哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
Zomato 是一家食品订购、外卖及餐馆发现平台,被称为印度版的“大众点评”。目前,该公司的业务覆盖全球24个国家(主要是印度,东南亚和中东市场)。本文将介绍该公司的 Food Feed 业务是如何从 Redis 迁移到 Cassandra 的。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_hadoopFood Feed 是 Zomato 社交场景 w397090770 5年前 (2019-09-08) 1117℃ 0评论2喜欢
Apache Flink 1.1.3仍然在Flink 1.1系列基础上修复了一些Bug,推荐所有用户升级到Flink 1.1.3,只需要在你相关工程的pom.xml文件里面加入以下依赖:[code lang="xml"]<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.1.3</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache w397090770 8年前 (2016-10-16) 1558℃ 0评论5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
Hadoop分布式文件系统实现了一个和POSIX系统类似的文件和目录的权限模型。每个文件和目录有一个所有者(owner)和一个组(group)。文件或目录对其所有者、同组的其他用户以及所有其他用户分别有着不同的权限。对文件而言,当读取这个文件时需要有r权限,当写入或者追加到文件时需要有w权限。对目录而言,当列出目录内容 w397090770 8年前 (2016-03-21) 7768℃ 9喜欢
我们知道,电脑里面的10000的数阶乘结果肯定是不能用int类型存储的,也就是说,平常的方法是不能来求得这个结果的。下面,我介绍一些用向量来模拟这个算法,其中向量里面的每一位都是代表一个数。[code lang="CPP"]#include <iostream>#include <vector>using namespace std;//就是n的阶乘void calculate(int n){ vector<int> v w397090770 11年前 (2013-03-31) 3811℃ 0评论3喜欢
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源的分布式搜索和分析引擎,具备高可靠性和扩展性。它允许你快速准实时存储,搜索和分析海量数据。它通常作为底层引擎/计算来驱动企业级复杂搜索特性和需求。 下面列举一些使用ElasticSearch的应用场景: 1、运行一个在线的网店,你允许客户能够去搜索你销售的商品。在这 w397090770 8年前 (2016-08-09) 2170℃ 0评论3喜欢
经常使用 Apache Spark 从 Kafka 读数的同学肯定会遇到这样的问题:某些 Spark 分区已经处理完数据了,另一部分分区还在处理数据,从而导致这个批次的作业总消耗时间变长;甚至导致 Spark 作业无法及时消费 Kafka 中的数据。为了简便起见,本文讨论的 Spark Direct 方式读取 Kafka 中的数据,这种情况下 Spark RDD 中分区和 Kafka 分区是一一对 w397090770 6年前 (2018-09-08) 6553℃ 0评论25喜欢
Apache SystemML 是由 IBM 开发并开源的优化大数据机器学习平台,为使用大数据的机器学习提供了最佳的工作场所。 它可以在 Apache Spark上运行,会自动缩放数据,逐行确定代码是否应在驱动程序或 Apache Spark 群集上运行。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_hadoopSystemML 是声明式机器 w397090770 6年前 (2018-01-07) 1571℃ 0评论9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
在传统的单机系统中,我们调用一个函数,这个函数要么返回成功,要么返回失败,其结果是确定的。可以概括为传统的单机系统调用只存在两态(2-state system):成功和失败。然而在分布式系统中,由于系统是分布在不同的机器上,系统之间的请求就相对于单机模式来说复杂度较高了。具体的,节点 A 上的系统通过 RPC (Remote Proc w397090770 6年前 (2018-04-20) 2319℃ 0评论9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) 3384℃ 3评论3喜欢
本书于2015年03月出版,全书共104页,这里提供的是本书完整版。 w397090770 9年前 (2015-08-21) 1798℃ 0评论5喜欢
最近写了一个Spark程序用来读取Hbase中的数据,我的Spark版本是1.6.1,Hbase版本是0.96.2-hadoop2,当程序写完之后,使用下面命令提交作业:[code lang="java"][iteblog@www.iteblog.com $] bin/spark-submit --master yarn-cluster --executor-memory 4g --num-executors 5 --queue iteblog --executor-cores 2 --class com.iteblog.hbase.HBaseRead --jars spark-hbase-connector_2.10-1.0.3.jar,hbase-common-0.9 w397090770 8年前 (2016-11-03) 3584℃ 0评论7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在使用Git的时候,比如push操作,需要我们输入用户名和密码,如下:[code lang="bash"]D:\iteblog\spark>git push origin initUsername for 'http://gitlab.iteblog.com': iteblogPassword for 'http://iteblog@gitlab.iteblog.com':[/code]如果频繁地进行push等需要输入用户名和密码 w397090770 8年前 (2016-02-29) 2787℃ 0评论4喜欢
到目前为止,我们往 Solr 里面导数据都没有定义模式,也就是说让 Solr 去猜我们数据的类型以及解析方式,这种方式成为无模式(Schemaless)。Apache Solr 里面的定义为:One reason for this is we’re going to use a feature in Solr called "field guessing", where Solr attempts to guess what type of data is in a field while it’s indexing it. It also automatically creates new fields in th w397090770 6年前 (2018-08-01) 1634℃ 0评论4喜欢
我们在使用Spark的时候有时候需要将一些数据分发到计算节点中。一种方法是将这些文件上传到HDFS上,然后计算节点从HDFS上获取这些数据。当然我们也可以使用addFile函数来分发这些文件。addFile addFile方法可以接收本地文件(或者HDFS上的文件),甚至是文件夹(如果是文件夹,必须是HDFS路径),然后Spark的Driver和Exector w397090770 8年前 (2016-07-11) 12403℃ 0评论13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 7年前 (2017-01-17) 775℃ 0评论1喜欢
Apache Spark 1.3.0引入了Direct API,利用Kafka的低层次API从Kafka集群中读取数据,并且在Spark Streaming系统里面维护偏移量相关的信息,并且通过这种方式去实现零数据丢失(zero data loss)相比使用基于Receiver的方法要高效。但是因为是Spark Streaming系统自己维护Kafka的读偏移量,而Spark Streaming系统并没有将这个消费的偏移量发送到Zookeeper中, w397090770 9年前 (2015-06-02) 25582℃ 36评论22喜欢
前段时间,公司Hadoop集群整体的负载很高,查了一下原因,发现原来是客户端那边在每一个作业上擅自配置了很大的堆空间,从而导致集群负载很高。下面我就来讲讲怎么来现在客户端那边的JVM堆大小的设置。 我们知道,在mapred-site.xml配置文件里面有个mapred.child.java.opts配置,专门来配置一些诸如堆、垃圾回收之类的。看 w397090770 10年前 (2014-03-18) 19010℃ 0评论10喜欢
在《Zookeeper 3.4.5分布式安装手册》、《Hadoop2.2.0完全分布式集群平台安装与设置》文章中,我们已经详细地介绍了如何搭建分布式的Zookeeper、Hadoop等平台,今天,我们来说说如何在Hadoop、Zookeeper上搭建完全分布式的Hbase平台。这里同样选择目前最新版的Hbase用于配合最新版的Hadoop-2.2.0,所以我们选择了Hbase-0.96.0。 1、下载并解压HB w397090770 10年前 (2014-01-19) 11114℃ 6评论1喜欢
c++中关于const的用法有很多,const既可以修饰变量,也可以函数,不同的环境下,是有不同的含义。今天来讲讲const加在函数前和函数后面的区别。比如:[code lang="CPP"]#include<iostream>using namespace std;// Ahthor: 过往记忆// E-mail: wyphao.2007@163.com// Blog: // 转载请注明出处class TestClass {public: size_t length() const; const char* ge w397090770 11年前 (2013-04-05) 24872℃ 1评论55喜欢
近日,由华为团队开发的Spark-SQL-on-HBase项目通过Spark SQL/DataFrame并调用Hbase内置的访问API读取HBase上面的数据,该项目具有很好的可扩展性和可靠性。这个项目具有以下的特点: 1、基于部分评估技术,该项目具有强大的数据剪枝和智能扫描特点; 2、支持自定义过滤规则、协处理器等以便支持超低延迟的处理; 3 w397090770 9年前 (2015-07-23) 22563℃ 0评论22喜欢
大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。业务通常已不再满足滞后的分析结果,希望看到更实时的数据,从而在第一时间做出判断和决策。典型的场景如电商大促和金融风控等,基于延迟数 w397090770 4年前 (2020-06-08) 3766℃ 0评论3喜欢
如果你使用Apache Spark解决了中等规模数据的问题,但是在海量数据使用Spark的时候还是会遇到各种问题。High Performance Spark将会向你展示如何使用Spark的高级功能,所以你可以超越新手级别。本书适合软件工程师、数据工程师、开发者以及Spark系统管理员的使用。本书作者Holden Karau, Rachel Warren,由O'Reilly于2016年03月出版,全书175页 w397090770 7年前 (2016-12-04) 4775℃ 0评论6喜欢
2010年,几个大胡子年轻人在旧金山成立了一家名为 dotCloud 的 PaaS 平台的公司。dotCloud 主要是基于 PaaS 平台为开发者或开发商提供技术服务。PaaS 的全称是 Platform as a Service,也就是平台即服务。dotCloud 把需要花费大量时间的手工工作和重复劳动抽象成组件和服务,并放到了云端,另外,它还提供了各种监控、告警和控制功能,方便开 w397090770 4年前 (2020-01-15) 831℃ 0评论7喜欢
大数据平台的核心理念是构建于业务之上,用数据为业务创造价值。大数据平台的搭建之初,优先满足业务的使用需求,数据质量往往是被忽视的一环。但随着业务的逐渐稳定,数据质量越来越被人们所重视。千里之堤,溃于蚁穴,糟糕的数据质量往往就会带来低效的数据开发,不准确的数据分析,最终导致错误的业务决策。而 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 168℃ 0评论2喜欢
标准化是将属性域里面的数据等比例缩放,使得处理后的值落入一个小的特定区间。标准化主要有以下几点好处: (1)、可以将有单位的属性变成无单位的,这样就可以均等的对待每一个属性。比如对吞吐量量化之后的值进行标准化,不仅可以去掉单位,而且使得不同的属性值可以一起参加计算。 (2)、很好地解 w397090770 11年前 (2013-05-15) 6998℃ 0评论8喜欢
最近使用ElasticSearch的时候遇到以下的异常[code land="bash"]2017-07-27 16:06:48.482 MessageHandler - message process error: java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.elasticsearch.common.xcontent.smile.SmileXContent at org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.contentBuilder(XContentFactory.java:124) ~[elasticsearch-2.3.4.jar:2.3.4] at org.elasticsearch.action.support.ToX w397090770 7年前 (2017-07-27) 8535℃ 0评论13喜欢
Apache Cassandra 是一个开源的、分布式、无中心、弹性可扩展、高可用、容错、一致性可调、面向行的数据库,它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型,由 Facebook 创建,在一些最流行的网站中得到应用。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为什么会诞生 Apache Cassand w397090770 5年前 (2019-03-31) 3102℃ 4评论6喜欢
本博客收集的手机号段截止时间为2020年03月的,共计450000+条。包含以下字段:电信:133 153 173(新) 177 (新) 180 181 189 199 (新)移动:134 135 136 137 138 139 150 151 152 157 158 159 172(新) 178(新) 182 183 184 187 188 198(新) 联通:130 131 132 155 156 166(新) 175(新) 176(新) 185 186数据卡:145 147 149其他:170(新) 171 (新)API地址/api/mobile.php使用本AP w397090770 8年前 (2016-08-02) 5041℃ 0评论15喜欢