpenTSDB 底层 HBase 的 Rowkey 是如何设计的》 文章中已经简单介绍了 OpenTSDB 的 RowKey 设计的思路,并简单介绍了列簇以及列名的组成。本文将比较详细的介绍 OpenTSDB 在 HBase 的数据存储模型。OpenTSDB RowKey 设计关于 OpenTSDB 的 RowKey 为什么这么设计可以参见 《OpenTSDB 底层 HBase 的 Rowkey 是如何设计的》文章了。这里主要介绍 R w397090770 5年前 (2018-12-05) 2900℃ 0评论3喜欢
写在前面的话,学Hive这么久了,发现目前国内还没有一本完整的介绍Hive的书籍,而且互联网上面的资料很乱,于是我决定写一些关于《Hive的那些事》序列文章,分享给大家。我会在接下来的时间整理有关Hive的资料,如果对Hive的东西感兴趣,请关注本博客。https://www.iteblog.com/archives/tag/hive-technology/ Hive的数据分为表数据和元 w397090770 10年前 (2013-12-18) 14837℃ 0评论22喜欢
什么是数据迁移Apache Kafka 对于数据迁移的官方说法是分区重分配。即重新分配分区在集群的分布情况。官方提供了kafka-reassign-partitions.sh脚本来执行分区重分配操作。其底层实现主要有如下三步: 通过副本复制的机制将老节点上的分区搬迁到新的节点上。 然后再将Leader切换到新的节点。 最后删除老节点上的分区。重分 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 659℃ 0评论4喜欢
Web服务描述语言(WSDL)是一种用于描述Web服务或者网络端点的基于XML的语言。WSDL协议描述了Web服务之间的额消息处理机制、Web服务的位置,以及Web服务之间的通信协议。 WSDL与SOAP和UDDI一起工作,支持Web服务与Internet上的其他WEb服务、应用程序和设备交互作用。从本质上讲,UDDI提供了发布和定位Web服务的功能,WSDL描述了W w397090770 11年前 (2013-04-24) 3404℃ 0评论2喜欢
随着越来越多的公司广泛部署 Presto,Presto 不仅用于查询,还用于数据摄取和 ETL 作业。所有很有必要提高 Presto 文件写入的性能,尤其是流行的列文件格式,如 Parquet 和 ORC。本文我们将介绍 Presto 的全新原生的 Parquet writer ,它可以直接将 Presto 的列式数据结构写到 Parquet 的列式格式,最高可提高6倍的吞吐量,并减少 CPU 和内存开销 w397090770 3年前 (2021-08-14) 410℃ 0评论2喜欢
我们知道,HDFS 被设计成存储大规模的数据集,我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据(比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上)全部都是由 NameNode 节点维护,为了达到高效的访问, NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块, w397090770 6年前 (2018-10-09) 9180℃ 2评论31喜欢
昨天我提到了如何在《Flink Streaming中实现多路文件输出(MultipleTextOutputFormat)》,里面我们实现了一个MultipleTextOutputFormatSinkFunction类,其中封装了mutable.Map[String, TextOutputFormat[String]],然后根据key的不一样选择不同的TextOutputFormat从而实现了文件的多路输出。本文将介绍如何在Flink batch模式下实现文件的多路输出,这种模式下比较简单 w397090770 8年前 (2016-05-11) 3973℃ 3评论6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
本课程内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践,Spark SQL,基于Spark的机器学习,图计算,Techyon,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。面向研究Spark的学员,它是一门非常有学习指引意义的课程。 本文的视频是录制版本的,所以是画面有些不清楚。 w397090770 9年前 (2015-03-23) 43749℃ 19评论69喜欢
Spark 1.1.1于美国时间的2014年11月26日正式发布。基于branch-1.1分支,主要修复了一些bug。推荐所有的1.1.0用户更新到这个稳定版本。本次更新共有55位开发者参与。 spark.shuffle.manager仍然使用Hash作为默认值,说明了SORT的Shuffle还不怎么成熟。等待1.2版本吧。Fixes Spark 1.1.1修复了几个组件的bug。在下面将会列出一些代表性的b w397090770 9年前 (2014-11-28) 3235℃ 0评论5喜欢
本文是 Forest Rim Technology 数据团队撰写的,作者 Bill Inmon 和 Mary Levins,其中 Bill Inmon 被称为是数据仓库之父,最早的数据仓库概念提出者,被《计算机世界》评为计算机行业历史上最具影响力的十大人物之一。原始数据的挑战随着大量应用程序的出现,产生了相同的数据在不同地方出现不同值的情况。为了做出决定,用户必须找 w397090770 3年前 (2021-05-25) 551℃ 0评论0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
本文资料来自2021年12月09日举办的 PrestoCon 2021,议题为《Presto at Bytedance》,分享者常鹏飞,字节跳动软件工程师。Presto 在字节跳动中得到了广泛的应用,如数据仓库、BI工具、广告等。与此同时,字节跳动的 presto 团队也提供了许多重要的特性和优化,如 Hive UDF Wrapper、多个协调器、运行时过滤器等,扩展了 presto w397090770 2年前 (2021-12-14) 583℃ 0评论1喜欢
下面论文均为大数据和分布式比较经典的论文,包括:CAP、BASE、2PC、一致性协议、一致性哈希、逻辑时钟、Leases 等。如果大家还有比较好的论文,欢迎在下面评论。分布式理论 Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System Reaching Agreement in the Presence of Faults The Byzantine General Problem (CAP) Brewer's Conjecture and the Feasibility of w397090770 7年前 (2017-02-15) 3307℃ 0评论10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
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假设我们有以下表:[code lang="scala"]scala> spark.sql("""CREATE TABLE iteblog_test (name STRING, id int) using orc PARTITIONED BY (id)""").show(100)[/code]我们往里面插入一些数据:[code lang="sql"]scala> spark.sql("insert into table iteblog_test select w397090770 4年前 (2020-08-03) 3043℃ 0评论4喜欢
本文来自于王新春在2018年7月29日 Flink China社区线下 Meetup·上海站的分享。王新春目前在唯品会负责实时平台相关内容,主要包括实时计算框架和提供实时基础数据,以及机器学习平台的工作。之前在美团点评,也是负责大数据平台工作。他已经在大数据实时处理方向积累了丰富的工作经验。。本文主要内容如下:唯品会实时 zz~~ 6年前 (2018-08-15) 7230℃ 0评论14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
这个问题可能很多面试的人都遇到过,很多人可能想利用循环来判断,代码可能如下所示:[code lang="JAVA"] public static boolean isPowOfTwo(int n) { int temp = 0; for (int i = 1; ; i++) { temp = (int) Math.pow(2, i); if (temp >= n) break; } if (temp == n) return true; else return false; }[/code] w397090770 11年前 (2013-09-17) 11476℃ 6评论14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
我们通过分析从2015年1月至5月下载次数最多的R包,列出了前20名流行的机器学习R包。 大多数R包都深受Kagglers大神的最爱,也被资深的笔者所赞美,而这些包的使用率或评价高低不仅仅取决于其它的包对于这个 这个包的依赖程度。还也取决于Crantastic.org并使用其众包能解决方案的用户。但是,用户评价太低以至于不 w397090770 8年前 (2016-07-17) 3674℃ 0评论5喜欢
基于社区开发者们的观察,绝大多数的Spark应用程序的瓶颈不在于I/O或者网络,而在于CPU和内存。基于这个事实,开发者们发起了Tungsten项目,而Spark 1.5是Tungsten项目的第一阶段。Tungsten项目主要集中在三个方面,于此来提高Spark应用程序的内存和CPU的效率,使得性能能够接近硬件的限制。Tungsten项目的三个阶段内存管理和二 w397090770 9年前 (2015-09-09) 7286℃ 0评论5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
Apache Eagle 是由 eBay 公司开源的一个识别大数据平台上的安全和性能问题的开源解决方案。该项目于2017年1月10日正式成为 Apache 顶级项目。 Apache Eagle 提供一套高效分布式的流式策略引擎,具有高实时、可伸缩、易扩展、交互友好等特点,同时集成机器学习对用户行为建立Profile以实现实时智能实时地保护 Hadoop 生态系统中大数据的安 w397090770 6年前 (2018-01-07) 3152℃ 0评论8喜欢
我们在用Maven编译项目的时候有时老是出现无法下载某些jar依赖从而导致整个工程编译失败,这时候我们可以修改jar下载的源(也就是repositorie)即可,下面是Maven的用法,你可以在你项目的pom文件里面加入这些代码: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[code lang="JAVA"]<!-- **** w397090770 10年前 (2014-07-25) 12929℃ 1评论13喜欢