哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
在 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅(上)》 文章中我们介绍了一条 SQL 在 Apache Spark 之旅的 Parser 和 Analyzer 两个过程,本文接上文继续介绍。优化逻辑计划阶段 - Optimizer在前文的绑定逻辑计划阶段对 Unresolved LogicalPlan 进行相关 transform 操作得到了 Analyzed Logical Plan,这个 Analyzed Logical Plan 是可以直接转换成 Physical Plan 然后在 Spark 中执 w397090770 5年前 (2019-06-18) 5518℃ 4评论21喜欢
一、背景介绍1. 需要解决的业务痛点推荐系统对于推荐同学来说,想知道一个推荐策略在不同人群中的推荐效果是怎么样的。运营对于运营的同学来说,想知道在广东省的用户中,最火的广东地域内容是哪些?方便做地域 push。审核对于审核的同学,想知道过去 5 分钟游戏类被举报最多的内容和账号是哪些, zz~~ 3年前 (2021-10-08) 396℃ 0评论0喜欢
Apache Hive 从 HIVE-1555 开始引入了 JdbcStorageHandler ,这个使得 Hive 能够读取 JDBC 数据源,关于 Apache Hive 引入 JdbcStorageHandler 的背景可以参见 《Apache Hive 联邦查询(Query Federation)》。本文主要简单介绍 JdbcStorageHandler 的使用。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语法JdbcStorageHandler 使 w397090770 5年前 (2019-04-01) 3228℃ 0评论7喜欢
我们在 《Presto 中支持的七种 Join 类型》 这篇文章中介绍了 Presto 可用的 JOIN 操作的基础知识,以及如何在 SQL 查询中使用它们。有了这些知识,我们现在可以了解 Presto 的内部结构以及它如何在内部执行 JOIN 操作。本文将介绍 Presto 如何执行 JOIN 操作以及用于 JOIN 的算法。JOIN 的实现几乎所有的数据库引擎一次只 JOIN 两个表。即 w397090770 2年前 (2021-11-17) 635℃ 0评论0喜欢
《Apache Spark 2.0重大功能介绍》:/archives/1721 《Apache Spark作为编译器:深入介绍新的Tungsten执行引擎》:/archives/1679 《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》:/archives/1668 Apache Spark 2.0.0于2016-07-27正式发布。它是2.x版本线上的第一个版本。主要的更新是API可用性,SQL 2003的支持,性能提升,structured streaming w397090770 8年前 (2016-07-27) 7571℃ 4评论7喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。可以说,任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据,这里将会介绍两种方法:(1)、使用Receivers和Kafka高层次的API;(2) w397090770 9年前 (2015-04-19) 33629℃ 0评论33喜欢
IntelliJ IDEA 2020.2 稳定版已发布,此版本带来了不少新功能,包括支持在 IDE 中审查和合并 GitHub PR、新增加的 Inspections 小组件(Inspections Widget)支持在文件的警告和错误之间快速导航、使用 Problems 工具窗口查看当前文件中的完整问题列表,并在更改会破坏其他文件时收到通知。此外还有针对部分框架和技术的新功能,包括支持使 w397090770 4年前 (2020-07-29) 268℃ 0评论2喜欢
Imagick是PHP的本地扩展,通过调用ImageMagick提供的API来创建和修改图片。 而ImageMagick是一套软件系列,主要用于图片的创建、编辑以及创建bitmap图片,它支持很多格式的图片读取、转换以及编辑,这些格式包括了DPX, EXR, GIF, JPEG, JPEG-2000, PDF, PhotoCD, PNG, Postscript, SVG, and TIF等等。ImageMagick的官网(http://www.imagemagick.org/script/index.ph w397090770 9年前 (2015-08-19) 27451℃ 0评论4喜欢
新年伊始,上海Spark meetup第七次聚会将于2016年1月23日(周六)在上海市长宁区金钟路968号凌空SOHO 8号楼 进行。此次聚会由Intel联合携程举办,此次活动特别邀请到来自 携程,Splunk以及intel大数据的专家和大家分享Spark技术及实践经验,幸运听众还会得到一本签名版的Spark技术书籍。 大会主题 1、开场/Opening Keynote: 张翼,携 w397090770 8年前 (2016-01-16) 2700℃ 0评论3喜欢
背景 B站的YARN以社区的2.8.4分支构建,采用CapacityScheduler作为调度器, 期间进行过多次核心功能改造,目前支撑了B站的离线业务、实时业务以及部分AI训练任务。2020年以来,随着B站业务规模的迅速增长,集群总规模达到8k左右,其中单集群规模已经达到4k+ ,日均Application(下文简称App)数量在20w到30w左右。当前最大单集群整体cpu w397090770 2年前 (2022-04-11) 645℃ 0评论1喜欢
一般我们都是用SBT来维护Scala工程,但是在国内网络环境下,使用SBT来创建Scala工程一般都很难成功,或者等待很长的时间才创建完成,所以不建议使用。不过我们也是可以使用Maven来创建Scala工程。在命令行使用下面语句即可创建Scala工程:[code lang="bash"]/** * User: 过往记忆 * Date: 2015-05-24 * Time: 上午11:05 * bolg: * 本文地 w397090770 9年前 (2015-05-24) 23364℃ 1评论17喜欢
本文来自于2018年10月20日由中国 HBase 技术社区在武汉举办的中国 HBase Meetup 第六次线下交流会。分享者为过往记忆。本文 PPT 下载 请关注 iteblog_hadoop 微信公众号,并回复 HBase 获取。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本次分享的内容主要分为以下五点:HBase基本知识;HBase读 w397090770 6年前 (2018-10-25) 6218℃ 0评论23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
Balloon.css文件允许用户给元素添加提示,而这些在Balloon.css中完全是由CSS来实现,不需要使用JavaScript。 button { display: inline-block; min-width: 160px; text-align: center; color: #fff; background: #ff3d2e; padding: 0.8rem 2rem; font-size: 1.2rem; margin-top: 1rem; border: none; border-radius: 5px; transition: background 0.1s linear;}.butt w397090770 8年前 (2016-03-15) 2424℃ 3评论10喜欢
jvisualvm工具JDK自带的一个监控工具,该工具是用来监控java运行程序的cpu、内存、线程等的使用情况,并且使用图表的方式监控java程序、还具有远程监控能力,不失为一个用来监控Java程序的好工具。 同样,我们可以使用jvisualvm来监控Spark应用程序(Application),从而可以看到Spark应用程序堆,线程的使用情况,从而根据这 w397090770 9年前 (2015-05-13) 10642℃ 0评论9喜欢
我们在《Apache CarbonData快速入门编程指南》文章中介绍了如何快速使用Apache CarbonData,为了简单起见,我们展示了如何在单机模式下使用Apache CarbonData。但是生产环境下一般都是使用集群模式,本文主要介绍如何在集群模式下使用Apache CarbonData。启动Spark shell这里以Spark shell模式进行介绍,master为yarn-client,启动Spark shell如下 w397090770 8年前 (2016-07-07) 2580℃ 1评论3喜欢
《Kafka剖析:Kafka背景及架构介绍》《Kafka设计解析:Kafka High Availability(上)》《Kafka设计解析:Kafka High Availability (下)》《Kafka设计解析:Replication工具》《Kafka设计解析:Kafka Consumer解析》 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源 w397090770 9年前 (2015-04-08) 7712℃ 2评论16喜欢
Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink China社区支持,有来自阿里巴巴,Ververica(Apache Flink 商业母公司)、腾讯、Google、Airbnb以及 Uber 等公司参加的国际型会议。旨在汇集大数据领域一流人才共同探讨新一代大数据计算引擎技术。通过参会不仅可以了解到Flink社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕Flink生 w397090770 5年前 (2019-04-20) 3427℃ 0评论11喜欢
前言Facebook 的数据仓库构建在 HDFS 集群之上。在很早之前,为了能够方便分析存储在 Hadoop 上的数据,Facebook 开发了 Hive 系统,使得科学家和分析师可以使用 SQL 来方便的进行数据分析,但是 Hive 使用的是 MapReduce 作为底层的计算框架,随着数据分析的场景和数据量越来越大,Hive 的分析速度越来越慢,可能得花费数小时才能完成 w397090770 4年前 (2020-08-09) 1495℃ 0评论4喜欢
《Kafka剖析:Kafka背景及架构介绍》《Kafka设计解析:Kafka High Availability(上)》《Kafka设计解析:Kafka High Availability (下)》《Kafka设计解析:Replication工具》《Kafka设计解析:Kafka Consumer解析》High Level Consumer 很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义,例如同 w397090770 9年前 (2015-09-08) 9615℃ 0评论22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》 《北京第四次Spark meetup会议资料分享》 《北京第五次Spark meetup会议资料分享》》 《北京第六次Spark meetup会议资料分享》 《杭州第三次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-07-02) 3426℃ 0评论5喜欢
最近使用 Intellij IDEA 打开之前写的 HBase 工程代码,发现里面有个语法错误,但之前都没问题。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后面发现,不管你使用的 JDK 是什么版本(我这里用的是 JDK 1.8),Intellij IDEA 设置的 Language Level 都是 1.5,如下:如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase w397090770 6年前 (2018-07-12) 5874℃ 0评论4喜欢
本资料来自 Workday 的软件开发工程师 Jianneng Li 在 Spark Summit North America 2020 的 《On Improving Broadcast Joins in Spark SQL》议题的分享。背景相信使用 Apache Spark 进行数据分析的同学对 Spark 中的 Broadcast Join 比较熟悉,其在 Join 之前会把一端比较小的表广播到参与 Join 的 worker 端,具体如下:如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文 w397090770 4年前 (2020-07-05) 1824℃ 0评论4喜欢
问题我们应该知道,Hive中存在两种类型的表:管理表(Managed table,又称Internal tables)和外部表(External tables),详情请参见《Hive表与外部表》。在公司内,特别是部门之间合作,很可能会通过 HDFS 共享一些 Hive 表数据,这时候我们一般都是参见外部表。比如我们有一个共享目录:/user/iteblog_hadoop/order_info,然后我们需要创建一个 w397090770 7年前 (2017-06-27) 4697℃ 1评论16喜欢
我们都知道,HDFS设计是用来存储海量数据的,特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移,HDFS上可能会存在大量的小文件,这里说的小文件指的是文件大小远远小于一个HDFS块(128MB)的大小;HDFS上存在大量的小文件至少会产生以下影响:消耗NameNode大量的内存延长MapReduce作业的总运行时间如果想及时了解Spar w397090770 7年前 (2017-04-25) 6549℃ 1评论18喜欢
题目以及要求:把一个字符串的大写字母放到字符串的后面,各个字符的相对位置不变,不能申请额外的空间。我的实现类似冒泡排序。[code lang="CPP"]#include <stdio.h>#include <string.h>// Author: 397090770// E-mail:wyphao.2007@163.com// Blog: // Date: 2012/09/29//题目以及要求:把一个字符串的大写字母放到字符串的后面,// w397090770 11年前 (2013-04-02) 3884℃ 0评论1喜欢
《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》、《Spark Streaming作业提交源码分析数据处理篇》 在昨天的文章中介绍了Spark Streaming作业提交的数据接收部分的源码(《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》),今天来介绍Spark Streaming中如何处理这些从外部接收到的数据。 在调用StreamingContext的start函数的时候, w397090770 9年前 (2015-04-29) 4300℃ 2评论9喜欢
Scala又一强大的功能就是可以以脚本的形式运行。我们可以创建一个测试文件iteblog.sh,内容如下:[code lang="scala"]#!/bin/shexec scala "$0" "$@"!#println("Hello, Welcome to !")[/code]然后我们就可以下面之一的方式运行这个Scala脚本:[code lang="scala"][iteblog@www.iteblog.com iteblog]$ sh scala.sh Hello, Welcome to ![/code] w397090770 8年前 (2015-12-11) 5656℃ 0评论8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
随着线上越来越多的系统依赖Zookeeper集群,以至于Zookeeper集群的运行状况越来越重要。但是目前还没有什么好用的Zookeeper集群监控系统(淘宝开源了一个Zookeeper监控系统,但是我觉得很不好用,里面主要有四个线程在跑,而且需要SSH登录到线上集群,这用起来很不方便。)于是我们开发了一套Zookeeper集群监控程序,可以监控Zooke w397090770 10年前 (2014-08-01) 36000℃ 22评论62喜欢