哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
本文系奇虎360系统部相关工程师投稿。近两年人工智能技术发展迅速,以Google开源的TensorFlow为代表的各种深度学习框架层出不穷。为了方便算法工程师使用各类深度学习技术,减少繁杂的诸如运行环境部署运维等工作,提升GPU等硬件资源利用率,节省硬件投入成本,奇虎360系统部大数据团队与人工智能研究院联合开发了深度学习 w397090770 6年前 (2017-12-08) 2661℃ 0评论15喜欢
今天我将介绍如何在Java工程使用Scala代码。对于那些想在真实场景中尝试使用Scala的开发人员来说,会非常有意思。这和你项目中有什么类型的东西毫无关系:不管是Spring还是Spark还是别的。我们废话少说,开始吧。抽象Java Maven项工程 这里我们使用Maven来管理我们的Java项目,项目的结果如下所示:如果想及时了解Spa w397090770 7年前 (2017-01-01) 9810℃ 0评论24喜欢
默认情况下,使用WordPress系统的博客登录页面都比较简单,登陆页面显示的logo是WordPress 的logo,链接也是WordPress的链接,如下图所示: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 值得高兴的是,WordPress博客系统为我们提供了很多钩子(hook)来自定义这些信息,比如Logo、链接、提 w397090770 8年前 (2016-09-03) 1866℃ 0评论6喜欢
二叉树的三种遍历的递归实现都很简单,但是在面试中,面试官一般都不会问你递归的实现,所以学习二叉树的非递归实现还是很重要的。[code lang="CPP"]#include <iostream>using namespace std;//Author: 过往记忆//Blog: www.iteblog.com//Email: wyphao.2007@163.com/////////////////////////////////////////////////////////////////////////stack template <class T& w397090770 11年前 (2013-04-23) 7069℃ 0评论2喜欢
在很多应用场景都需要对结果数据进行排序,Spark中有时也不例外。在Spark中存在两种对RDD进行排序的函数,分别是 sortBy和sortByKey函数。sortBy是对标准的RDD进行排序,它是从Spark 0.9.0之后才引入的(可以参见SPARK-1063)。而sortByKey函数是对PairRDD进行排序,也就是有Key和Value的RDD。下面将分别对这两个函数的实现以及使用进行说明。 w397090770 9年前 (2014-12-26) 83488℃ 7评论88喜欢
Hadoop分布式文件系统实现了一个和POSIX系统类似的文件和目录的权限模型。每个文件和目录有一个所有者(owner)和一个组(group)。文件或目录对其所有者、同组的其他用户以及所有其他用户分别有着不同的权限。对文件而言,当读取这个文件时需要有r权限,当写入或者追加到文件时需要有w权限。对目录而言,当列出目录内容 w397090770 8年前 (2016-03-21) 7768℃ 9喜欢
本文来自 2019年9月23日至26日在纽约举办的 Strata Data Conference,分享者是来自 Cloudera 的 Wangda Tan 和 Wei-Chiu Chuang,会议页面 https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ny-2019/public/schedule/detail/77506。请关注 过往记忆大数据 微信公众号,并在后台回复 hadoop_3 关键字获取本文的 PPT 下载地址。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章, w397090770 4年前 (2020-02-04) 2157℃ 2评论5喜欢
hadoop更新实在是太快了,现在已经更新到Hadoop-2.3.0版本(2014-02-11)。看了一下文档,和之前Hadoop-2.2.0的文档大部分类似,这篇文章主要是翻译一下Hadoop-2.3.0的文档。 Apache Hadoop 2.3.0和之前的Hadoop-1.x稳定版有了很大的提升。本篇文章主要是简要说说Hadoop 2.3.0中的HDFS和Mapreduce的提升(4、5两个特性是Hadoop2.x开始就支持的)。 w397090770 10年前 (2014-02-26) 7567℃ 2评论2喜欢
由于需要在Flume里面加入一些我需要的代码,这时候就需要重新编译Flume代码,因为在编译Flume源码的时候出现了很多问题,所以写出这篇博客,以此分享给那些也需要编译代码的人一些参考,这里以如何编译Flume-0.9.4源码为例进行说明。 首先下载Flume0.9.4源码(可以到https://repository.cloudera.com/content/repositories/releases/com/cloudera/fl w397090770 10年前 (2014-01-22) 12148℃ 1评论4喜欢
本课程是Scala语言的入门课程,面向没有或仅有少量编程语言基础的同学,当然,具有一定的Java或C、C++语言基础将有助于本课程的学习。在本课程内,将更注重scala的各种语言规则与简单直接的应用,而不在于其是如何具体实现,通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。 此视频保证可以全部浏览,百度网盘 w397090770 9年前 (2015-03-21) 21870℃ 6评论46喜欢
从名字就可以看出这是笛卡儿的意思,就是对给的两个RDD进行笛卡儿计算。官方文档说明:Return the Cartesian product of this RDD and another one, that is, the RDD of all pairs of elements (a, b) where a is in `this` and b is in `other`.函数原型[code lang="scala"]def cartesian[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)][/code] 该函数返回的是Pair类型的RDD,计算结果 w397090770 9年前 (2015-03-07) 11161℃ 0评论5喜欢
Docker 为我们提供了大量的命令,直接在终端运行 docker --help 即可查看 Docker 支持的命令。如果需要查看具体命令的使用方式,可以使用 docker COMMAND --help。Docker 提供了 55 条命令,由于篇幅的原因,这里将介绍 Docker 常用的命令,其他的可以参见 Docker 官方文档。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 w397090770 4年前 (2020-02-04) 310℃ 0评论3喜欢
随着过往记忆大数据技术博客的浏览量逐渐增多(目前日IP达到5k+,PV达到1.5W+),博客的访问速度越来越慢,在高峰时期打开一个页面需要近10s的时间,这样的情况非常的糟糕,没多少人愿意等待近10s,所以优化网站的访问速度迫在眉睫! 先来介绍一下本博客的相关配置信息:博客购买的是腾讯云主机,CentOS 6.6 64位、1 w397090770 8年前 (2016-07-19) 1635℃ 0评论4喜欢
Apache Flume: Distributed Log Collection for Hadoop于2013年07月出版,全书共108页。 w397090770 9年前 (2015-08-25) 2814℃ 1评论4喜欢
目前Spark支持四种方式从数据库中读取数据,这里以Mysql为例进行介绍。一、不指定查询条件 这个方式链接MySql的函数原型是:[code lang="scala"]def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame[/code] 我们只需要提供Driver的url,需要查询的表名,以及连接表相关属性properties。下面是具体例子:[code lang="scala" w397090770 8年前 (2015-12-28) 37599℃ 1评论61喜欢
写在前面的话,最近发现有很多网站转载我博客的文章,这个我都不介意的,但是这些网站转载我博客都将文章的出处去掉了,直接变成自己的文章了!!我强烈谴责他们,鄙视那些转载文章去掉出处的人!所以为了防止这些,我以后发表文章的时候,将会在文章里面加入一些回复之后才可见的内容!!请大家不要介意,本博 w397090770 10年前 (2014-05-13) 14068℃ 30评论3喜欢
使用 MAC 写移动硬盘的时候会出现 Read-only file system,我们可以使用下面方法来解决。[code code="bash"]iteblog: iteblog $ diskutil info /Volumes/Seagate\ Backup\ Plus\ Drive/ Device Identifier: disk2s1 Device Node: /dev/disk2s1[/code]记下上面的 Device Node。然后使用下面命令弹出我们插入的移动硬盘:[code code="bash"]iteblog: iteblog $ hdiutil eje w397090770 3年前 (2021-01-05) 2067℃ 0评论2喜欢
当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制。为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器; 2、应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3、启用了WAL特性(Write ahead log)。 下面我将简单 w397090770 8年前 (2016-03-02) 17549℃ 16评论50喜欢
我们都知道,目前 Apache Beam 仅仅提供了 Java 和 Python 两种语言的 API,尚不支持 Scala 相关的 API。基于此全球最大的流音乐服务商 Spotify 开发了 Scio ,其为 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 提供了Scala API,使得我们可以直接使用 Scala 来编写 Beam 应用程序。Scio 开发受 Apache Spark 和 Scalding 的启发,目前最新版本是 Scio 0.3.0,0.3.0版本之前依赖 w397090770 7年前 (2017-07-25) 1241℃ 0评论7喜欢
我们在前面的 《Docker 入门教程:快速开始 》文章了解到镜像和容器的概念。本文将了解一下 Docker 的镜像分层(Layer)的概念,在 Docker 的官方文档对 Layer 的定义如下(参见这里):In an image, a layer is modification to the image, represented by an instruction in the Dockerfile. Layers are applied in sequence to the base image to create the final image. When an image is up w397090770 4年前 (2020-02-05) 1757℃ 0评论6喜欢
本资料来自2021年12月09日举办的 PrestoCon 2021,标题为《Presto at Bytedance》Presto 在字节跳动中得到了广泛的应用,如数据仓库、BI工具、广告等。与此同时,字节跳动的 presto 团队也提供了许多重要的特性和优化,如 Hive UDF Wrapper、多个协调器、运行时过滤器等,扩展了 presto 的用法,增强了 presto 的稳定性。下面是字节跳动目前 Presto w397090770 2年前 (2021-12-08) 358℃ 0评论0喜欢
这本书是2015年3月出版,全书共132页,这里提供的是本书的第一章预览版。 w397090770 9年前 (2015-08-16) 1917℃ 0评论0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
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
通过使用易于理解的实例,本书将教你如何使用Spark Streaming构建实时应用程序。从安装和设置所需的环境开始,您将编写并执行第一个程序Spark Streaming。接下来将探讨Spark Streaming的架构和组件以及概述Spark公开的库/函数的。接下来,您将通过处理分布式日志文件的用例来了解有关Spark中的各种客户端API编码。然后,您将学习到各 w397090770 7年前 (2017-02-12) 3079℃ 0评论6喜欢
来自于requests的灵感,因为它很简单;并且由lxml驱动,因为它速度很快。 Newspaper是一个惊人的新闻、全文以及文章元数据抽取开源的Python类库,这个类库支持10多种语言,所有的东西都是用unicode编码的。我们可以使用下面命令查看:[code lang="python"]/** * User: 过往记忆 * Date: 2015-05-20 * Time: 下午23:14 * bolg: * 本文地 w397090770 9年前 (2015-05-20) 2684℃ 0评论0喜欢
本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是:一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合,同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工,互相补充,形成易开发、易维护且效率高的流 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 479℃ 0评论2喜欢
我们在使用Spark的时候有时候需要将一些数据分发到计算节点中。一种方法是将这些文件上传到HDFS上,然后计算节点从HDFS上获取这些数据。当然我们也可以使用addFile函数来分发这些文件。addFile addFile方法可以接收本地文件(或者HDFS上的文件),甚至是文件夹(如果是文件夹,必须是HDFS路径),然后Spark的Driver和Exector w397090770 8年前 (2016-07-11) 12403℃ 0评论13喜欢
Hive 设计之初,就被定位一款离线数仓产品,虽然Hortonworks喊出了Make Apache Hive 100x Faster的牛逼口号,也在上面做了大量的优化,然而性能提升依旧不大。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:过往记忆而随着OPPO数据量一步步的增多,动辄运行几个小时的hive再也满足不了交互查询的需求,因此我们 w397090770 3年前 (2021-03-05) 906℃ 0评论6喜欢
《Kafka剖析:Kafka背景及架构介绍》《Kafka设计解析:Kafka High Availability(上)》《Kafka设计解析:Kafka High Availability (下)》《Kafka设计解析:Replication工具》《Kafka设计解析:Kafka Consumer解析》High Level Consumer 很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义,例如同 w397090770 9年前 (2015-09-08) 9614℃ 0评论22喜欢