哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
在 《Apache Solr 安装部署及索引创建》 文章里面我创建了一个名为 iteblog 的 core,并在里面导入了一些测试数据,然后在 《使用 Apache Solr 检索数据》 里面介绍了 Solr 中一些简单的查询。可能有同学按照上面文章介绍,在使用下面的查询发现啥都查不到:[code lang="bash"][root@iteblog.com /opt/solr-7.4.0]$ curl http://iteblog.com:8983/solr/iteblog/select w397090770 6年前 (2018-07-27) 1462℃ 0评论4喜欢
分享嘉宾:Xiaochun He OPPO,编辑整理:门君仪 澳洲国立大学 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 w397090770 2年前 (2022-02-18) 372℃ 0评论1喜欢
今天凌晨 Apache Hadoop 3.0.0 GA 版本正式发布,这意味着我们就可以正式在线上使用 Hadoop 3.0.0 了!这个版本是 Apache Hadoop 3.0.0 的第一个稳定版本,有很多重大的改进,比如支持 EC、支持多于2个的NameNodes、Intra-datanode均衡器等等。下面是关于 Apache Hadoop 3.0.0 GA 的正式介绍。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微 w397090770 6年前 (2017-12-15) 3383℃ 1评论38喜欢
Thrift 最初由Facebook开发,目前已经开源到Apache,已广泛应用于业界。Thrift 正如其官方主页介绍的,“是一种可扩展、跨语言的服务开发框架”。简而言之,它主要用于各个服务之间的RPC通信,其服务端和客户端可以用不同的语言来开发。只需要依照IDL(Interface Description Language)定义一次接口,Thrift工具就能自动生成 C++, Java, Python, PH w397090770 8年前 (2016-06-30) 3561℃ 0评论7喜欢
什么是 Alluxio Local Cache随着云计算在基础设施领域的市场份额持续上升,主流数据分析引擎纷纷选择独立扩展存储、计算来适配云基础设施,并以此为云提供商降低成本。但是,存储计算分离也为查询延迟带来了新的挑战,因为当网络饱和时,通过网络扫描大量数据将受到 IO 限制。此外,元数据也面临远程网络来检索的性能问题。 w397090770 2年前 (2022-03-21) 609℃ 0评论2喜欢
五一期间,Redis 6.0.0 稳定版(GA)终于发布,Redis 6.0 最终的发布一共经历了四个 RC(Release Candidate)版,从第一个候选版本的发布到一个稳定版本前后经历了大概四个半月(Redis 6.0 RC1 于 2019-12-19 发布)。Redis 6 是 Redis 有史以来最大的版本,虽然现在发布了 GA 版,但是在将它投入生产之前仍然需要谨慎。本文将介绍 Redis 6.0 RC1 到 GA w397090770 4年前 (2020-05-01) 1204℃ 0评论4喜欢
有多个地方需要使用Java client: 1、在存在的集群中执行标准的index, get, delete和search 2、在集群中执行管理任务 3、当你要运行嵌套在你的应用程序中的Elasticsearch的时候或者当你要运行单元测试或者集合测试的时候,启动所有节点获得一个Client是非常容易的,最通用的步骤如下所示: 1、创建一个嵌套的 zz~~ 8年前 (2016-10-02) 1112℃ 0评论7喜欢
全球最大的开源软件基金会 Apache 软件基金会(以下简称 Apache)于美国时间 2022 年 6 月 16 日 宣布,Apache Doris 成功从 Apache 孵化器毕业,正式成为 Apache 顶级项目(Top-Level Project,TLP)。 以下内容译自 Apache Doris 官网(https://doris.apache.org/ )。Apache Doris 是一个基于 MPP 的现代化、高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的 zz~~ 2年前 (2022-06-16) 582℃ 0评论2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) 5797℃ 1评论13喜欢
本博客的《Spark与Mysql(JdbcRDD)整合开发》和《Spark RDD写入RMDB(Mysql)方法二》文章中介绍了如何通过Spark读写Mysql中的数据。 在生产环境下,很多公司都会使用PostgreSQL数据库,这篇文章将介绍如何通过Spark获取PostgreSQL中的数据。我将使用Spark 1.3中的DataFrame(也就是之前的SchemaRDD),我们可以通过SQLContext加载数据库中的数据, w397090770 9年前 (2015-05-23) 12955℃ 0评论11喜欢
熟悉 Kafka 的同学肯定知道,每个主题有多个分区,每个分区会存在多个副本,本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka 集群的 Broker 中的。大家可能在网上看过这方面的知识,网上对这方面的知识是千变一律,都是如下说明的:为了更好的做负载均衡,Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Replica的 w397090770 7年前 (2017-08-08) 6748℃ 26喜欢
本文英文原文:Open Sourcing Delta Lake2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency w397090770 5年前 (2019-04-25) 7122℃ 0评论12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
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
Spark 1.2.2和Spark 1.3.1于美国时间2015年4月17日同时发布。两个都是维护版本,并推荐所有1.3和1.2的Spark使用用户升级到相应的版本。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_hadoopspark 1.2.2(稳定版本) spark 1.2.2主要是维护版本,修复了许多Bug,是基于Spark 1.2的分支。并推荐所有使用1. w397090770 9年前 (2015-04-18) 5163℃ 0评论3喜欢
我们通过分析从2015年1月至5月下载次数最多的R包,列出了前20名流行的机器学习R包。 大多数R包都深受Kagglers大神的最爱,也被资深的笔者所赞美,而这些包的使用率或评价高低不仅仅取决于其它的包对于这个 这个包的依赖程度。还也取决于Crantastic.org并使用其众包能解决方案的用户。但是,用户评价太低以至于不 w397090770 8年前 (2016-07-17) 3673℃ 0评论5喜欢
下面所有的内容是针对Hadoop 2.x版本进行说明的,Hadoop 1.x和这里有点不一样。 在第一次部署好Hadoop集群的时候,我们需要在NameNode(NN)节点上格式化磁盘:[code lang="JAVA"][wyp@wyp hadoop-2.2.0]$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format[/code] 格式化完成之后,将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构[code lang="JAVA"]c w397090770 10年前 (2014-03-04) 13229℃ 1评论17喜欢
为什么要升级在2017年底, Hadoop3.0 发布了,到目前为止, Hadoop 发布的最新版本为3.2.1。在 Hadoop3 中有很多有用的新特性出现,如支持 ErasureCoding、多 NameNode、Standby NameNode read、DataNode Disk Balance、HDFS RBF 等等。除此之外,还有很多性能优化以及 BUG 修复。其中最吸引我们的就是 ErasureCoding 特性,数据可靠性保持不变的情况下可以降 w397090770 4年前 (2020-01-05) 2530℃ 0评论11喜欢
Spark Shuffle 基础在 MapReduce 框架中,Shuffle 是连接 Map 和 Reduce 之间的桥梁,Reduce 要读取到 Map 的输出必须要经过 Shuffle 这个环节;而 Reduce 和 Map 过程通常不在一台节点,这意味着 Shuffle 阶段通常需要跨网络以及一些磁盘的读写操作,因此 Shuffle 的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。与 MapReduce 计算框架一样,Spark 作 w397090770 6年前 (2017-11-15) 7299℃ 3评论30喜欢
一、定义位图法就是bitmap的缩写。所谓bitmap,就是用每一位来存放某种状态,适用于大规模数据,但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在的。在STL中有一个bitset容器,其实就是位图法,引用bitset介绍:A bitset is a special container class that is designed to store bits (elements with only two possible values: 0 or 1,true or false, . w397090770 11年前 (2013-04-03) 8578℃ 0评论8喜欢
Git 的代码回滚主要有 reset 和 revert,本文介绍其用法如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:iteblog_hadoopreset一般用法是 [code lang="bash"]git reset --hard commit_id[/code]其中 commit_id 是使用 git log 查看的 id,如下:[code lang="bash"]$ git logcommit 26721c73c6bb82c8a49aa94ce06024f592032d0cAuthor: iteblog <iteblog@iteb w397090770 4年前 (2020-10-12) 1241℃ 0评论0喜欢
滴滴HBase团队日前完成了0.98版本 -> 1.4.8版本滚动升级,用户无感知。新版本为我们带来了丰富的新特性,在性能、稳定性与易用性方便也均有很大提升。我们将整个升级过程中面临的挑战、进行的思考以及解决的问题总结成文,希望对大家有所帮助。背景目前HBase服务在我司共有国内、海外共计11个集群,总吞吐超过1kw+/s,服务 w397090770 4年前 (2020-06-10) 1459℃ 0评论5喜欢
每个Java开发人员都知道字节码经由JRE(Java运行时环境)执行。但他们或许不知道JRE其实是由Java虚拟机(JVM)实现,JVM分析字节码,解释并执行它。作为开发人员,了解JVM的架构是非常重要的,因为它使我们能够编写出更高效的代码。本文中,我们将深入了解Java中的JVM架构和JVM的各个组件。JVM 虚拟机是物理机的软件 w397090770 7年前 (2017-01-01) 3585℃ 0评论12喜欢
2017年已然来临,大数据技术仍然保持着飞速发展。无论是物联网、云计算领域乃至企业技术都开始将其引入自身并作为新的变革方向。众多企业已经在积极接纳大数据技术,并作为提升自身市场竞争力的核心因素。在今天的文章中,我们将基于甲骨文给出的预测结论,总结2017年十项大数据变化趋势。如果想及时了解Spark、H w397090770 7年前 (2017-02-17) 1026℃ 0评论3喜欢
本书是《Hadoop权威指南》第三版,新版新特色,内容更详细。本书是为程序员写的,可帮助他们分析任何大小的数据集。本书同时也是为管理员写的,帮助他们了解如何设置和运行Hadoop集群。 本书通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理,阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的新动态,包括新增 zz~~ 7年前 (2016-12-16) 17003℃ 0评论42喜欢
本文是 Forest Rim Technology 数据团队撰写的,作者 Bill Inmon 和 Mary Levins,其中 Bill Inmon 被称为是数据仓库之父,最早的数据仓库概念提出者,被《计算机世界》评为计算机行业历史上最具影响力的十大人物之一。原始数据的挑战随着大量应用程序的出现,产生了相同的数据在不同地方出现不同值的情况。为了做出决定,用户必须找 w397090770 3年前 (2021-05-25) 551℃ 0评论0喜欢
理论上,在Hadoop 1.x上开发的Mapreduce程序可以在Hadoop 2.x上面运行,Hadoop2.x类库对Hadoop1.x程序的兼容性主要体现在以下几点: 二进制兼容:利用mapred API开发以及编译程序可以直接在Hadoop 2.x运行,不需要重新编译; 源码兼容:利用mapreduce API开发的程序, 需要在Hadoop 2.x上重新编译才能运行; 不兼容部分:mradmin w397090770 10年前 (2013-12-10) 6371℃ 1评论4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) 4776℃ 0评论6喜欢
如果你使用 Spark RDD 或者 DataFrame 编写程序,我们可以通过 coalesce 或 repartition 来修改程序的并行度:[code lang="scala"]val data = sc.newAPIHadoopFile(xxx).coalesce(2).map(xxxx)或val data = sc.newAPIHadoopFile(xxx).repartition(2).map(xxxx)val df = spark.read.json("/user/iteblog/json").repartition(4).map(xxxx)val df = spark.read.json("/user/iteblog/json").coalesce(4).map(x w397090770 5年前 (2019-01-24) 8028℃ 0评论12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