哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
在TCP/IP状态图中,有很多种的状态,它们之间有的是可以互相转换的,也就是说,从一种状态转到另一种状态,但是这种转换不是随便发送的,是要满足一定的条件。TCP/IP状态图看起来更像是自动机。下图即为TCP/IP状态。由上图可以看出,一共有11种不同的状态。这11种状态描述如下: CLOSED:关闭状态,没有连接活动或正在进 w397090770 11年前 (2013-04-03) 11027℃ 0评论15喜欢
使用用户设置好的聚合函数对每个Key中的Value进行组合(combine)。可以将输入类型为RDD[(K, V)]转成成RDD[(K, C)]。函数原型[code lang="scala"]def combineByKey[C](createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C) : RDD[(K, C)]def combineByKey[C](createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitio w397090770 9年前 (2015-03-19) 22523℃ 0评论23喜欢
Spark 1.1.0已经在前几天发布了(《Spark 1.1.0发布:各个模块得到全面升级》、《Spark 1.1.0正式发布》),本博客对Hive部分进行了部分说明:《Spark SQL 1.1.0和Hive的兼容说明》、《Shark迁移到Spark 1.1.0 编程指南》,在这个版本对Hive的支持更加完善了,如果想在Spark SQL中加入Hive,并加入JDBC server和CLI,我们可以在编译的时候通过加上参 w397090770 10年前 (2014-09-17) 18454℃ 8评论10喜欢
Hadoop的一大基本原则是移动计算的开销要比移动数据的开销小。因此,Hadoop通常是尽量移动计算到拥有数据的节点上。这就使得Hadoop中读取数据的客户端DFSClient和提供数据的Datanode经常是在一个节点上,也就造成了很多“Local Reads”。最初设计的时候,这种Local Reads和Remote Reads(DFSClient和Datanode不在同一个节点)的处理方式都是一 w397090770 6年前 (2018-07-22) 55℃ 0评论0喜欢
本版本迁移指南 If migrating from release older than 0.5.3, please also check the upgrade instructions for each subsequent release below. Specifically check upgrade instructions for 0.6.0. This release does not introduce any new table versions. The HoodieRecordPayload interface deprecated existing methods, in favor of new ones that also lets us pass properties at runtime. Users areencouraged to migrate out of the depr w397090770 3年前 (2021-01-31) 239℃ 0评论0喜欢
Spark 1.1.1于美国时间的2014年11月26日正式发布。基于branch-1.1分支,主要修复了一些bug。推荐所有的1.1.0用户更新到这个稳定版本。本次更新共有55位开发者参与。 spark.shuffle.manager仍然使用Hash作为默认值,说明了SORT的Shuffle还不怎么成熟。等待1.2版本吧。Fixes Spark 1.1.1修复了几个组件的bug。在下面将会列出一些代表性的b w397090770 9年前 (2014-11-28) 3235℃ 0评论5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
这本书是市面上第一本系统介绍Apache Flink的图书,书中介绍了为什么选择Apache Flink、流系统架构设计、Flink能做些什么、Flink中是怎么处理时间的、Flink的状态计算等。全书共6章,一共110页。由O'Reilly出版社于2016年10月出版。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本书的章节[c w397090770 8年前 (2016-11-03) 7805℃ 0评论4喜欢
近日,红杏官方为了方便开发人员,公布了红杏公益版代理,该代理地址和端口为hx.gy:1080,可以在浏览器、IDE里面进行设置,并且访问很多常用的网站。目前支持的域名如下:[code lang="scala"]android.combitbucket.orgbintray.comchromium.orgclojars.orgregistry.cordova.iodartlang.orgdownload.eclipse.orggithub.comgithubusercontent.comgolang.orggoogl w397090770 9年前 (2015-04-15) 17865℃ 0评论22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 w397090770 9年前 (2014-12-12) 10037℃ 1评论5喜欢
在很多场景中我们会使用Shell命令来发送邮件,而且我们还可能在邮件里面添加附件,本文将介绍使用Shell命令发送带附件邮件的几种方式,希望对大家有所帮助。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使用mail命令mail命令是mailutils(On Debian)或mailx(On RedHat)包中的一部分,我们可以使 w397090770 7年前 (2017-02-23) 15949℃ 0评论12喜欢
Spark支持三种模式的部署:YARN、Standalone以及Mesos。本篇说到的Worker只有在Standalone模式下才有。Worker节点是Spark的工作节点,用于执行提交的作业。我们先从Worker节点的启动开始介绍。 Spark中Worker的启动有多种方式,但是最终调用的都是org.apache.spark.deploy.worker.Worker类,启动Worker节点的时候可以传很多的参数:内存、核、工作 w397090770 10年前 (2014-10-08) 11297℃ 3评论7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
迁移指南如果从 0.5.3 以下版本迁移,请检查这个版本后面的其他版本的升级说明。如果需要升级到 0.8 版本,请参阅 0.6.0 版本的升级指南,因为本版本没有引入新的表版本(table versions)HoodieRecordPayload接口不建议使用现有方法,而推荐使用新方法,该方法还允许我们在运行时传递属性。 鼓励用户从不建议使用的方法中迁移 w397090770 3年前 (2021-04-14) 842℃ 0评论2喜欢
在实际开发过程中,我们可能会每开发一些代码就会把这些代码进行提交,以防止一些意外;但是随着提交的 commits 数越来越多,一方面维护起来不便,另一方面可能会造成版本控制的混乱,为了解决这个问题,我们可以把多个 commit 合并成一个。比如下面这个 MR 一共提交了两次:如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文 w397090770 3年前 (2021-07-31) 999℃ 0评论3喜欢
Spark已经成为数据科学专业人士最有前途的大数据分析引擎。Apache Spark真正的力量和价值在于它能够以高速和准确的方式执行数据科学任务;Spark的卖点是它结合ETL,批处理分析,实时流分析,机器学习,图形处理和可视化;它允许您轻松处理非结构化的原始数据集。 本书将让您舒适和自信地使用Spark完成数据科学任务。 w397090770 7年前 (2017-02-10) 2127℃ 0评论6喜欢
在Hadoop2.0.0之前,NameNode(NN)在HDFS集群中存在单点故障(single point of failure),每一个集群中存在一个NameNode,如果NN所在的机器出现了故障,那么将导致整个集群无法利用,直到NN重启或者在另一台主机上启动NN守护线程。 主要在两方面影响了HDFS的可用性: (1)、在不可预测的情况下,如果NN所在的机器崩溃了,整个 w397090770 11年前 (2013-11-14) 10514℃ 3评论22喜欢
在 Zookeeper 中限制 transaction log 总大小主要有两种方法。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_hadoop限制 Zookeeper Transaction Log 里面的事务条数默认情况下,在写入 snapCount(100000) 事务后,Zookeeper 事务日志将会切换。如果 Zookeeper 的数据目录的空间不足与存储三个版本的 Zookeeper Transaction Lo w397090770 3年前 (2020-10-28) 603℃ 0评论1喜欢
我在《将Flink DataSet中的数据写入到ElasticSearch(低级篇)》文章中介绍了如何使用Flink将DataSet中的数据写入到ElasticSearch中。正如文章标题写的,那只是低级篇,我们不会在写入大量数据的时候使用那种方法,所以我们得使用另外一种。我们肯定会想,能不能一次批量写入大量数据呢?翻翻ElasticSearch就知道,其提供了bulk API,可以帮 w397090770 8年前 (2016-10-20) 6662℃ 0评论11喜欢
Apache CarbonData 1.4.0 于 2018年06月06日正式发布。更新内容请参见 Apache CarbonData 1.4.0 正式发布,多项新功能及性能提升。Apache CarbonData 是一种新的融合存储解决方案,利用先进的列式存储,索引,压缩和编码技术提高计算效率,从而加快查询速度,其查询速度比 PetaBytes 数据快一个数量级。 鉴于目前使用 Apache CarbonData 用户越来越 w397090770 6年前 (2018-06-12) 4261℃ 0评论18喜欢
本文将介绍如何在Local模式下安装和使用Flink集群。要求(Requirements) Flink可以在Linux, Mac OS X 以及Windows等平台上运行。Local模式安装的唯一要求是安装Java 1.7.x或者更高版本。下面的操作假定是类UNIX环境,对于Windows可以参见本文的Flink on Windows章节。我们可以使用下面的命令来查看Java的版本:[code lang="bash"]java -versio w397090770 8年前 (2016-04-19) 5274℃ 0评论3喜欢
Shanghai Apache Spark Meetup第九次聚会在6月18日下午13:00-17:00由Intel联手饿了么在上海市普陀区金沙江路1518弄2号近铁城市广场饿了么公司5楼会议室(榴莲酥+螺狮粉)举行。分享主题演讲者1: 史鸣飞, 英特尔大数据工程师演讲者2: 史栋杰, 英特尔大数据工程师演讲者3: 毕洪宇,饿了么数据运营部副总监演讲者4: 张家劲, w397090770 8年前 (2016-06-25) 2052℃ 0评论4喜欢
本书作者:Hanish Bansal、Saurabh Chauhan、Shrey Mehrotra,由Packt出版社于2016年4月出版,全书共486页。通过本书将学习到以下的知识:(1)、Learn different features and offering on the latest Hive(2)、Understand the working and structure of the Hive internals(3)、Get an insight on the latest development in Hive framework(4)、Grasp the concepts of Hive Data Model(5)、M zz~~ 7年前 (2017-05-26) 6241℃ 0评论22喜欢
一. 问答题1.请说说hadoop1的HA如何实现?2.列举出hadoop中定义的最常用的InputFormats。那个是默认的?3.TextInputFormat和KeyValueInputFormat类之间的不同之处在于哪里?4.hadoop中的InputSplit是什么?5.hadoop框架中文件拆分是如何被触发的?6.hadoop中的RecordReader的目的是什么?7.如果hadoop中没有定义定制分区,那么如何在输出 w397090770 8年前 (2016-08-26) 5657℃ 0评论5喜欢
从本质上说,fold函数将一种格式的输入数据转化成另外一种格式返回。fold, foldLeft和foldRight这三个函数除了有一点点不同外,做的事情差不多。我将在下文解释它们的共同点并解释它们的不同点。 我将从一个简单的例子开始,用fold计算一系列整型的和。[code lang="scala"]val numbers = List(5, 4, 8, 6, 2)numbers.fold(0) { (z, i) => w397090770 9年前 (2014-12-17) 36043℃ 0评论42喜欢
我们在用Maven编译项目的时候有时老是出现无法下载某些jar依赖从而导致整个工程编译失败,这时候我们可以修改jar下载的源(也就是repositorie)即可,下面是Maven的用法,你可以在你项目的pom文件里面加入这些代码: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[code lang="JAVA"]<!-- **** w397090770 10年前 (2014-07-25) 12929℃ 1评论13喜欢
我们先来看看官方文档是怎么对Tachyon进行描述的:Tachyon is a memory-centric distributed storage system enabling reliable data sharing at memory-speed across cluster frameworks, such as Spark and MapReduce. It achieves high performance by leveraging lineage information and using memory aggressively. Tachyon caches working set files in memory, thereby avoiding going to disk to load datasets that are frequently w397090770 9年前 (2015-08-27) 3134℃ 4评论2喜欢
题目描述:将一个长度超过100位数字的十进制非负整数转换为二进制数输出。输入:多组数据,每行为一个长度不超过30位的十进制非负整数。(注意是10进制数字的个数可能有30个,而非30bits的整数)输出:每行输出对应的二进制数。样例输入:0138样例输出:01111000分析:这个数不应该存储到一个int类型变量里面去 w397090770 11年前 (2013-04-03) 5813℃ 0评论5喜欢
《Apache Kafka编程入门指南:Producer篇》 《Apache Kafka编程入门指南:设置分区数和复制因子》 Apache Kafka编程入门指南:Consumer篇 Kafka最初由Linkedin公司开发的分布式、分区的、多副本的、多订阅者的消息系统。它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存 w397090770 8年前 (2016-02-05) 10206℃ 1评论12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