哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
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回望过去10年,数据技术发展迅速,数据也在呈现爆炸式的增长,这也伴随着如下两个现象。一、数据更加分散:企业的数据是散落在不同的数据存储之中,如对象存储OSS,OLTP的MySQL,NoSQL的Mongo及HBase,以及数据仓库ADB之中,甚至是以服务的形式 w397090770 4年前 (2020-01-07) 1163℃ 0评论3喜欢
第一题,基础题: 1. 数据库及线程产生死锁的原理和必要条件,如何避免死锁。 2. 列举面向对象程序设计的三个要素和五项基本原则。 3.Windows内存管理的方式有哪些?各自的优缺点。第二题,算法与程序设计: 1.公司举行羽毛球比赛,采用淘汰赛,有1001个人参加,要决出“羽毛球最高选手”,应如何组织这 w397090770 11年前 (2013-04-20) 9093℃ 0评论9喜欢
Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是,在选择大数据框架时,企业不能因此就厚此薄彼。近日,著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章(http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/06/22/spark-or-hadoop-which-is-the-best-big-data-framework/)中分析了Spark和Hadoop的异同。 Hadoop和Spark均是大数据框架,都提供了一些执行常见大数据任务 w397090770 8年前 (2015-12-01) 9442℃ 0评论31喜欢
本书作者:Hanish Bansal、Saurabh Chauhan、Shrey Mehrotra,由Packt出版社于2016年4月出版,全书共486页。通过本书将学习到以下的知识:(1)、Learn different features and offering on the latest Hive(2)、Understand the working and structure of the Hive internals(3)、Get an insight on the latest development in Hive framework(4)、Grasp the concepts of Hive Data Model(5)、M zz~~ 7年前 (2017-05-26) 6241℃ 0评论22喜欢
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》(未发布) 下面是分析Spark on YARN的Cluster模式,从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户 w397090770 10年前 (2014-11-03) 24868℃ 3评论38喜欢
在数据量日益增长的当下,传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能,提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过Clickhouse结合大数据生态来定制一套完善的数据分析方案、如何打造完备的运维管理平台以降低维护成本,并结合具 w397090770 3年前 (2021-01-22) 1657℃ 0评论2喜欢
Apache Hadoop 2.7.0发布。一共修复了来自社区的535个JIRAs,其中:Hadoop Common有160个;HDFS有192个;YARN有148个;MapReduce有35个。Hadoop 2.7.0是2015年第一个Hadoop release版本,不过需要注意的是 (1)、不要将Hadoop 2.7.0用于生产环境,因为一些关键Bug还在测试中,如果需要在生产环境使用,需要等Hadoop 2.7.1/2.7.2,这些版本很快会发布。 w397090770 9年前 (2015-04-24) 8803℃ 0评论14喜欢
桔妹导读:在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后,Spark SQL任务占比提升至85%,任务运行时间节省40%,运行任务需要的计算资源节省21%,内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程, 并且发现并解决了两个引擎在语法,UDF,性能和功能方面的差异。迁移背景Spark自从2010年面世,到2020年已经经过十年的发展,现在已经发展 w397090770 3年前 (2021-01-28) 2281℃ 0评论10喜欢
2014 Spark亚太峰会12月6日在北京珠三角万豪酒店圆满收官,来自易观国际、Intel 、亚信科技、TalkingData、Spark亚太研究院、百度、京东、携程、IBM、星环科技、南京大学、洞庭国际智能硬件检测基地、 AdMaster、Docker中文社区、安徽象形科技的十八位演讲嘉宾为来自国内近305家企业,800多位一线开发者,带来了最干货的分享及一手的 w397090770 9年前 (2014-12-18) 29247℃ 251评论34喜欢
在 Instagram (Instagram 是 Facebook 公司旗下一款免费提供在线图片及视频分享的社交应用软件,于2010年10月发布。)上,我们拥有世界上最大的 Apache Cassandra 数据库部署。我们在 2012 年开始使用 Cassandra 取代 Redis ,在生产环境中支撑欺诈检测,Feed 和 Direct inbox 等产品。起初我们在 AWS 环境中运行了 Cassandra 集群,但是当 Instagram 架构发生 w397090770 5年前 (2019-05-08) 1129℃ 0评论0喜欢
物化视图作为一种预计算的优化方式,广泛应用于传统数据库中,如Oracle,MSSQL Server等。随着大数据技术的普及,各类数仓及查询引擎在业务中扮演着越来越重要的数据分析角色,而物化视图作为数据查询的加速器,将极大增强用户在数据分析工作中的使用体验。本文将基于 SparkSQL(2.4.4) + Hive (2.3.6), 介绍物化视图在SparkSQL中 w397090770 4年前 (2020-05-14) 2069℃ 0评论4喜欢
在《ElasticSearch系列文章:基本介绍》中主要介绍了ElasticSearch一些使用场景,本文将对Elasticsearch的核心概念进行介绍,这对后期使用ElasticSearch有着重要的影响。 1、NearRealtime(NRT):准实时Elasticsearch是一个准实时的搜索平台,这意味着当你索引一个文档(document )时,在细微的延迟(通常1s)之后,该文件才能被搜索到。 w397090770 8年前 (2016-08-09) 2398℃ 2评论3喜欢
Flink内置支持交互式的Scala Shell,我们既可以在本地安装模式下或者集群模式下运行它。我们可以通过下面的命令在单机模式下启动Shell:[code lang="scala"]bin/start-scala-shell.sh local[/code]同样,我们可以通过启动Shell时指定remote参数,并提供JobManager的hostname和port等信息,如下:[code lang="scala"]bin/start-scala-shell.sh remote <hostnam w397090770 8年前 (2016-04-26) 6249℃ 0评论4喜欢
在设计网站的时候,如果你某个页面的内容没有满屏,那你的footer会离浏览器底部很远,整体看起来很难看,这里用JavaScript提供一种方法来将footer固定在浏览器底部。[code lang="javascript"]function fixFooter(){ var mainHeight = document.getElementById('main').offsetHeight; var height = document.documentElement.clientHeight - document.g w397090770 9年前 (2014-11-22) 7446℃ 0评论4喜欢
后缀表达式又叫做逆波兰表达式。在通常的表达式中,二元运算符总是置于与之相关的两个运算对象之间,所以,这种表示法也称为中缀表示。波兰逻辑学家J.Lukasiewicz于1929年提出了另一种表示表达式的方法。按此方法,每一运算符都置于其运算对象之后,故称为后缀表示。运用后缀表达式进行计算的具体做法:建立一个栈S 。从 w397090770 11年前 (2013-04-03) 6136℃ 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
世界上大多数事物的发展规律是相似的,在最开始往往都会出现相对通用的方案解决绝大多数的问题,随后会出现为某一场景专门设计的解决方案,这些解决方案不能解决通用的问题,但是在某些具体的领域会有极其出色的表现。而在计算领域中,CPU(Central Processing Unit)和 GPU(Graphics Processing Unit)分别是通用的和特定的方案,前 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 145℃ 0评论3喜欢
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。 为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层,以扩展 Apache Hadoop® HDFS :HDFS Federation、Warm Storage、YARN 在 HDFS 数据节点上共存,以及 YARN 利用率的提高提高了系统的 CPU 和内存使用效率将多 w397090770 2年前 (2021-10-21) 373℃ 0评论1喜欢
在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识;然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM w397090770 5年前 (2019-03-17) 5284℃ 0评论19喜欢
这个文档只是简单的介绍如何快速地使用Spark。在下面的介绍中我将介绍如何通过Spark的交互式shell来使用API。Basics Spark shell提供一种简单的方式来学习它的API,同时也提供强大的方式来交互式地分析数据。Spark shell支持Scala和Python。可以通过以下方式进入到Spark shell中。[code lang="JAVA"]# 本文原文地址:https://www.iteblog.com/ar w397090770 10年前 (2014-06-10) 77030℃ 26评论156喜欢
本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等。为何要处理数据倾斜(Data Skew)什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜。何谓数据倾 w397090770 7年前 (2017-03-07) 13220℃ 2评论27喜欢
摘要本文描述分布式应用的协调服务:ZooKeeper。ZooKeeper是关键基础设施的一部分,其目标是给客户端提供简洁高性能内核用于构建复杂协调原语。在一个多副本、中心化服务中,结合了消息群发、共享注册和分布式锁等内容。ZooKeeper提供的接口有共享注册无等待的特点,与事件驱动的分布式系统缓存失效类似,还提供了强大的协调 w397090770 4年前 (2020-03-17) 500℃ 0评论1喜欢
1.hbase怎么预分区?2.hbase怎么给web前台提供接口来访问?3.htable API有没有线程安全问题,在程序中是单例还是多例?4.hbase有没有并发问题?5.metaq消息队列,zookeeper集群,storm集群,就可以完成对商城推荐系统功能吗?还有没有其他的中间件?6.storm 怎么完成对单词的计数?7.hdfs的client端,复制到第三个副本时宕机, w397090770 8年前 (2016-08-26) 4127℃ 0评论2喜欢
分布式计算开源框架Hadoop近日发布了今年的第一个版本Hadoop-2.3.0,新版本不仅增强了核心平台的大量功能,同时还修复了大量bug。新版本对HDFS做了两个非常重要的增强:(1)、支持异构的存储层次;(2)、通过数据节点为存储在HDFS中的数据提供了内存缓存功能。 借助于HDFS对异构存储层次的支持,我们将能够在同一个Hado w397090770 10年前 (2014-03-02) 4101℃ 0评论1喜欢
CarbonData是一种高性能大数据存储方案,支持快速过滤查找和即席OLAP分析,已在20+企业生产环境上部署应用,其中最大的单一集群数据规模达到几万亿。针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题,业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案,以一份数据同时支持多种应 w397090770 6年前 (2018-02-09) 1799℃ 0评论13喜欢
《Apache Kafka编程入门指南:Producer篇》 《Apache Kafka编程入门指南:设置分区数和复制因子》 Apache Kafka编程入门指南:Consumer篇 在前面的例子(《Apache Kafka编程入门指南:Producer篇》)中,我们学习了如何编写简单的Kafka Producer程序。在那个例子中,在如果需要发送的topic不存在,Producer将会创建它。我们都知 w397090770 8年前 (2016-02-06) 7458℃ 0评论6喜欢
本文将介绍如何通过简单地几步来开始编写你的 Flink Scala 程序。构建工具 Flink工程可以使用不同的工具进行构建,为了快速构建Flink工程, Flink为下面的构建工具分别提供了模板: 1、SBT 2、Maven这些模板可以帮助我们组织项目结构并初始化一些构建文件。SBT创建工程1、使用Giter8可以使用下 w397090770 8年前 (2016-04-07) 10087℃ 0评论8喜欢
网易云音乐作为一个MAU已经超过亿级的业务,在数据仓库、数据体系、数据应用建设是怎么做的?在近日举办的“网易数帆技术沙龙”上,网易云音乐数据专家雷剑波就此话题做了全面的分享,介绍了数仓建设的目标,为此建立的一系列规范和机制,如何通过系统保证这些规范和机制的落地,以及取得的效果。数仓建设痛点与目 w397090770 3年前 (2021-06-30) 905℃ 0评论1喜欢
默认情况下,nginx将每天网站访问的日志都写在一个文件里面,随着时间的推移,这个文件势必越来越大,最终成为问题。不过我们可以写个脚本来自动地按天(或者小时)切割日志,并压缩(节约磁盘空间)。 脚本的内容如下:[code lang="bash"]#!/bin/bash logspath="/alidata/log/Nginx/access/"yesterday=`date -d '-1 day' +%Y%m%d`mv ${lo w397090770 9年前 (2015-01-02) 15709℃ 0评论10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方向奠定了方向,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 w397090770 8年前 (2016-05-19) 20827℃ 1评论32喜欢