哎哟~404了~休息一下,下面的文章你可能很感兴趣:
auto_ptr是这样一种指针:它是“它所指向的对象”的拥有者。这种拥有具有唯一性,即一个对象只能有一个拥有者,严禁一物二主。当auto_ptr指针被摧毁时,它所指向的对象也将被隐式销毁,即使程序中有异常发生,auto_ptr所指向的对象也将被销毁。设计动机在函数中通常要获得一些资源,执行完动作后,然后释放所获得的资源 w397090770 11年前 (2013-03-30) 2691℃ 0评论2喜欢
本文来自上周(2020-11-17至2020-11-19)举办的 Data + AI Summit 2020 (原 Spark+AI Summit),主题为《Spark SQL Beyond Official Documentation》的分享,作者 David Vrba,是 Socialbakers 的高级机器学习工程师。实现高效的 Spark 应用程序并获得最大的性能为目标,通常需要官方文档之外的知识。理解 Spark 的内部流程和特性有助于根据内部优化设计查询 w397090770 3年前 (2020-11-24) 1117℃ 0评论4喜欢
[caption id="attachment_756" align="aligncenter" width="195"] Gauva学习之SortedSetMultimap[/caption] SortedSetMultimap是一个接口,它的继承关系如上所示。继承了SortedSetMultimap接口的类中key所对应的value是有序的。因为SortedSetMultimap的子类中key所对应的value是有序的,所以SortedSetMultimap重写了SetMultimap中的以下四个方法:[code lang="JAVA"]@OverrideSortedSet< w397090770 11年前 (2013-09-27) 4036℃ 0评论3喜欢
本博客前两篇文章介绍了如何在脚本中使用Scala(《在脚本中运行Scala》、《在脚本中使用Scala的高级特性》),我们可以在脚本里面使用Scala强大的语法,但细心的同学可能会发现每次运行脚本的时候会花上一大部分时间,然后才会有结果。我们来测试下面简单的Scala脚本:[code lang="shell"]#!/bin/shexec scala "$0" "$@" w397090770 8年前 (2015-12-17) 4716℃ 0评论8喜欢
Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架。其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解。虽然Spark是在操作大数据集上很有优势,但是它仍然需要将数据持久化存储,HDFS是最通用的选择,和Spark结合使用,因为它基于磁盘的特点,导致在实时应用程序中会影响性能(比如在Spark Streaming计算中)。而且Spark内置就不支持事务提交( w397090770 9年前 (2015-04-22) 10143℃ 0评论8喜欢
随着我们使用 Docker 的次数越来越多,我们电脑里面可能已经存在很多 Docker 镜像,大量的镜像会占据大量的存储空间,所有很有必要清理一些不需要的镜像。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镜像的删除在删除镜像之前,我们可以看下系统里面都有哪些镜像:[code lang="bash"][ite w397090770 4年前 (2020-04-14) 456℃ 0评论1喜欢
这篇文章中将介绍C# 6.0的一个新特性,这将加深我们对Scala monad的理解。Null-conditional操作符 假如我们有一个嵌套的数据类型,然后我们需要访问这个嵌套类型里面的某个属性。比如Article可以没有作者(Author)信息;Author可以没有Address信息;Address可以没有City信息,如下:[code lang="csharp"]//////////////////////////////////// w397090770 8年前 (2016-02-24) 2119℃ 0评论6喜欢
题目描述:给定a和n,计算a+aa+aaa+a...a(n个a)的和。输入:测试数据有多组,输入a,n(1<=a<=9,1<=n<=100)。输出:对于每组输入,请输出结果。样例输入:1 10样例输出:1234567900从题中就可以看出,当a = 9, n = 100的时候,一个int类型的数是存不下100位的数,所以不能运用平常的方法来求,下面介绍我的解法,我声明 w397090770 11年前 (2013-03-31) 4096℃ 0评论1喜欢
FTP 是 File Transfer Protocol(文件传输协议)的英文简称,而中文简称为“文传协议”。用于 Internet 上的控制文件的双向传输。同时,它也是一个应用程序(Application)。基于不同的操作系统有不同的 FTP 应用程序,而所有这些应用程序都遵守同一种协议以传输文件。在 FTP 的使用当中,用户经常遇到两个概念:下载(Download)和上传(Up w397090770 6年前 (2018-05-23) 5040℃ 0评论7喜欢
首先,很感谢大家对本博客的支持。 在此我想给各位网友阐述两件事(1)、QQ群问题;(2)、网站无法注册问题。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一、QQ群问题(定期清人) 我在今年五月份创建了一个QQ群(群号:138615359),用来讨论Hadoop、Spark等相关方面 w397090770 10年前 (2014-09-17) 3860℃ 4评论8喜欢
本课程内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践,Spark SQL,基于Spark的机器学习,图计算,Techyon,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。面向研究Spark的学员,它是一门非常有学习指引意义的课程。 本文的视频是录制版本的,所以是画面有些不清楚。 w397090770 9年前 (2015-03-23) 43749℃ 19评论69喜欢
背景介绍Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库产品,亚秒级查询响应时间,支持实时数据分析;分布式架构简洁,易于运维,可以支持10PB以上的超大数据集;可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析,交互式数据分析和探索式数据分析等。 ClickHouse 是俄罗斯的搜索公司Yadex开源的MPP架构的分析引 w397090770 2年前 (2022-02-15) 2501℃ 0评论0喜欢
这里说明一点:本文提到的解决Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驱动的方法是针对单机模式(也就是local模式)。在集群环境下,下面的方法是不行的。这是因为在分布式环境下,加载mysql驱动包存在一个Bug,1.3及以前的版本 --jars 分发的jar在executor端是通过Spark自身特化的classloader加载的。而JDBC driver manager使用的则是系统默认的classloader w397090770 9年前 (2015-04-03) 18965℃ 3评论15喜欢
现象大家在使用 Apache Spark 2.x 的时候可能会遇到这种现象:虽然我们的 Spark Jobs 已经全部完成了,但是我们的程序却还在执行。比如我们使用 Spark SQL 去执行一些 SQL,这个 SQL 在最后生成了大量的文件。然后我们可以看到,这个 SQL 所有的 Spark Jobs 其实已经运行完成了,但是这个查询语句还在运行。通过日志,我们可以看到 driver w397090770 5年前 (2019-01-14) 4133℃ 0评论18喜欢
Apache Kafka在LinkedIn和其他公司中是作为各种数据管道和异步消息的后端。Netflix和Microsoft公司作为Kafka的重量级使用者(Four Comma Club,每天万亿级别的消息量),他们在Kafka Summit的分享也让人受益良多。 虽然Kafka有着极其稳定的架构,但是在每天万亿级别消息量的大规模下也会偶尔出现有趣的bug。在本篇文章以及以后的几篇 w397090770 8年前 (2016-07-20) 5266℃ 1评论6喜欢
问题我们都知道,Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求,参见官方文档:Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs)。我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数:get_json_object 和 json_tuple。用过这两个函数的同学肯定知道,其职能解析最普通的 Json 字符串,如下:[code lang="sql"]hive (default)> SELECT get_js w397090770 6年前 (2018-07-04) 20003℃ 0评论33喜欢
本文是 2021-10-13 日周三下午13:30 举办的议题为《Improve Presto Architectural Decisions with Shadow Cache at Facebook》的分享,作者来自 Facebook 的 Ke Wang 和 普林斯顿CS系的 Zhenyu Song。Ke Wang is a software engineer at Facebook. She is currently developing solutions to help low latency queries in Presto at Facebook.Zhenyu Song is a Ph.D. student at Princeton CS Department. He works on using mach w397090770 2年前 (2021-11-16) 182℃ 0评论0喜欢
桔妹导读:滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务,包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点,5PB 的数据存储,超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s,每天近 10 亿次检索查询。为了承接这么大的体量和丰富的使用场景,滴滴ElasticSearch需要 w397090770 4年前 (2020-08-19) 1318℃ 0评论6喜欢
数据处理现状:当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟,数据中台体系也基本上是围绕离线数仓进行建设。但是随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀,业界最近几年就一直聚焦并探索于两个相关的热点问题:实时数仓建设和大数据架构的批流一体建设。实时数仓建设:实时数仓1.0 传统 w397090770 2年前 (2022-02-18) 582℃ 0评论1喜欢
分布式计算开源框架Hadoop近日发布了今年的第一个版本Hadoop-2.3.0,新版本不仅增强了核心平台的大量功能,同时还修复了大量bug。新版本对HDFS做了两个非常重要的增强:(1)、支持异构的存储层次;(2)、通过数据节点为存储在HDFS中的数据提供了内存缓存功能。 借助于HDFS对异构存储层次的支持,我们将能够在同一个Hado w397090770 10年前 (2014-03-02) 4101℃ 0评论1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》 第三次北京Spark Meetup活动 w397090770 10年前 (2014-11-06) 15426℃ 134评论11喜欢
我们在使用Hadoop、Spark或者是Hbase,最常遇到的问题就是进行相关系统的配置,比如集群的URL地址,MapReduce临时目录、最终输出路径等。这些属性需要有一个系统(类)进行管理。然而,Hadoop没有使用 Java.util.Properties 管理配置文件,也没有使用Apache Jakarta Commons Configuration管理配置文件,而是单独开发了一个配置文件管理类,这个类就 w397090770 7年前 (2017-04-21) 7535℃ 0评论18喜欢
赶在 Data + AI Summit 2021 之前,Delta Lake 1.0.0 重磅发布,这个版本是基于 Spark 3.1 的,带来了许多新特性。本文将结合 Michael Armbrust 大牛在 Data + AI Summit 2021 的演讲《Announcing Delta Lake 1.0》来介绍 Delta Lake 1.0.0 版本的一些重要的新特性。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:过往记忆大数据Delta Lake 0.1 w397090770 3年前 (2021-05-27) 798℃ 0评论1喜欢
Spark SQL也是可以直接部署在当前的Hive wareHouse。 Spark SQL 1.1.0的 Thrift JDBC server 被设计成兼容当前的Hive数据仓库。你不需要修改你的Hive元数据,或者是改变表的数据存放目录以及分区。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 以下列出来的是当前Spark SQL(1.1.0)对Hive特性的 w397090770 10年前 (2014-09-11) 9371℃ 1评论8喜欢
事务日志是理解 Delta Lake 的关键,因为它是贯穿许多最重要功能的通用模块,包括 ACID 事务、可扩展的元数据处理、时间旅行(time travel)等。本文我们将探讨事务日志(Transaction Log)是什么,它在文件级别是如何工作的,以及它如何为多个并发读取和写入问题提供优雅的解决方案。事务日志(Transaction Log)是什么Delta Lake 事务日 w397090770 5年前 (2019-08-22) 1731℃ 0评论6喜欢
Elasticsearch 5.0.0在2016年10月26日发布,该版本基于Lucene 6.2.0,这是最新的稳定版本,并且已经在Elastic Cloud上完成了部署。Elasticsearch 5.0.0是目前最快、最安全、最具弹性、最易用的版本,此版本带来了一系列的新功能和性能优化。ElasticSearch 5.0.0 release Note点击下载ElasticSearch 5.0.0阅读最新文档如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase w397090770 8年前 (2016-11-02) 4930℃ 0评论10喜欢
如今,很多公司可能会在内部使用多种数据存储和处理系统。这些不同的系统解决了对应的使用案例。除了传统的 RDBMS (比如 Oracle DB,Teradata或PostgreSQL) 之外,我们还会使用 Apache Kafka 来获取流和事件数据。使用 Apache Druid 处理实时系列数据(real-time series data),使用 Apache Phoenix 进行快速索引查找。 此外,我们还可能使用云存储 w397090770 5年前 (2019-03-16) 4977℃ 1评论7喜欢
Spark Shuffle 基础在 MapReduce 框架中,Shuffle 是连接 Map 和 Reduce 之间的桥梁,Reduce 要读取到 Map 的输出必须要经过 Shuffle 这个环节;而 Reduce 和 Map 过程通常不在一台节点,这意味着 Shuffle 阶段通常需要跨网络以及一些磁盘的读写操作,因此 Shuffle 的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。与 MapReduce 计算框架一样,Spark 作 w397090770 6年前 (2017-11-15) 7301℃ 3评论30喜欢
《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(2)》 在《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》我们谈到了SparkContext的初始化过程会做好几件事情(这里就不再列出,可以去《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》查看),其中做了一件重要 w397090770 10年前 (2014-10-28) 7585℃ 6评论8喜欢
Apache Hadoop 2.7.0发布。一共修复了来自社区的535个JIRAs,其中:Hadoop Common有160个;HDFS有192个;YARN有148个;MapReduce有35个。Hadoop 2.7.0是2015年第一个Hadoop release版本,不过需要注意的是 (1)、不要将Hadoop 2.7.0用于生产环境,因为一些关键Bug还在测试中,如果需要在生产环境使用,需要等Hadoop 2.7.1/2.7.2,这些版本很快会发布。 w397090770 9年前 (2015-04-24) 8803℃ 0评论14喜欢