哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
背景随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。现有方法及问题对于数据同步,我们目前 w397090770 4年前 (2020-01-04) 1121℃ 0评论4喜欢
就在昨天(2019年09月17日),JDK 13 已经处于 General Availability 状态,已经正式可用了。General Availability(简称 GA)是一种正式版本的命名,也就是官方开始推荐广泛使用了,我们熟悉的 MySQL 就用 GA 来命令其正式版本。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从上图我们可以看到 JDK 13 带来了 w397090770 5年前 (2019-09-18) 1513℃ 0评论1喜欢
这里的方法貌似没有用,请参见本博客最新博文《CentOS 6.4安装谷歌浏览器(Chrome)》可以解决这个问题。 Google Chrome,又称Google浏览器,是一个由Google(谷歌)公司开发的开放原始码网页浏览器。如何在Cent OS里面安装Chrome呢?步骤如下: 第一步:打开终端,输入下面的命令[code lang="JAVA"]vim /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo w397090770 11年前 (2013-08-07) 17570℃ 0评论5喜欢
导读:向量化技术带来极致的CPU效率的同时,也已经成为了软件开发的趋势,而数据库的向量化不仅仅是 CPU 指令的向量化,还是一个巨大的性能优化工程。本文从CPU向量化原理出发,通过Cache、虚函数、SIMD等方面讨论CPU的性能优化,介绍了Apache Doris现有列存行式计算结构向列存列式计算结构的转变,同时展示了目前Apache D w397090770 2年前 (2022-03-01) 988℃ 0评论2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
我们知道,在Spark中创建RDD的创建方式大概可以分为三种:(1)、从集合中创建RDD;(2)、从外部存储创建RDD;(3)、从其他RDD创建。 而从集合中创建RDD,Spark主要提供了两中函数:parallelize和makeRDD。我们可以先看看这两个函数的声明:[code lang="scala"]def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParalle w397090770 9年前 (2015-10-09) 48202℃ 0评论60喜欢
[caption id="attachment_762" align="aligncenter" width="442"] Guava学习之AbstractSortedSetMultimap[/caption] AbstractSortedSetMultimap是一个抽象类,其继承关系如上所示,关于AbstractSetMultimap和SortedSetMultimap的介绍分别在《Guava学习之AbstractSetMultimap》和《Gauva学习之SortedSetMultimap》,这里就不再介绍了。AbstractSortedSetMultimap类是SortedSetMultimap的基本实现,不过A w397090770 11年前 (2013-09-29) 3106℃ 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 3年前 (2020-10-06) 284℃ 0评论0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》 本文在上篇文章(《Kafka设计解析:Kafka High Availability(上)》)基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种 w397090770 9年前 (2015-06-04) 4471℃ 0评论6喜欢
本文转载自:http://blog.cloudera.com/blog/2014/04/how-to-run-a-simple-apache-spark-app-in-cdh-5/(Editor’s note – this post has been updated to reflect CDH 5.1/Spark 1.0)Apache Spark is a general-purpose, cluster computing framework that, like MapReduce in Apache Hadoop, offers powerful abstractions for processing large datasets. For various reasons pertaining to performance, functionality, and APIs, Spark is already be w397090770 10年前 (2014-07-18) 20130℃ 3评论9喜欢
Apache Spark 3.1.1 版本于美国当地时间2021年3月2日正式发布,这个版本继续保持使得 Spark 更快,更容易和更智能的目标,Spark 3.1 的主要目标如下:提升了 Python 的可用性;加强了 ANSI SQL 兼容性;加强了查询优化;Shuffle hash join 性能提升;History Server 支持 structured streaming注意,由于技术上的原因,Apache Spark 没有发布 3.1.0 版 w397090770 3年前 (2021-03-03) 2147℃ 0评论9喜欢
4月6日,Apache Hadoop 3.1.0 正式发布了,Apache Hadoop 3.1.0 是2018年 Hadoop-3.x 系列的第一个小版本,并且带来了许多增强功能。不过需要注意的是,这个版本并不推荐在生产环境下使用,如果需要在正式环境下使用,请等待 3.1.1 或 3.1.2 版本。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这个版 w397090770 6年前 (2018-04-08) 3464℃ 0评论15喜欢
早在2005年,Oracle 数据库就支持比较丰富的 dynamic filtering 功能,而 Spark 和 Presto 在最近版本才开始支持这个功能。本文将介绍 Presto 动态过滤的原理以及具体使用。Apache Spark 的动态分区裁减Apache Spark 3.0 给我们带来了许多的新特性用于加速查询性能,其中一个就是动态分区裁减(Dynamic Partition Pruning,DPP),所谓的动态分区裁剪就 w397090770 3年前 (2021-06-01) 1216℃ 0评论2喜欢
世界上大多数事物的发展规律是相似的,在最开始往往都会出现相对通用的方案解决绝大多数的问题,随后会出现为某一场景专门设计的解决方案,这些解决方案不能解决通用的问题,但是在某些具体的领域会有极其出色的表现。而在计算领域中,CPU(Central Processing Unit)和 GPU(Graphics Processing Unit)分别是通用的和特定的方案,前 zz~~ 3年前 (2021-09-24) 145℃ 0评论3喜欢
虽然Web网页也提供了垮因特网和组织界限访问应用的方式,但Web服务与Web网页并不一样。Web网页直接面向的是人,而Web服务的开发目标是访问者既可以是人也可以是自动化的应用程序。因此,分析一下“软件即为服务”的理念是非常有价值的,这个理念也是Web服务技术的基础。 “软件即为服务”这一理念非常新颖,它首先 w397090770 11年前 (2013-05-07) 3158℃ 0评论1喜欢
Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询,也就是我们常说的 Ad-Hoc Query,很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂,除了交互式查询场景,很多公司也需要批处理;但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎,将一个 MPP 体 w397090770 2年前 (2022-06-23) 1368℃ 0评论3喜欢
标准化是将属性域里面的数据等比例缩放,使得处理后的值落入一个小的特定区间。标准化主要有以下几点好处: (1)、可以将有单位的属性变成无单位的,这样就可以均等的对待每一个属性。比如对吞吐量量化之后的值进行标准化,不仅可以去掉单位,而且使得不同的属性值可以一起参加计算。 (2)、很好地解 w397090770 11年前 (2013-05-15) 6989℃ 0评论8喜欢
Starburst provides connectors to the most popular data sources included in many of these connectors are a number of exclusive enhancements. Many of Starburst’s connectors when compared with open source Trino have enhanced extensions such as parallelism, pushdown and table statistics, that drastically improve the overall performance. Parallelism distributes query processing across workers, and uses many connections to the data source a w397090770 2年前 (2022-04-15) 482℃ 0评论0喜欢
在本博客的《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(一)》《Hadoop多文件输出:MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(二)》两篇文章中我介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的不同将属于不同的类型记录写到不同的文件中。在里面用到了MultipleOutputFormat这个类。 因为Spark内部写文件方式其实调用的都是Hadoop那一套东 w397090770 9年前 (2015-03-11) 20931℃ 19评论17喜欢
经常研究社会关系网的同学应该对社会关系网中的分析法比较熟悉,最近在写毕业设计用到了这方面的知识,所以在这做个总结。社会关系网是一门研究社会中社会实体(称为参与者)以及他们之间的活动与关系的学问。这种关系和活动可以用网络或者图来进行表示,其中,每一个顶点用来表示一个参与者,而一条边的链接用 w397090770 11年前 (2013-05-06) 11475℃ 0评论17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 7年前 (2016-11-03) 7796℃ 0评论4喜欢
Finatra Finatra是一款基于TwitterServer和Finagle的快速、可测试的Scala异步框架。Finatra is a fast, testable, Scala services built on TwitterServer and Finagle.Play Play是一款轻量级、无状态的WEB友好框架。使用Java和Scala可以很方便地创建web应用程序。Play is based on a lightweight, stateless, web-friendly architecture.Play Framework makes it easy to build web application w397090770 8年前 (2015-12-25) 12448℃ 0评论15喜欢
Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统,尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.4 版本开始,Spark 为读取和写入 Avro 数据提供内置支持。新的内置 spark-avro 模块最初来自 Databricks 的开源项目Avro Data Source for Apache Spark。除此之外,它还提供以下功能:新函数 from_avro() 和 to_avro() w397090770 5年前 (2018-12-11) 3002℃ 0评论9喜欢
最新Google IP地址请到《Google最新IP》里面获取。 最新的Google访问方法请查看《最新Google翻墙办法》 根据Google透明度报告显示,从5月27日开始,Google的部分服务开始被屏蔽,其中最主要的是HTTPS搜索服务和Google登录服务,所有版本的Google都受到影响,包括Google.hk和Google.com等。 此次屏蔽的方法主要屏蔽Google w397090770 10年前 (2014-06-09) 31139℃ 4评论32喜欢
Spark Release 1.0.2于2014年8月5日发布,Spark 1.0.2 is a maintenance release with bug fixes. This release is based on the branch-1.0 maintenance branch of Spark. We recommend all 1.0.x users to upgrade to this stable release. Contributions to this release came from 30 developers.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_hadoopYou can download Spark 1.0.2 as w397090770 10年前 (2014-08-06) 5787℃ 2评论4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) 1337℃ 1评论4喜欢
MMLSpark为Apache Spark提供了大量深度学习和数据科学工具,包括将Spark Machine Learning管道与Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)和OpenCV进行无缝集成,使您能够快速创建功能强大,高度可扩展的大型图像和文本数据集分析预测模型。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_hadoopMMLSpark需要Scala 2.11,Spark 2 w397090770 6年前 (2017-10-24) 4022℃ 0评论9喜欢
此次活动参与方式:关注iteblog_hadoop公众号,并在这里评论区留言(认真写评论,增加上榜的机会)。活动截止至3月14日19:00,留言点赞数排名前5名的粉丝,各免费赠送一本《Druid实时大数据分析原理与实践》如果想及时了解Spark、Hadoop、Flink或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop图书简介Druid 作为一 w397090770 7年前 (2017-03-08) 1582℃ 0评论5喜欢
在 《使用Python编写Hive UDF》 文章中,我简单的谈到了如何使用 Python 编写 Hive UDF 解决实际的问题。我们那个例子里面仅仅是一个很简单的示例,里面仅仅引入了 Python 的 sys 包,而这个包是 Python 内置的,所有我们不需要担心 Hadoop 集群中的 Python 没有这个包;但是问题来了,如果我们现在需要使用到 numpy 中的一些函数呢?假设我们 w397090770 6年前 (2018-01-25) 6379℃ 3评论22喜欢
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》(未发布) 下面是分析Spark on YARN的Cluster模式,从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户 w397090770 10年前 (2014-11-03) 24857℃ 3评论38喜欢