哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
杭州第六次 Spark & Flink Meetup 于2018年05月12日在华为杭研所1号楼1楼报告厅进行。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议题本次会议的议题如下:冯叶磊 - 华为云 《Time GeoSpatial on Flink SQL》范文臣 - Spark PMC 《deep dive into structural streaming》梁永峰 - 阿里《基于Flink的流计算平台 w397090770 6年前 (2018-05-13) 3878℃ 1评论8喜欢
在实际开发过程中,我们可能会每开发一些代码就会把这些代码进行提交,以防止一些意外;但是随着提交的 commits 数越来越多,一方面维护起来不便,另一方面可能会造成版本控制的混乱,为了解决这个问题,我们可以把多个 commit 合并成一个。比如下面这个 MR 一共提交了两次:如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文 w397090770 3年前 (2021-07-31) 999℃ 0评论3喜欢
最新Google IP地址请到《Google最新IP》里面获取。 最新的Google访问方法请查看《最新Google翻墙办法》 根据Google透明度报告显示,从5月27日开始,Google的部分服务开始被屏蔽,其中最主要的是HTTPS搜索服务和Google登录服务,所有版本的Google都受到影响,包括Google.hk和Google.com等。 此次屏蔽的方法主要屏蔽Google w397090770 10年前 (2014-06-09) 31158℃ 4评论32喜欢
背景熟悉大数据的人应该都知道,HDFS 是一个分布式文件系统,它是基于谷歌的 GFS 思路实现的开源系统,它的设计目的就是提供一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。在经典的 HDFS 架构中有2个 NameNode 和多个 DataNode 的,如下: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从 w397090770 5年前 (2019-07-25) 2130℃ 0评论3喜欢
由于Spark基于内存计算的特性,集群的任何资源都可以成为Spark程序的瓶颈:CPU,网络带宽,或者内存。通常,如果内存容得下数据,瓶颈会是网络带宽。不过有时你同样需要做些优化,例如将RDD以序列化到磁盘,来降低内存占用。这个教程会涵盖两个主要话题:数据序列化,它对网络性能尤其重要并可以减少内存使用,以及内存调优 w397090770 5年前 (2019-02-20) 3166℃ 0评论8喜欢
Splitter:在Guava官方的解释为:Extracts non-overlapping substrings from an input string, typically by recognizing appearances of a separator sequence. This separator can be specified as a single character, fixed string, regular expression or CharMatcher instance. Or, instead of using a separator at all, a splitter can extract adjacent substrings of a given fixed length. w397090770 11年前 (2013-09-09) 6911℃ 1评论0喜欢
大家肯定都知道要想在国内下载一个项目到本地速度太慢了。可以试试下面方案,把原地址:https://github.com/xxx.git 替换为:https://github.com.cnpmjs.org/xxx.git 即可。比如我们要克隆下面项目到本地,可以操作如下:[code lang="bash"][root@iteblog.com ~]$ git clone https://github.com.cnpmjs.org/397090770/web正克隆到 'web'...Username for 'https://github.com.cnpmjs.org w397090770 5年前 (2019-06-14) 835℃ 0评论1喜欢
原文名:Paxos Made Simple [PDF下载] Leslie Lamport 2001/11/01翻译:phylipsbmy 原译文链接: http://duanple.blog.163.com/blog/static/709717672011440267333/审校:Jerry Lee oldratlee<at>gmail<dot>com译序“在PODC2001会议上,我总是听到人们在抱怨Paxos算法是那么的难以理解。人们总是被那些古希腊的名称弄得晕头转向,而使得他们觉得论文难以理解 w397090770 6年前 (2018-03-12) 3495℃ 0评论9喜欢
SQL Join对于初学者来说是比较难得,Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。下图可以帮助初学者理解它。 w397090770 8年前 (2016-04-09) 28707℃ 0评论3喜欢
在极短的时间内,Apache Spark 迅速成长为大数据分析的技术核心。这就使得保守派担心在这个技术更新如此之快的年代它是否会同样快的被淘汰呢。我反而却坚信,spark仅仅是崭露头角。 在过去的几年时间,随着Hadoop技术爆炸和大数据逐渐占据主流地位,几件事情逐渐明晰: 1、对所有数据而言,Hadoop分布式文件系 w397090770 9年前 (2015-08-26) 2809℃ 0评论4喜欢
静态分区裁剪(Static Partition Pruning)用过 Spark 的同学都知道,Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪,比如我们如果有以下的查询:[code lang="sql"]SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'[/code]Spark 会自动进行以下的优化: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从上图可以看到,S w397090770 4年前 (2019-11-04) 2457℃ 0评论6喜欢
事务日志是理解 Delta Lake 的关键,因为它是贯穿许多最重要功能的通用模块,包括 ACID 事务、可扩展的元数据处理、时间旅行(time travel)等。本文我们将探讨事务日志(Transaction Log)是什么,它在文件级别是如何工作的,以及它如何为多个并发读取和写入问题提供优雅的解决方案。事务日志(Transaction Log)是什么Delta Lake 事务日 w397090770 5年前 (2019-08-22) 1729℃ 0评论6喜欢
本文整理自8月11日在北京举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。本文由韩非(Flink China社区志愿者)整理一、有状态的流数据处理1、什么是有状态的计算计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大 w397090770 6年前 (2018-08-24) 9046℃ 0评论21喜欢
多年以来,社区一直在努力改进 Spark SQL 的查询优化器和规划器,以生成高质量的查询执行计划。最大的改进之一是基于成本的优化(CBO,cost-based optimization)框架,该框架收集并利用各种数据统计信息(如行数,不同值的数量,NULL 值,最大/最小值等)来帮助 Spark 选择更好的计划。这些基于成本的优化技术很好的例子就是选择正确 w397090770 4年前 (2020-05-30) 1568℃ 0评论4喜欢
hljs.initHighlightingOnLoad(); 我们往已经部署好的Kafka集群里面添加机器是最正常不过的需求,而且添加起来非常地方便,我们需要做的事是从已经部署好的Kafka节点中复制相应的配置文件,然后把里面的broker id修改成全局唯一的,最后启动这个节点即可将它加入到现有Kafka集群中。 但是问题来了,新添加的Kafka节点并不会 w397090770 8年前 (2016-03-24) 12683℃ 2评论23喜欢
今年的1月份,Cloudera 的工程师、Apache Ambari PMC 主席 Jayush Luniya 曾经给社区发了一份提议将 Apache Ambari 一定 Attic 的邮件。原因是在过去的两年里,Ambari 只发布了一个版本(2.7.6),大多数提交者(Committer)和 PMC 成员都没有积极参与到这个项目中来。按照 Apache 的项目生命周期(https://attic.apache.org/process.html),其应该是 reached its end of w397090770 2年前 (2022-06-12) 884℃ 0评论0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
我们可能会自己开发一些插件(比如微信公众号插件),在默认情况下,插件使用的URL很不友好,而且对SEO不好,比如我微信公众号的URL默认是 https://www.iteblog.com?iteblog_hadoop 。在Wordpress中,实现自己的rewrite rules方式有很多种,本文就是其中一种方法。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 w397090770 7年前 (2017-02-22) 4221℃ 0评论7喜欢
Apache Kafka 从 0.11.0.0 版本开始支持在消息中添加 header 信息,具体参见 KAFKA-4208。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本文将介绍如何使用 spring-kafka 在 Kafka Message 中添加或者读取自定义 headers。本文使用各个系统的版本为:Spring Kafka: 2.1.4.RELEASESpring Boot: 2.0.0.RELEASEApache Kafka: kafka w397090770 6年前 (2018-05-13) 4482℃ 0评论0喜欢
直到目前,我们看到的所有Mapreduce作业都输出一组文件。但是,在一些场合下,经常要求我们将输出多组文件或者把一个数据集分为多个数据集更为方便;比如将一个log里面属于不同业务线的日志分开来输出,并交给相关的业务线。 用过旧API的人应该知道,旧API中有 org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputFormat和org.apache.hadoop.mapr w397090770 10年前 (2013-11-26) 14975℃ 1评论10喜欢
介绍HDFS 归档存储(Archival Storage)是从 Hadoop 2.6.0 开始引入的(参见 HDFS-6584)。归档存储是一种将增长的存储容量与计算容量解耦的解决方案。我们可以在集群中部署一些具有更高密度、更便宜的存储且提供更低计算能力的节点,并且可以用作集群中的冷数据存储器。根据我们的设置,可以将热数据移到冷存储介质中。通过添加更 w397090770 4年前 (2020-04-15) 1640℃ 0评论3喜欢
本文已经不再更新,谢谢支持。本页面长期更新最新 Google、谷歌学术、维基百科、ccFox.info、ProjectH、3DM、Battle.NET 、WordPress、Microsoft Live、GitHub、Box.com、SoundCloud、inoreader、Feedly、FlipBoard、Twitter、Facebook、Flickr、imgur、DuckDuckGo、Ixquick、Google Services、Google apis、Android、Youtube、Google Drive、UpLoad、Appspot、Googl eusercontent、Gstatic、Google othe w397090770 4年前 (2019-11-19) 966℃ 0评论3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 (2014-10-21) 15607℃ 4评论12喜欢
在《Guava学习之RangeSet》中谈到了RangeSet的特点及其用法。今天要谈的的RangeMap和RangeSet有许多不一样的。 在Google Guava官方API上面可以得知:RangeMap是一种集合类型( collection type),它将不相交、且不为空的Range(key)映射给一个值(Value)。和RangeSet不一样,RangeMap不可以将相邻的区间合并,即使这个区间映射的值是一样的。 w397090770 11年前 (2013-07-18) 6758℃ 0评论5喜欢
在开发Wordpress的时候,我们可能需要获取到设备的类型,比如手机、电脑或者iPad等,然后做出不同的决定,这就要求我们精确地判断出当前设备的类型。熟悉Wordpress的同学会知道,Wordpress中安装目录下的wp-includes/vars.php文件里面有个名为wp_is_mobile的函数,其代码如下:[code lang="php"]function wp_is_mobile() { static $is_mobile = null; w397090770 8年前 (2016-03-01) 2047℃ 0评论1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
本文来自 Kyligence 主办的 Data & AI Meetup(第二期),会议时间为 11月16日。本期会议特别邀请了 Spark 社区大佬范文臣带来 Spark 3.2.0 新特性的首发解读。范文臣,Databricks 开源组技术主管,Apache Spark PMC member,Spark 社区最活跃的贡献者之一,目前主要负责 Spark Core/SQL 的设计开发和开源社区管理。Spark 作为目前大数据领域使用最普及的 w397090770 2年前 (2021-11-30) 628℃ 0评论0喜欢
本文来自 Data + AI Summit 2021 会议中 Facebook 的Rongrong Zhong(Facebook Presto 团队的 TL) 和 Tejas Patil(Facebook Spark 团队的 TL) 工程师带来的名为 《Portable UDFs : Write Once, Run Anywhere》的分享。 虽然大多数查询引擎都提供了丰富的内置函数,但它并不能满足用户的所有需求。在这种情况下,用户定义函数(UDF)允许用户表达他们的业 w397090770 2年前 (2021-12-17) 422℃ 0评论2喜欢
Apache Spark 3.1.1 版本于美国当地时间2021年3月2日正式发布,这个版本继续保持使得 Spark 更快,更容易和更智能的目标,Spark 3.1 的主要目标如下:提升了 Python 的可用性;加强了 ANSI SQL 兼容性;加强了查询优化;Shuffle hash join 性能提升;History Server 支持 structured streaming注意,由于技术上的原因,Apache Spark 没有发布 3.1.0 版 w397090770 3年前 (2021-03-03) 2155℃ 0评论9喜欢
一个实时流处理框架通常需要两个基础架构:处理器和队列。处理器从队列中读取事件,执行用户的处理代码,如果要继续对结果进行处理,处理器还会把事件写到另外一个队列。队列由框架提供并管理。队列做为处理器之间的缓冲,传输数据和事件,这样处理器可以单独操作和扩展。例如,一个web 服务访问日志处理应用,可能是 w397090770 7年前 (2017-07-12) 558℃ 0评论0喜欢