相关图标矢量字库：《Font Awesome:图标字体》、《阿里巴巴矢量图标库：Iconfont》 Iconfont.cn是由阿里巴巴UX部门推出的矢量图标管理网站，也是国内首家推广Webfont形式图标的平台。网站涵盖了1000多个常用图标并还在持续更新中(目前加上用户上传的图标近70000个，我们可以通过搜索来找到他们。)。、 Iconfont平台为用 9年前 (2015-02-26) 29090℃ 0评论27喜欢
基本格式f1 f2 f3 f4 f5 program分 时 日 月 周 命令 第1列表示分钟1～59每分钟用*或者 */1表示；第2列表示小时1～23（0表示0点）；第3列表示日期1～31；第4列表示月份1～12；第5列标识号星期0～6（0表示星期天）；第6列要运行的命令 当 f1 为 * 时表示每分钟都要执行 program，f2 为* 时表示每小时都要执行程序， 9年前 (2015-02-22) 3879℃ 0评论7喜欢
我们先来看看aggregate函数的官方文档定义：Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result type, U, than the type of this RDD, T. Thus, we need one operation for merging a T into an U and one operation for merging two U's, as in scala.TraversableOnce. Both of these functions 9年前 (2015-02-12) 37279℃ 5评论23喜欢
Learning Spark这本书链接是完整版，和之前的预览版是不一样的，我不是标题党。这里提供的Learning Spark电子书格式是mobi、pdf以及epub三种格式的文件，如果你有亚马逊Kindle电子书阅读器，是可以直接阅读mobi、pdf。但如果你用电脑，也可以下载相应的PC版阅读器 。如果你需要阅读器，可以找我。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相 9年前 (2015-02-11) 50584℃ 305评论70喜欢
美国时间2015年2月09日Spark 1.2.1正式发布了，邮件如下：Hi All,I've just posted the 1.2.1 maintenance release of Apache Spark. We recommend all 1.2.0 users upgrade to this release, as this release includes stability fixes across all components of Spark.- Download this release: http://spark.apache.org/downloads.html- View the release notes: http://spark.apache.org/releases/spark-release-1-2-1.html- 9年前 (2015-02-10) 3428℃ 0评论1喜欢
美国时间2015年2月4日，Hive 1.0.0正式发布了。该版本是Apache Hive九年来工作的认可，并且开发者们正在继续开发。Apache Hive 1.0.0版本本来是要命名为Hive 0.14.1的，但是社区感觉是时候以1.x.y结构来命名。 虽然被叫做1.0.0版本，但是其中的改变范围很少，主要有两个改变：1、开始为HiveMetaStoreClient定义公开的API(HIVE-3280)；2、HiveServ 9年前 (2015-02-06) 6942℃ 0评论3喜欢
《Apache Kafka监控之Kafka Web Console》《Apache Kafka监控之KafkaOffsetMonitor》《雅虎开源的Kafka集群管理器(Kafka Manager)》Kafka在雅虎内部被很多团队使用,媒体团队用它做实时分析流水线,可以处理高达20Gbps(压缩数据)的峰值带宽。为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作，构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具，叫做 Kafka M 9年前 (2015-02-04) 22066℃ 0评论14喜欢
在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序 9年前 (2015-02-04) 14193℃ 1评论16喜欢
目前的Spark RDD只提供了一个基于迭代器(iterator-based)、批量更新(bulk-updatable)的接口。但是在很多场景下，我们需要扫描部分RDD便可以查找到我们要的数据，而当前的RDD设计必须扫描全部的分区(partition )。如果你需要更新某个数据，你需要复制整个RDD！那么为了解决这方面的问题，Spark开发团队正在设计一种新的RDD：IndexedRDD。它是 9年前 (2015-02-02) 6759℃ 0评论7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》 北京第五次Spark meetup会议 9年前 (2015-01-31) 3712℃ 0评论4喜欢
