哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
前言当开发人员通过我们提供的 API 使用公开的 Twitter 数据时,他们需要可靠性、高效的性能以及稳定性。因此,在前一段时间,我们为 Account Activity API 启动了 Account Activity Replay API ,让开发人员将稳定性融入到他们的系统中。Account Activity Replay API 是一个数据恢复工具,它允许开发人员检索5天前的事件。并且提供了恢复由于各种 w397090770 3年前 (2020-12-17) 535℃ 0评论0喜欢
本博客分享的其他视频下载地址:《传智播客Hadoop实战视频下载地址[共14集]》、《传智播客Hadoop课程视频资料[共七天]》、《Hadoop入门视频分享[共44集]》、《Hadoop大数据零基础实战培训教程下载》、《Hadoop2.x 深入浅出企业级应用实战视频下载》、《Hadoop新手入门视频百度网盘下载[全十集]》 本博客收集到的Hadoop学习书 w397090770 10年前 (2014-09-16) 119753℃ 4评论290喜欢
1月15日,ElasticSearch 创始人、Elastic 公司 CEO Shay Banon 宣布,将把 Elasticsearch 和 Kibana 的 Apache 2.0-licensed 源码协议修改成 SSPL(Server Side Public License、服务器端公共许可证)和 Elastic License 双重协议!并且让用户可以选择申请哪个许可。Shay Banon 说这个决策是为了限制云服务提供商提供 Elasticsearch和 Kibana 服务来保护 Elastic 公司在开发免费 w397090770 3年前 (2021-01-23) 329℃ 0评论1喜欢
大数据平台的核心理念是构建于业务之上,用数据为业务创造价值。大数据平台的搭建之初,优先满足业务的使用需求,数据质量往往是被忽视的一环。但随着业务的逐渐稳定,数据质量越来越被人们所重视。千里之堤,溃于蚁穴,糟糕的数据质量往往就会带来低效的数据开发,不准确的数据分析,最终导致错误的业务决策。而 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 168℃ 0评论2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
在安装完 JDK 之后,会自带安装一些常用的小工具,而 jmap 就是其中一个比较常用的。jmap 打印给定进程、core file 或远程调试服务器的共享对象内存映射或堆内存细节。我们可以查看下 jmap 的命令使用:[code lang="bash"]iteblog@iteblog.com:~|⇒ jmapUsage: jmap [option] <pid> (to connect to running process) jmap [option] <executable <co w397090770 3年前 (2021-08-02) 739℃ 0评论0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
下面的操作会影响到Spark输出RDD分区(partitioner)的: cogroup, groupWith, join, leftOuterJoin, rightOuterJoin, groupByKey, reduceByKey, combineByKey, partitionBy, sort, mapValues (如果父RDD存在partitioner), flatMapValues(如果父RDD存在partitioner), 和 filter (如果父RDD存在partitioner)。其他的transform操作不会影响到输出RDD的partitioner,一般来说是None,也就是没 w397090770 9年前 (2014-12-29) 16484℃ 0评论5喜欢
学过大数据的同学应该都知道 Kafka,它是分布式消息订阅系统,有非常好的横向扩展性,可实时存储海量数据,是流数据处理中间件的事实标准。本文将介绍 Kafka 是如何保证数据可靠性和一致性的。数据可靠性Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 w397090770 5年前 (2019-06-11) 12601℃ 2评论42喜欢
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 今天我很激动地宣布Spark 1.1.0发布了,Spark 1.1.0引入了许多新特征(new features)包括了可扩展性和稳定性方面的提升。这篇文章主要是介绍了Spark 1.1.0主要的特性,下面的介绍主要是根据各个特征重要性的优先级进行说明的。在接下来的两个星 w397090770 10年前 (2014-09-12) 4661℃ 2评论8喜欢
由于Hadoop自身的一些特点,它只适合用于将Linux作为操作系统的生产环境。在实际应用场景中,管理员适当对Linux内核参数进行调优,可在一定程度上提高作业的运行效率,比较有用的调整选项如下。一、增大同时打开的文件描述符和网络连接上限 在Hadoop集群中,由于涉及的作业和任务数目非常多,对于某个节点,由于 w397090770 10年前 (2014-04-02) 12889℃ 1评论7喜欢
Apache Zeppelin使用入门指南:安装Apache Zeppelin使用入门指南:编程Apache Zeppelin使用入门指南:添加外部依赖 Apache Zeppelin是一款基于web的notebook(类似于ipython的notebook),支持交互式地数据分析。原生就支持Spark、Scala、SQL 、shell, markdown等。而且它是完全开源的,目前还处于Apache孵化阶段。本文所有的操作都是基于Apache Zeppelin w397090770 8年前 (2016-02-02) 20481℃ 9评论20喜欢
最近几年关于Apache Spark框架的声音是越来越多,而且慢慢地成为大数据领域的主流系统。最近几年Apache Spark和Apache Hadoop的Google趋势可以证明这一点: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上图已经明显展示出最近五年,Apache Spark越来越受开发者们的欢迎,大家通过Google搜索更多关 w397090770 7年前 (2017-04-12) 6517℃ 0评论46喜欢
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到Flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache Spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了,所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀 w397090770 8年前 (2016-04-04) 17989℃ 0评论42喜欢
经过近一个月时间,终于差不多将之前在Flume 0.9.4上面编写的source、sink等插件迁移到Flume-ng 1.5.0,包括了将Flume 0.9.4上面的TailSource、TailDirSource等插件的迁移(当然,我们加入了许多新的功能,比如故障恢复、日志的断点续传、按块发送日志以及每个一定的时间轮询发送日志而不是等一个日志发送完才发送另外一个日志)。现在 w397090770 10年前 (2014-06-18) 17411℃ 13评论15喜欢
本博客的《如何申请免费好用的HTTPS证书Let's Encrypt》和《在Nginx中使用Let's Encrypt免费证书配置HTTPS》文章分别介绍了如何申请Let's Encrypt的HTTPS证书和如何在nginx里面配置Let's Encrypt的HTTPS证书。但是Let's Encrypt HTTPS证书的有效期只有90天: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到期之 w397090770 8年前 (2016-08-07) 1556℃ 0评论4喜欢
在Scala中存在好几个Zip相关的函数,比如zip,zipAll,zipped 以及zipWithIndex等等。我们在代码中也经常看到这样的函数,这篇文章主要介绍一下这些函数的区别以及使用。1、zip函数将传进来的两个参数中相应位置上的元素组成一个pair数组。如果其中一个参数元素比较长,那么多余的参数会被删掉。看下英文介绍吧:Returns a list formed w397090770 9年前 (2014-12-17) 26060℃ 2评论21喜欢
Apache Spark 2.4 新增了24个内置函数和5个高阶函数,本文将对这29个函数的使用进行介绍。关于 Apache Spark 2.4 的新特性,可以参见 《Apache Spark 2.4 正式发布,重要功能详细介绍》。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针对数组类型的函数array_distinctarray_distinct(array<T>): array<T w397090770 5年前 (2018-11-25) 7065℃ 0评论18喜欢
如果你使用Nginx web server,你可能在访问你网站的时候出现了504 Gateway Time-out错误,这个错误代码很常见,这可能是因为超过了PHP的最大执行时间的限制或者是FastCGI读超时。这篇文章将向大家展示如何解决Nginx的504 gateway timeout的问题。一、修改php.ini文件 下面都是以CentOS服务器为例进行介绍,如果你是CentOS,那么可以直 w397090770 9年前 (2015-08-18) 19688℃ 2评论16喜欢
Presto在滴滴内部发展三年,已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎。目前服务6K+用户,每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据,处理30万亿~35万亿条记录,为了承接业务及丰富使用场景,滴滴Presto需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在3年多的时间里,做了大量优化和二次开发,积攒了非常丰富的经验。本文分享了滴滴 w397090770 3年前 (2020-10-21) 1229℃ 0评论4喜欢
写在前面的话,学Hive这么久了,发现目前国内还没有一本完整的介绍Hive的书籍,而且互联网上面的资料很乱,于是我决定写一些关于《Hive的那些事》序列文章,分享给大家。我会在接下来的时间整理有关Hive的资料,如果对Hive的东西感兴趣,请关注本博客。https://www.iteblog.com/archives/tag/hive-technology/ Hive的数据分为表数据和元 w397090770 10年前 (2013-12-18) 14837℃ 0评论22喜欢
HDFS 简介因为 HDFS 这样一个系统已经存在了非常长的时间,应用的场景已经非常成熟了,所以这部分我们会比较简单地介绍。HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:和本地文件系统一样的目录树视图Append Only 的写入(不支持 w397090770 4年前 (2020-01-10) 2299℃ 0评论4喜欢
Learning Apache Kafka, 2nd Edition于2015年02月出版,全书共112页。 w397090770 9年前 (2015-08-25) 5463℃ 2评论10喜欢
在使用Spark streaming消费kafka数据时,程序异常中断的情况下发现会有数据丢失的风险,本文简单介绍如何解决这些问题。 在问题开始之前先解释下流处理中的几种可靠性语义: 1、At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题; 2、At least once - 每条数据最少被处理一次 (1 w397090770 8年前 (2016-07-26) 10858℃ 3评论17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 2年前 (2022-03-29) 1582℃ 0评论0喜欢
Spark 1.1.0马上就要发布了(估计就是明天),其中更新了很多功能。其中对Spark SQL进行了增强: 1、Spark 1.0是第一个预览版本( 1.0 was the first “preview” release); 2、Spark 1.1 将支持Shark更新(1.1 provides upgrade path for Shark), (1)、Replaced Shark in our benchmarks with 2-3X perfgains; (2)、Can perform optimizations with 10- w397090770 10年前 (2014-09-11) 7745℃ 2评论5喜欢
Zomato 是一家食品订购、外卖及餐馆发现平台,被称为印度版的“大众点评”。目前,该公司的业务覆盖全球24个国家(主要是印度,东南亚和中东市场)。本文将介绍该公司的 Food Feed 业务是如何从 Redis 迁移到 Cassandra 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_hadoopFood Feed 是 Zomato 社交场景 w397090770 5年前 (2019-09-08) 1117℃ 0评论2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
SPARK SUMMIT 2015会议于美国时间2015年06月15日到2015年06月17日在San Francisco(旧金山)进行,目前PPT已经全部公布了,不过很遗憾的是这个网站被墙了,无法直接访问,本博客将这些PPT全部整理免费下载。由于源网站限制,一天只能只能下载20个PPT,所以我只能一天分享20篇。如果想获取全部的PPT,请关站本博客。会议主旨 T w397090770 9年前 (2015-07-09) 3370℃ 1评论3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