哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
在 《HDFS 块和 Input Splits 的区别与联系》 文章中介绍了HDFS 块和 Input Splits 的区别与联系,其中并没有涉及到源码级别的描述。为了补充这部分,这篇文章将列出相关的源码进行说明。看源码可能会比直接看文字容易理解,毕竟代码说明一切。为了简便起见,这里只描述 TextInputFormat 部分的读取逻辑,关于写 HDFS 块相关的代码请参 w397090770 6年前 (2018-05-16) 2311℃ 0评论19喜欢
本书作者 Denny Lee, Tathagata Das, Vini Jaiswal,预计2022年4月出版,出版社 O'Reilly Media, Inc.,ISBN:9781098104528分析和机器学习模型的好坏取决于它们所依赖的数据。查询处理过的数据并从中获得见解需要一个健壮的数据管道——以及一个有效的存储解决方案,以确保数据质量、数据完整性和性能。本指南向您介绍 Delta Lake,这是一种开 w397090770 3年前 (2021-05-27) 521℃ 0评论2喜欢
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 Flume主要有以下几类组件: (1)、Master: 负责配置及通信管理,是集群的控制器,并支持多mas w397090770 10年前 (2014-01-23) 6757℃ 1评论3喜欢
默认情况下,Apache Zeppelin启动Spark是以本地模式起的,master的值是local[*],我们可以通过修改conf/zeppelin-env.sh文件里面的MASTER的值如下:[code lang="bash"]export MASTER= yarn-clientexport HADOOP_HOME=/home/q/hadoop/hadoop-2.2.0export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop/[/code]然后启动Zeppelin,但是我们有时会发现日志出现了以下的异常信息:ERRO w397090770 8年前 (2016-01-22) 11995℃ 16评论12喜欢
《Spark RDD API扩展开发(1)》、《Spark RDD API扩展开发(2):自定义RDD》 在本博客的《Spark RDD API扩展开发(1)》文章中我介绍了如何在现有的RDD中添加自定义的函数。本文将介绍如何自定义一个RDD类,假如我们想对没见商品进行打折,我们想用Action操作来实现这个操作,下面我将定义IteblogDiscountRDD类来计算商品的打折,步骤如 w397090770 9年前 (2015-03-31) 11849℃ 0评论8喜欢
在HDFS中,DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中,具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中,一般都会配置多个目录,并且把这些目录分别配置到不同的设备上,比如分别配置到不同的HDD(HDD的全称是Hard Disk Drive)和SSD(全称Solid State Drives,就是我们熟悉的固态硬盘)上。 w397090770 7年前 (2016-12-13) 5768℃ 0评论13喜欢
前两篇文章,《HBase 中加盐(Salting)之后的表如何读取:协处理器篇》 和 《HBase 中加盐(Salting)之后的表如何读取:Spark 篇》 分别介绍了两种方法读取加盐之后的 HBase 表。本文将介绍如何在 MapReduce 读取加盐之后的表。在 MapReduce 中也可以使用 《HBase 中加盐(Salting)之后的表如何读取:Spark 篇》 文章里面的 SaltRangeTableInputForm w397090770 5年前 (2019-02-27) 2873℃ 0评论6喜欢
Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是,在选择大数据框架时,企业不能因此就厚此薄彼。近日,著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章(http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/06/22/spark-or-hadoop-which-is-the-best-big-data-framework/)中分析了Spark和Hadoop的异同。 Hadoop和Spark均是大数据框架,都提供了一些执行常见大数据任务 w397090770 8年前 (2015-12-01) 9442℃ 0评论31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) 14836℃ 0评论22喜欢
2010年,Facebook 的工程师在 ICDC(IEEE International Conference on Data Engineering) 发表了一篇 《RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure in MapReduce-based Warehouse Systems》 的论文,介绍了其为基于 MapReduce 的数据仓库设计的高效存储结构,这就是我们熟知的 RCFile(Record Columnar File)。下面介绍 RCFile 的一些诞生背景和设计。背景早在2010 w397090770 4年前 (2020-06-16) 1213℃ 0评论7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的设计目的是为了那 w397090770 10年前 (2014-01-06) 15976℃ 2评论8喜欢
Delta Lake 0.5.0 于2019年12月13日正式发布,正式版本可以到 这里 下载使用。这个版本支持多种查询引擎查询 Delta Lake 的数据,比如常见的 Hive、Presto 查询引擎。并发操作得到改进。当然,这个版本还是不支持直接使用 SQL 去增删改查 Delta Lake 的数据,这个可能得等到明年1月的 Apache Spark 3.0.0 的发布。好了,下面我们来详细介绍这个版本 w397090770 4年前 (2019-12-15) 1732℃ 0评论2喜欢
本书于2017-03由Packt Publishing出版,作者Muhammad Asif Abbasi,全书356页。通过本书你将学到以下知识:Get an overview of big data analytics and its importance for organizations and data professionalsDelve into Spark to see how it is different from existing processing platformsUnderstand the intricacies of various file formats, and how to process them with Apache Spark.Realize how to deploy Spark with YAR zz~~ 7年前 (2017-07-26) 14715℃ 0评论29喜欢
为期三天的 Spark+AI Summit Europe 于 2018-10-02 ~ 04 在伦敦举行,一如往前,本次会议包含大量 AI 相关的议题,某种意义上也代表着 Spark 未来的发展方向。作为大数据领域的顶级会议,Spark+AI Summit Europe 2018 吸引了全球大量技术大咖参会,本次会议议题超过了140多个。会议的全部日程请参见:https://databricks.com/sparkaisummit/europe/schedule。注意 w397090770 6年前 (2018-10-13) 3434℃ 1评论8喜欢
在《在Kafka中使用Avro编码消息:Producter篇》 和 《在Kafka中使用Avro编码消息:Consumer篇》 两篇文章里面我介绍了直接使用原生的 Kafka API生成和消费 Avro 类型的编码消息,本文将继续介绍如何通过 Spark 从 Kafka 中读取这些 Avro 格式化的消息。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其 zz~~ 7年前 (2017-09-26) 4726℃ 0评论19喜欢
儒略历(Julian calendar)儒略历,是格里历(Gregorian calendar)的前身,由罗马共和国独裁官儒略·凯撒采纳埃及亚历山大的希腊数学家兼天文学家索西琴尼计算的历法,在公元前45年1月1日起执行,取代旧罗马历历法的历法。一年设12个月,大小月交替,四年一闰,平年365日,闰年于二月底增加一闰日,年平均长度为365.25日。因为1月1 w397090770 4年前 (2020-04-16) 3648℃ 0评论10喜欢
分享的内容主要包括三个内容:1)Kyuubi是什么?介绍Kyuubi的核心功能以及Kyuubi在各个使用场景中的解决方案;2)Kyuubi在网易内部的定位、角色和实际使用场景;3)通过案例分享Kyuubi在实际过程中如何起到作用。Kyuubi是什么开源Kyuubi是网易秉持开源理念的作品。Kyuubi是网易第一款贡献给Apache并进入孵化的开源项目。Kyuubi主要 zz~~ 2年前 (2021-12-23) 1881℃ 0评论3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
《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》 《杭州第三次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-05-15) 4774℃ 0评论3喜欢
ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统(DBMS)近年来备受关注,主要用于数据分析(OLAP)领域。作者根据以往经验和遇到的问题,总结出一些基本的开发和使用规范,以供使用者参考。随着公司业务数据量日益增长,数据处理场景日趋复杂,急需一种具有高可用性和高性能的数据库来支持业务发展,ClickHouse是俄罗斯的搜索公 w397090770 2年前 (2022-03-10) 1465℃ 0评论0喜欢
Spark SQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法)。如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题。为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 1、启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive w397090770 7年前 (2017-02-27) 2890℃ 0评论5喜欢
Storm和Spark Streaming两个都是分布式流处理的开源框架。但是这两者之间的区别还是很大的,正如你将要在下文看到的。处理模型以及延迟 虽然两框架都提供了可扩展性(scalability)和可容错性(fault tolerance),但是它们的处理模型从根本上说是不一样的。Storm可以实现亚秒级时延的处理,而每次只处理一条event,而Spark Streaming w397090770 9年前 (2015-03-12) 16604℃ 1评论6喜欢
下面IP由于地区不同可能无法访问,请多试几个。国内高匿代理 IP PORT 匿名度 类型 位置 响应速度 最后验证时间 112.19.121.141 8123 高匿名 HTTP w397090770 9年前 (2015-05-15) 23769℃ 0评论5喜欢
摘要:本文是来自米哈游大数据部对于Flink在米哈游应用及实践的分享。 本篇内容主要分为四个部分: 1.背景介绍 2.实时平台建设 3.实时数仓和数据湖探索 4.未来发展与展望 作者:实时计算负责人 张剑 背景介绍 米哈游成立于2011年,致力于为用户提供美好的、超出预期的产品与内容。公司陆续推出了 w397090770 2年前 (2022-03-21) 1348℃ 1评论4喜欢
导读:在腾讯金融场景,我们每天都会产生大量的数据,为了提升分析的交互性,让决策更加敏捷,我们引入了Impala来解决我们的分析需求。所以,本文将和大家分享Impala在腾讯金融大数据场景中的应用架构,Impala的原理,落地过程的案例和优化以及总结思考。Impala的架构 首先介绍Impala的整体架构,帮助大家从宏观角度理 w397090770 2年前 (2021-10-28) 316℃ 0评论1喜欢
sftp是Secure File Transfer Protocol的缩写,中文名称安全文件传送协议。其可以为传输文件提供一种安全的加密方法。sftp 与 ftp 有着几乎一样的语法和功能。SFTP 为 SSH的一部分,是一种传输档案至 Blogger 伺服器的安全方式。其实在SSH软件包中,已经包含了一个叫作SFTP(Secure File Transfer Protocol)的安全文件传输子系统,SFTP本身没有单独的守护 w397090770 7年前 (2017-06-21) 43757℃ 0评论21喜欢
近日,由华为团队开发的Spark-SQL-on-HBase项目通过Spark SQL/DataFrame并调用Hbase内置的访问API读取HBase上面的数据,该项目具有很好的可扩展性和可靠性。这个项目具有以下的特点: 1、基于部分评估技术,该项目具有强大的数据剪枝和智能扫描特点; 2、支持自定义过滤规则、协处理器等以便支持超低延迟的处理; 3 w397090770 9年前 (2015-07-23) 22563℃ 0评论22喜欢
Apache Spark™ Structured Streaming 允许用户在事件时间的窗口上进行聚合。 在 Apache Spark 3.2™ 之前,Spark 支持滚动窗口(tumbling windows)和滑动窗口( sliding windows)。在已经发布的 Apache Spark 3.2 中,社区添加了“会话窗口(session windows)”作为新支持的窗口类型,它适用于流查询和批处理查询什么是会话窗口如果想及时了解Spark、Had w397090770 2年前 (2021-10-21) 619℃ 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
最近升级了 WordPress,但是出现了以下的异常:[code lang="bash"]Your server is running PHP version 5.4.16 but WordPress 5.4.4 requires at least 5.6.20.[/code]可见 WordPress 5.4.4 版本需要 PHP 5.6.20 及以上才可以正常运行,所以本文记录 PHP 的升级过程。检查当前安装的 PHP我们可以使用下面命令看下当前服务器上的 PHP 版本[code lang="bash"][root@iteblog.com w397090770 4年前 (2020-10-06) 286℃ 0评论0喜欢