哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
什么是MathJax MathJax是一个显示网络上数学公式的开源JavaScript引擎库,它可以在所有浏览器上面工作,其中就支持LaTeX,MathML和AsciiMath 符号,里面的数字会被MathJax使用JavaScript引擎解析成HTML,SVG或者是MathML 方程式,然后在现代的浏览器里面显示。 它的设计目标是利用最新的web技术,构建一个支持math的web平台。支持主要的浏览 w397090770 9年前 (2015-04-15) 34421℃ 3评论42喜欢
Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询,也就是我们常说的 Ad-Hoc Query,很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂,除了交互式查询场景,很多公司也需要批处理;但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎,将一个 MPP 体 w397090770 2年前 (2022-06-23) 1378℃ 0评论3喜欢
在 Cassandra 中,当达到一定条件触发 flush 的时候,表对应的 Memtable 中的数据会被写入到这张表对应的数据目录(通过 data_file_directories 参数配置)中,并生成一个新的 SSTable(Sorted Strings Table,这个概念是从 Google 的 BigTable 借用的)。每个 SSTable 是由一系列的不可修改的文件组成,这些文件在 Cassandra 中被称为 Component。本文是基于 Cas w397090770 5年前 (2019-05-05) 2042℃ 1评论3喜欢
相关文章:《Apache Flink 1.1.0和1.1.1发布,支持SQL》 Apache Flink 1.1.2于2016年09月05日正式发布,此版本主要是修复一些小bug,推荐所有使用Apache Flink 1.1.0以及Apache Flink 1.1.1的用户升级到此版本,我们可以在pom.xml文件引入以下依赖:[code lang="xml"]<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</a zz~~ 8年前 (2016-09-06) 1324℃ 0评论1喜欢
面试题目:输入n个整数,输出其中最小的前k个数。 例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的3个数字为1,2,3。 分析:这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排好序,然后输出前面k个数,这就是最小的前k个数。但是按照这种思路最好的时间复杂度为O(nlogn),是否还有比这个更快的算法呢? w397090770 11年前 (2013-05-21) 5588℃ 0评论1喜欢
Avro(读音类似于[ævrə])是Hadoop的一个子项目,由Hadoop的创始人Doug Cutting牵头开发。Avro是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 在Hive中,我们可以将数据 w397090770 10年前 (2014-04-08) 15595℃ 1评论6喜欢
我们在使用Hive的时候肯定遇到过建立了一张分区表,然后手动(比如使用 cp 或者 mv )将分区数据拷贝到刚刚新建的表作为数据初始化的手段;但是对于分区表我们需要在hive里面手动将刚刚初始化的数据分区加入到hive里面,这样才能供我们查询使用,我们一般会想到使用 alter table add partition 命令手动添加分区,但是如果初始化 w397090770 7年前 (2017-02-21) 16180℃ 0评论31喜欢
Apache Ranger 是一个用在 Hadoop 平台上并提供操作、监控、管理综合数据安全的框架。Ranger 的愿景是在 Apache Hadoop 生态系统中提供全面的安全性。 目前,Apache Ranger 支持以下 Apache 项目的细粒度授权和审计:Apache HadoopApache HiveApache HBaseApache StormApache KnoxApache SolrApache KafkaYARN对于上面那些受支持的 Hadoop 组件,Ranger 通过访 w397090770 6年前 (2018-01-07) 8732℃ 2评论15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
在之前的博文《Scala正则表达式》我简单地介绍了如何在Scala中使用正则表达式来匹配一些我们需要的内容。本篇文章将接着此文继续简单介绍如何使用Scala来匹配出我们需要的字符串,然后使用某种规则来替换匹配出来的字符串。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简单正则表 w397090770 7年前 (2017-06-26) 8095℃ 0评论15喜欢
我们在 《一文了解什么是 Docker》 文章中已经介绍了 Docker 是什么,以及为什么需要 Docker 技术。本文将快速介绍一下如何使用 Docker。安装 DockerDocker 是一个开源的商业产品,支持几乎所有的 Linux 发行版,也支持 Mac 以及 Windows 平台。在各平台上又分为两个版本:免费的社区版(Community Edition,缩写为 CE)和收费的企业版(Enterpri w397090770 4年前 (2020-02-02) 799℃ 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
当前 Spark 计算引擎能够利用一些统计信息选择合适的 Join 策略(关于 Spark 支持的 Join 策略可以参见每个 Spark 工程师都应该知道的五种 Join 策略),但是由于各种原因,比如统计信息缺失、统计信息不准确等原因,Spark 给我们选择的 Join 策略不是正确的,这时候我们就可以人为“干涉”,Spark 从 2.2.0 版本开始(参见SPARK-16475),支 w397090770 4年前 (2020-09-15) 3168℃ 0评论3喜欢
在《Hadoop 1.x中fsimage和edits合并实现》文章中提到,Hadoop的NameNode在重启的时候,将会进入到安全模式。而在安全模式,HDFS只支持访问元数据的操作才会返回成功,其他的操作诸如创建、删除文件等操作都会导致失败。 NameNode在重启的时候,DataNode需要向NameNode发送块的信息,NameNode只有获取到整个文件系统中有99.9%(可以配 w397090770 10年前 (2014-03-13) 17203℃ 3评论16喜欢
本文涉及到的环境:操作系统:Windows 7Idea 版本:IntelliJ IDEA 2016.3.4 Build #IU-163.12024.16, built on January 31, 2017Kafka 版本:Kafka 0.8.2.0Gradle 版本:gradle-4.0.1JDK 版本:jdk1.7.0Scala 版本:2.10.4首先到http://archive.apache.org/dist/kafka/里面下载你需要的Kafka源码,本文选自的是kafka-0.8.2.0。因为Kafka代码自0.8.x之后就使用 Gradle 来进行编译 w397090770 7年前 (2017-07-21) 6110℃ 0评论16喜欢
Flink Table API Apache Flink对SQL的支持可以追溯到一年前发布的0.9.0-milestone1版本。此版本通过引入Table API来提供类似于SQL查询的功能,此功能可以操作分布式的数据集,并且可以自由地和Flink其他API进行组合。Tables在发布之初就支持静态的以及流式数据(也就是提供了DataSet和DataStream相关APIs)。我们可以将DataSet或DataStream转成Table;同 w397090770 8年前 (2016-06-16) 4134℃ 0评论5喜欢
本文将概述即将发布的Apache Flink 1.2.0新功能。在Apache Flink 1.1+版本上,社区主要的集中点在操作性(Operations)、生态系统(Ecosystem)、更广泛的用户(Broader Audience)以及应用特性(Application Features)等方面的开发。各个模块的开发主要包括了如下的方向: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 w397090770 7年前 (2016-12-18) 2712℃ 0评论4喜欢
历时一个多月的投票和补丁修复,Apache Spark 1.6.0于今天凌晨正式发布。Spark 1.6.0是1.x线上第七个发行版.本发行版有来自248+的贡献者参与。详细邮件如下:Hi All,Spark 1.6.0 is the seventh release on the 1.x line. This release includes patches from 248+ contributors! To download Spark 1.6.0 visit the downloads page. (It may take a while for all mirrors to update.)A huge t w397090770 8年前 (2016-01-05) 2962℃ 1评论5喜欢
最近发现服务器php-fpm日志里面大量的Unable To Allocate Memory For Pool警告,如下:[code lang="bash"][09-Jan-2017 01:18:08] PHP Warning: require(): Unable to allocate memory for pool. in /data/web/iteblogbooks/wp-settings.php on line 220[09-Jan-2017 01:18:08] PHP Warning: require(): Unable to allocate memory for pool. in /data/web/iteblogbooks/wp-settings.php on line 221[09-Jan-2017 01:18:08] PHP Warning: re w397090770 7年前 (2017-01-09) 2123℃ 0评论4喜欢
《Hadoop&Spark解决二次排序问题(Spark篇)》《Hadoop&Spark解决二次排序问题(Hadoop篇)》问题描述二次排序就是key之间有序,而且每个Key对应的value也是有序的;也就是对MapReduce的输出(KEY, Value(v1,v2,v3,......,vn))中的Value(v1,v2,v3,......,vn)值进行排序(升序或者降序),使得Value(s1,s2,s3,......,sn),si ∈ (v1,v2,v3,......,vn)且s1 < s2 < s3 < ..... w397090770 9年前 (2015-08-06) 11276℃ 6评论29喜欢
Apache Kafka 2.0.0 在昨天正式发布了,其包含了许多重要的特性,这里我列举了一些比较重要的: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_hadoop增加了前缀通配符访问控制(ACL)的支持,详见 KIP-290,这样我们可以更加细粒度的进行访问控制;更全面的数据安全支持,KIP-255 里面添加了一个框架, w397090770 6年前 (2018-07-31) 3938℃ 0评论6喜欢
为了让大家更好地学习交流,过往记忆大数据花了一个周末的时间把 Awesome Big Data 里近 600 个大数据相关的调度、存储、计算、数据库以及可视化等介绍全部翻译了一遍,供大家学习交流。关系型数据库管理系统MySQL 世界上最流行的开源数据库。PostgreSQL 世界上最先进的开源数据库。Oracle Database - 对象关系数据库管理系统。T w397090770 5年前 (2019-09-23) 12299℃ 0评论31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
Apache HAWQ(incubating)的第一个版本受益于ASF(Apache software foundation)组织,通过将MPP(Massively Parallel Processing)和批处理系统(batch system)有效的结合,在性能上有了很大的提升,并且克服了一些关键的限制问题。一个新的重新设计的执行引擎在以下的几个问题在总体系统性能上有了很大的提高:硬件错误引起的短板问题(straggler)并发限制 w397090770 3年前 (2021-06-18) 870℃ 0评论0喜欢
ScalikeJDBC是一款给Scala开发者使用的简洁DB访问类库,它是基于SQL的,使用者只需要关注SQL逻辑的编写,所有的数据库操作都交给ScalikeJDBC。这个类库内置包含了JDBC API,并且给用户提供了简单易用并且非常灵活的API。并且,QueryDSL使你的代码类型安全的并且可重复使用。我们可以在生产环境大胆地使用这款DB访问类库。工作 w397090770 8年前 (2016-03-10) 4250℃ 0评论4喜欢
R 是数据科学中最流行的计算机语言之一,专门用于统计分析和一些扩展,如用于数据处理和机器学习任务的 RStudio addins 和其他 R 包。此外,它使数据科学家能够轻松地可视化他们的数据集。通过在 Apache Spark 中使用 SparkR,可以很容易地扩展 R 代码。要交互式地运行作业,可以通过运行 R shell 轻松地在分布式集群中运行 R 的作业 w397090770 4年前 (2020-07-09) 734℃ 0评论2喜欢
在《HDFS 快照编程指南》文章中,我简单介绍了 HDFS 的快照功能。本文将介绍 HBase 快照功能,因为 HBase 的底层存储是基于 HDFS 的,所以 HBase 的快照功能也是依赖 HDFS 快照的知识。HBase 快照功能是从 HBase 0.95.0 开始引入的,详见 HBASE-50。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_hadoopHBase 快 w397090770 5年前 (2019-01-01) 2530℃ 0评论9喜欢
本文我们将花点时间来回顾一下 Databricks 和 Apache Spark™ 在流数据处理方面所取得的巨大进步!2021年,工程团队和开源贡献者在以下三个目标取得了一些进展:降低延迟并改进有状态流处理;提高 Databricks 和 Spark Structured Streaming 工作负载的可观测性;改进资源分配和可伸缩性。下面我们来简单地看下这些目标。目标一: w397090770 2年前 (2022-02-23) 746℃ 0评论3喜欢
怎么给wordPress3.5.1的每一篇添加文章的统计信息?wordPress提供了很多文章统计的插件,在这里以postViews为例,展示在每一篇文章后面添加统计信息。如下图所示:第一步:先在Workpress后台 插件-->安装插件-->输入postViews-->安装-->启用。这样就可以添加好postViews插件。但是默认的情况下,postViews是不能在页面显示的,需要自 w397090770 11年前 (2013-03-31) 3513℃ 1评论2喜欢
在/archives/227主要介绍了memcpy函数的实现,并说明了memcpy函数的局限性。今天来介绍一下和memcpy函数功能类似的函数memmove。memmove函数和memcpy函数的原型为[code lang="CPP"]#include <string.h>void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n);void *memmove(void *dest, const void *src, size_t n);[/code]memmove英文介绍,里面很详细的介绍了memmove函数的 w397090770 11年前 (2013-04-08) 4499℃ 0评论0喜欢