哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
本文系奇虎360系统部相关工程师投稿。近两年人工智能技术发展迅速,以Google开源的TensorFlow为代表的各种深度学习框架层出不穷。为了方便算法工程师使用各类深度学习技术,减少繁杂的诸如运行环境部署运维等工作,提升GPU等硬件资源利用率,节省硬件投入成本,奇虎360系统部大数据团队与人工智能研究院联合开发了深度学习 w397090770 6年前 (2017-12-08) 2661℃ 0评论15喜欢
假设我们有个需求,需要解析文件里面的Json数据,我们的Json数据如下:[code lang="xml"]{"website": "www.iteblog.com", "email": "hadoop@iteblog.com"}[/code]我们使用play-json来解析,首先我们引入相关依赖:[code lang="xml"]<dependency> <groupId>com.typesafe.play</groupId> <artifactId>play-json_2.10</artifactId w397090770 7年前 (2017-08-02) 2806℃ 0评论16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
最近在一个项目中使用到Play的Json相关的类库,看名字就知道这是和Json打交道的类库。其可以很方面地将class转换成Json字符串;也可以将Json字符串转换成一个类。一般的转换直接看Play的相关文档即可很容易的搞定,将class转换成Json字符串直接写个Writes即可;而将Json字符串转换成一个类直接写个Reads即可。所有的操作只需要引入 w397090770 8年前 (2016-08-27) 3119℃ 0评论14喜欢
在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的。在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Spark job性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的。查找质数比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找 w397090770 8年前 (2016-06-24) 23354℃ 2评论45喜欢
FFmpeg 是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序,采用 LGPL 或 GPL 许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库 libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec 里很多 code 都是从头开发的。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相 w397090770 3年前 (2021-04-30) 693℃ 0评论2喜欢
有赞数据平台从2017年上半年开始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务,目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个,占离线作业数目的55%,消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议,包括以下方面的内容:有赞数据平台的整体架构。SparkSQL 在有赞的技术演进 w397090770 5年前 (2019-03-20) 8161℃ 5评论28喜欢
我们都知道Hadoop中的shuffle(不知道原理?可以参见《MapReduce:详细介绍Shuffle的执行过程》),Hadoop中的shuffle是连接map和reduce之间的桥梁,它是基于排序的。同样,在Spark中也是存在shuffle,Spark 1.1之前,Spark的shuffle只存在一种方式实现方式,也就是基于hash的。而在最新的Spark 1.1.0版本中引进了新的shuffle实现(《Spark 1.1.0正式发 w397090770 10年前 (2014-09-23) 15540℃ 3评论15喜欢
文章来源团队:腾讯医疗资讯与服务部-技术研发中心 前言:随着产品矩阵和团队规模的扩张,跨业务、APP的数据处理、分析总是不可避免。一个显而易见的问题就是异构数据源的连通。我们基于PrestoDB构建了业务线内适应腾讯生态的联邦查询引擎,连通了部门内部20+数据源实例,涵盖了90%的查询场景。同时,我们参与公司级的Pre w397090770 3年前 (2021-09-08) 452℃ 0评论1喜欢
导读:OPPO是一家智能终端制造公司,有着数亿的终端用户,手机 、IoT设备产生的数据源源不断,设备的智能化服务需要我们对这些数据做更深层次的挖掘。海量的数据如何低成本存储、高效利用是大数据部门必须要解决的问题。目前业界流行的解决方案是数据湖,本次Xiaochun He老师介绍的OPPO自研数据湖存储系统CBFS在很大程度上可 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 346℃ 0评论2喜欢
本文来自 IBM 东京研究院的高级技术人员 Kazuaki Ishizaki 博士在 Spark Summit North America 2020 的 《SQL Performance Improvements at a Glance in Apache Spark 3.0》议题的分享,本文视频参见今天的推文第三条。PPT 请关注过往记忆大数据并后台回复 sparksql3 获取。Spark 3.0 正式版在上个月已经发布了,其中更新了很多功能,参见过往记忆大数据的 Ap w397090770 4年前 (2020-07-08) 2409℃ 0评论3喜欢
在过去,Spark UI一直是用户应用程序调试的帮手。而在最新版本的Spark 1.4中,我们很高兴地宣布,一个新的因素被注入到Spark UI——数据可视化。在此版本中,可视化带来的提升主要包括三个部分:Spark events时间轴视图Execution DAGSpark Streaming统计数字可视化我们会通过一个系列的两篇博文来介绍上述特性,本次则主要分享前 w397090770 9年前 (2015-07-08) 5795℃ 1评论13喜欢
美国当地时间2019年8月5日,惠普企业(Hewlett Packard Enterprises,纽约证券交易所股票代码:HPE)宣布收购 MapR Technologies Inc. 的业务资产!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此交易包括 MapR 的技术,知识产权以及人工智能和机器学习(AI/ML)和分析数据管理领域的专业知识。MapR 是 w397090770 5年前 (2019-08-12) 1174℃ 0评论1喜欢
在Wordpress后台里面有个选项是 多媒体->媒体库 里面显示的是所有文章的附件,包括了图片、视频、文件等。我们在开发Wordpress的时候,有时候需要列出文章中相应的附件,可以通过下面的方式来解决:[code lang="php"]$args = array( 'caller_get_posts' => 1, 'paged' => $paged);query_posts($args);if ( have_posts() ) : while ( have_posts w397090770 10年前 (2014-11-10) 6508℃ 1评论6喜欢
最近发现离线任务对一个增量Hive表的查询越来越慢,这引起了我的注意,我在cmd窗口手动执行count操作查询发现,速度确实很慢,才不到五千万的数据,居然需要300s,这显然是有问题的,我推测可能是有小文件。我去hdfs目录查看了一下该目录:发现确实有很多小文件,有480个小文件,我觉得我找到了问题所在,那么合并一 zz~~ 3年前 (2021-08-20) 1053℃ 0评论3喜欢
前提条件: 1、安装好jdk1.6或以上版本 2、部署好Hadoop 2.2.0(可以参见本博客《Hadoop2.2.0完全分布式集群平台安装与设置》) 3、安装好ant,这很简单:[code lang="JAVA"]$ wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/ant/binaries/apache-ant-1.9.3-bin.tar.gz$ tar -zxvf apache-ant-1.9.3-bin.tar.gz[/code]然后设置好ANT_HOME和PATH就行 4、安装好相 w397090770 10年前 (2014-03-26) 23687℃ 1评论35喜欢
Apache Flume 1.5.0 发布于5月22日正式发布(可以在http://flume.apache.org/download.html下载)。Flume是一个分布式、可靠和高可用的服务,用于收集、聚合以及移动大量日志数据,使用一个简单灵活的架构,就流数据模型。这是一个可靠、容错的服务。下面是Apache Flume-ng 1.5.0的Changelog:What's new in Apache Flume 1.5.0:May 22nd, 2014New Feature: Int w397090770 10年前 (2014-05-27) 6956℃ 1评论4喜欢
Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展、高吞吐、容错的实时流处理引擎。虽然是使用 Scala 开发的,但是支持 Java API。Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库。在这篇文章中,我们将 w397090770 5年前 (2019-09-08) 3953℃ 0评论8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 (2014-10-16) 8088℃ 2评论7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
Spark北京Meetup第十次活动将于北京时间2016年03月27日在北京市海淀区丹棱街5号微软亚太研发集团总部大厦1号楼进行。会议主题1. Spark in TalkingData 阎志涛 TalkingData研发副总裁2. Spark in GrowingIO 田毅 GrowingIO数据平台工程师 主要分享GrowingIO使用Spark进行数据处理过程中的各种小技巧 w397090770 8年前 (2016-03-14) 2384℃ 0评论6喜欢
Spark 1.5.0是1.x线上的第6个发行版。这个版本共处理了来自230+contributors和80+机构的1400+个patches。Spark 1.5的许多改变都是围绕在提升Spark的性能、可用性以及操作稳定性。Spark 1.5.0焦点在Tungsten项目,它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。Spark 1.5版本为Streaming增加了operational特性,比如支持backpressure。另外比较重 w397090770 9年前 (2015-09-09) 2966℃ 0评论12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
这次整理的PPT来自于2017年09月11日至13日在 Berlin 进行的 Flink forward 会议,这种性质的会议和大家熟知的 Spark summit 类似。本次会议的官方日程参见:https://berlin-2017.flink-forward.org/kb_day/day-1/。因为原始的PPT是在 http://www.slideshare.net/ 网站,这个网站需要翻墙;为了学习交流的方便,这里收集了本次会议所有课下载的PPT(共45个),希望对 zz~~ 7年前 (2017-10-18) 2692℃ 0评论18喜欢
本文基于 Apache Iceberg 0.9.0 最新分支,主要分析 Apache Iceberg 中使用 Spark 2.4.6 来写数据到 Iceberg 表中,也就是对应 iceberg-spark2 模块。当然,Apache Iceberg 也支持 Flink 来读写 Iceberg 表,其底层逻辑也 Spark 类似,感兴趣的同学可以去看看。使用 Spark2 将数据写到 Apache Iceberg在介绍下面文章之前,我们先来看下在 Apache Spark 2.4.6 中写数 w397090770 3年前 (2020-11-12) 5182℃ 0评论9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
本书由Robert D. Schneider所著,全书共45页,这里提供的是完整版。 w397090770 9年前 (2015-08-21) 2440℃ 0评论1喜欢
为期两个月开发的 Apache Flink 1.6.0 于今天(2018-08-09)正式发布了。Flink 社区艰难地解决了 360 个 issues,到这里查看完整版的 changelog 。Flink 1.6.0 是 1.x.y 版本系列上的第七个版本,1.x.y 中所有使用 @Public 标注的 API 都是兼容的。此版本继续使 Flink 用户能够无缝地运行快速数据处理并轻松构建数据驱动和数据密集型应用程序。Apache Fli w397090770 6年前 (2018-08-09) 1904℃ 0评论10喜欢
本文是面向Spark初学者,有Spark有比较深入的理解同学可以忽略。前言很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解。比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念的误导:1、RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合; w397090770 8年前 (2016-04-20) 8320℃ 0评论33喜欢
本文资料来自2021年12月09日举办的 PrestoCon 2021,议题为《Updates from the New PrestoDB C++ Execution Engine》,分享者为来自 Ahana 的 Deepak Majeti 以及来自 Intel 的 Dave Cohen, Intel。 本次分享的 PPT 请关注 过往记忆大数据 公众号,并回复 10108 获取。 这篇分享将给大家概述代号为 Prestissimo 项目的相关最新进展。Presti w397090770 2年前 (2021-12-27) 1373℃ 0评论0喜欢