- 我的大数据之路:2023年度总结
话数Science
大数据面试大数据面试spark
2023年度最值得骄傲的事从0到1搭建了离线数仓体系,针对Hadoop生态组件的原理和特性有了深入的理解。同时对“数据治理”有了一定的实践经验:存储治理:HDFS基于纠删码的存储空间占用上优于多副本存储;冷数据使用对象存储可以大幅降低成本。计算治理:基于RoaringBitmap的去重统计方案适合高性能的产品功能使用,但针对运营产品人员进行内部分析使用则不够友好,内部的多维分析可以考虑标签化的解法
- Flink+Doris 实时数仓
不二人生
#Dorisflink大数据
Flink+Doris实时数仓Doris基本原理Doris基本架构非常简单,只有FE(Frontend)、BE(Backend)两种角色,不依赖任何外部组件,对部署和运维非常友好。架构图如下可以看到Doris的数仓架构十分简洁,不依赖Hadoop生态组件,构建及运维成本较低。FE(Frontend)以Java语言为主,主要功能职责:接收用户连接请求(MySql协议层)元数据存储与管理查询语句的解析
- FMI飞马网【线上直播】大数据安全实践
尤娜_d831
【线上直播】大数据安全实践▼嘉宾:屈跃辉屈跃辉简介:2011年至今一直专注于大数据相关研发工作。曾就职于珠海世纪鼎利通信科技股份有限公司,参与到全国最早用于移动通信领域的大数据信令共享平台试点项目的研发及建设(当时用于生产的Hadoop集群典型架构为Avatar机制,Apache社区的Hadoop架构尚不成熟)。现就职于某知名移动互联网公司,主要负责Hadoop生态组件技术预研及选型、数据平台开发
- 000 Hadoop 生态系统及其组件 - 完整教程
胡巴Lei特
000HadoopEcosystemandTheirComponents–ACompleteTutorial1.HadoopEcosystemComponents1.Hadoop生态组件TheobjectiveofthisApacheHadoopecosystemcomponentstutorialistohaveanoverviewofwhatarethedifferentcomponentso
- 大数据测试
ABCDLEE
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什么是大数据测试大数据测试通常是指对采用大数据技术的系统或应用的测试。大数据测试可以分为两个维度,一个维度是数据测试,另一个维度是大数据系统测试和大数据应用产品测试。数据测试:主要关注数据的完整性、准确性和一致性等。大数据系统测试和大数据应用产品测试:这里的大数据系统一般是指使用hadoop生态组件搭建的或者自主研发的大数据系统。自主研发的大数据系统主要包括数据的存储、计算和分析等应用。大数据系统
- SpringCloud分布式、微服务、云架构快速开发平台源码之ClickHouse 存算分离架构
不会写代码的女程序猿
程序人生java微服务
背景ClickHouse作为开源OLAP引擎,因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用。区别于Hadoop生态组件通常依赖HDFS作为底层的数据存储,ClickHouse使用本地盘来自己管理数据,官方推荐使用SSD作为存储介质来提升性能。但受限于本地盘的容量上限以及SSD盘的价格,用户很难在容量、成本和性能这三者之间找到一个好的平衡。JuiceFS的某个客户近期就遇到了这样的难题,希望将C
- ClickHouse 存算分离架构探索
Juicedata
bigdata架构
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- 搭建Hadoop完全分布式集群(三台虚拟机)
第六序列
hadoophadoop分布式hdfs
经常查阅资料搭建Hadoop集群进行hadoop生态组件的学习,于是打算自己做一套完整的资料,方便以后查阅。一、模板机准备1.安装虚拟机模板机安装前置工作。2.三处ip配置第一处:虚拟机ip[root@hadoop100~]#vim/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33改成DEVICE=ens33TYPE=EthernetONBOOT=yesBOOTP
- ClickHouse 存算分离架构探索
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- Hadoop是否会被Spark取代?Hadoop生态组件原理解析
Hadoop和Spark都是目前主流的大数据框架,但是随着Spark在速度和易用性方面表现出的优势,一些国内外专家逐渐推崇Spark技术,并且认为Spark才是大数据的未来。本文将会浅析Hadoop生态的发展历程及其中部分组件的技术原理,最终就Hadoop是否会被Spark取代给出结论。一、Hadoop的核心组件在对Hadoop核心组件进行介绍之前,我们需要先了解Hadoop解决了什么问题。Had
- Hadoop学习笔记—HDFS
西北偏北
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- 基于kerberos的hadoop安全集群搭建
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- impala 概念及其特性
起个什么呢称呢
impala是什么?Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎。它是一个用C++和Java编写的开源软件。与其他Hadoop的SQL引擎相比,它提供了高性能和低延迟.为什么选择impala?Impala通过使用hadoop生态组件(如HDFS,HBase,Metastore,YARN和Sentry)将传统分析数据库的SQL支持和多用户性能与Ap
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hadoop
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- 大数据工程师的通关攻略
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大数据时代下,大数据工程师如何应对?平台型大于业务行大数据工程师所需的核心技能大数据团队构成以及岗位职责简介Hadoop生态研发工程师(平台工程师)对Hadoop生态组件很了解,精度开源框架源码,对业务平台支撑,适合技术极客的人。Java/Scala大数据开发工程师灵活使用大数据技术解决业务问题了解大数据工具使用原理Java/Scala数据仓库工程师对业务敏感对数据建模Java/HQL/Pytho
- 大数据面试题
流云先生
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一、hadoop(1)、概念题1、简述hadoop生态组件2、mapreduce原理3、对mapreduce的了解4、hadoop任务调度,进程调度5、mapReduce的过程6、hadoop的事务怎么操作7、请描述HDFS存储的机制8、请详细比较Hadoop和传统SQL数据库9、请用MapReduce如何实现两张表连接,有哪些方法10、请描述MapReduce架构中combiner,partit
- Hadoop大数据平台实践(二):Hadoop生态组件的学习文档
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Hadoop基础组件学习-Yzg-2019-03-06Hadoop基础组件学习文档..1简介..4HDFS.5HDFS读文件..6HDFS写文件..7Mapreduce8单词计数..9数据去重..9单表关联..10多表关联..11Hadoop流..12Hadoop流的工作原理..13Hadoop流的命令..13HadoopStreaming的优缺点..15Yarn.15Resourcemanage
- 一张表看懂大数据计算框架,浅析Hadoop(MapReduce)、Spark、Storm比较
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很多初学者在刚刚接触大数据的时候会有很多疑惑,比如对MapReduce、Storm、Spark三个计算框架的理解经常会产生混乱,下面我来简单为大家做一下区分,方便理解。学习大数据首先要明白生态系统蓝色部分为Hadoop生态组件,橙黄色部分为Spark生态组件,紫色部分为Storm应用一、工作机制MapReduce框架MapReduce是一个编程模型,封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细节问
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- Hadoop生态组件之Hive环境搭建--第九讲(hive实战)
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- Hadoop生态组件之Hive环境搭建--第十讲(hive实战-java连接hive)
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1.确认虚拟机防火墙已经关闭2.启动hive2.1shell模式切换到bin下./hive启动2.2hiveJDBC服务./hive--servicehiveserver2&2.3测试jdbc连接是否可用切换到bin下./beeline然后输入!connectjdbc:hive2://ip地址:10000rootroot后面两个是你创建的用户名和密码如果能连接上就表示jdbc没有问题了注:!con
- Hadoop生态组件之Hive环境搭建--第九讲
郝文龙
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hadoop2.4.1+apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz1.内嵌模式将元数据保存在本地内嵌的Derby数据库中,这是使用Hive最简单的方式。但是这种方式缺点也比较明显,因为一个内嵌的Derby数据库每次只能访问一个数据文件,这也就意味着它不支持多会话连接。2.本地模式这种模式是将元数据保存在本地独立的数据库中(一般是MySQL),这用就可以支持多会话和多用户连接了。3.远
- 【Spark深入学习-11】Spark基本概念和运行模式
weixin_34004750
----本节内容-------1.大数据基础1.1大数据平台基本框架1.2学习大数据的基础1.3学习Spark的Hadoop基础2.Hadoop生态基本介绍2.1Hadoop生态组件介绍2.2Hadoop计算框架介绍3.Spark概述3.1Spark出现的技术背景3.2Spark核心概念介绍4.Spark运行模式4.1.Spark程序组成4.2.Spark运行模式5.参考资料-----------
- Java实现Kafka生产者消费者功能
AlgoRain
Kafka
Java实现Kafka生产者消费者功能好久没有更新博客,最近学的东西很多,但一直忙的没有时间去写,先补充一篇kafka的,最基本的功能使用,不得不感叹大数据确实难,即使只说一个简单的功能,之前也需要铺垫很多完成的功能,比如这篇博客的前提是,你已经安装了虚拟机,里面配置了Hadoop生态组件zookeeper,安装配置了kafka,学会使用Maven,springboot等些技术,而不是直接拿来代码
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。