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__元昊__
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编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
- Spark面试整理-Spark是什么?
不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- Spark Q&A
耐心的农夫2020
Q:在读取文件的时候,如何忽略空gzip文件?A:从Spark2.1开始,你可以通过启用spark.sql.files.ignoreCorruptFiles选项来忽略损毁的文件。可以将下面的选项添加到你的spark-submit或者pyspark命令中。--confspark.sql.files.ignoreCorruptFiles=true另外spark支持的选项可以通过在spark-shell
- linux安装单机版spark3.5.0
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大数据JAVA知识spark大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
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Sparkspark数据结构大数据
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大数据开发(Spark面试真题)1、什么是SparkStreaming?简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制?请解释其中的主要概念,并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么,以及为什么shuffle操作开销较大?4、请解释一下Spark中的RDD持久化(Caching)是什么以及为什么要使用持久化?5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
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摘要:在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上,阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台,并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。演讲嘉宾简介:李伟(花名:沐远),阿里云数据库技术专家。专注于大数据分布式计算和数据库领域,具有6年分布式开发经验,先后研发Spark及自主研发内存计算,目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据
- lightGBM专题4:pyspark平台下lightgbm模型保存
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之前的文章(pysparklightGBM1和pysparklightGBM2)介绍了pyspark下lightGBM算法的实现,本文将重点介绍下如何保存训练好的模型,直接上代码:frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer#配置spark,创建SparkSession对象spark=Spark
- 大数据开发(Spark面试真题-卷六)
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大数据开发(Spark面试真题)1、SparkHashPartitioner和RangePartitioner的实现?2、SparkDAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理?3、介绍下Sparkclient提交application后,接下来的流程?4、Spark的cache和persist的区别?它们是transformation算子还是ac
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷二)
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大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
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- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷九)
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大数据开发(Hadoop面试真题)1、Hivecount(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理?4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的?5、SparkreduceByKe
- Spark Streaming(二):DStream数据源
雪飘千里
1、输入DStream和Receiver输入(Receiver)DStream代表了来自数据源的输入数据流,在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream),代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流。除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件,用来从数据源接收数
- Spark常见问题汇总
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注意:如果Driver写好了代码,eclipse或者程序上传后,没有开始处理数据,或者快速结束任务,也没有在控制台中打印错误,那么请进入spark的web页面,查看一下你的任务,找到每个分区日志的stderr,查看是否有错误,一般情况下一旦驱动提交了,报错的情况只能在任务日志里面查看是否有错误情况了1、OperationcategoryREADisnotsupportedinstatestandb
- SparkShop开源可商用,匹配小程序H5和PC端带分销功能!
行动之上
源码免费下载小程序
SparkShop(星火商城)B2C商城是基于thinkphp6+elementui的开源免费可商用的高性能商城系统;包含小程序商城、H5商城、公众号商城、PC商城、App,支持页面diy、秒杀、优惠券、积分、分销、会员等级。营销功能采用插件化的方式方便扩展、二次开发源码下载地址你别走吖Σ(っ°Д°;)っ(chaobiji.cn)
- 【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据
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读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="
- Spark-sql Adaptive Execution动态调整分区数量,调整输出文件数
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hivesparkhive数据仓库
背景:在数仓任务中,经常要解决小文件的问题。有时间为了解决小文件问题,我们把spark.sql.shuffle.partitions这个参数调整的很小,但是随着时间的推移,数据量越来越大,当初设置的参数就不合适了,那有没有一个可以自我伸缩的参数呢?看看这个参数如何运用:我们的spark-sql版本:[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__
- hive join中出现的数据暴增(数据重复)
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什么是join过程中导致的数据暴增?例如:给左表的每个用户打上是否是新用户的标签,左表的用户数为100,但是关联右表之后,得到的用户数为200甚至更多什么原因导致的数据暴增呢?我们来看一下案例:spark-sql>withtest1as>(select'10001'asuid,'xiaomi'asqid>unionall>select'10002'asuid,'huawei'asqid>union
- hive四种常见的join
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hive大数据hadoophdfshive
1.左连接leftjoinspark-sql>withtest1as(>select1asuser_id,'xiaoming'asname>unionall>select2asuser_id,'xiaolan'asname>unionall>select3asuser_id,'xiaoxin'asname>),>>test2as(>select1asuser_id,19asage>unionall
- Spark整合hive(保姆级教程)
万家林
sparkhivesparkhadoop
准备工作:1、需要安装配置好hive,如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark,如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置(单机版)3、需要安装配置好Hadoop,如果不会安装可以跳转到Linux安装配置Hadoop2.6操作步骤:1、将hive的conf目录下的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下(也可以建立软连接)cp/opt
- 在 Spark 数据导入中的一些实践细节
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valtable1="实时转存数据"valtable2="历史存hdf数据"valdfin1=inputRDD(table1).asInstanceOf[org.apache.spark.sql.DataFrame]valdfin=if(!dfin1.isEmpty)dfin1elseinputRDD(table2).asInstanceOf[org.apache.spark.sql.DataFr
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单列XML扩展成多列遇到了个需求是需要把XML格式的数据拆分成多列的一个需求,本来需要使用spark进行处理的,但是没想到什么优雅的解决方案,所以打算先使用pandas找找感觉。样例数据如下所示。df=pd.DataFrame([{"uid":1,"detail":'家电无失败'},{"uid":2,"detail":'无失败'},{"uid":3,"detail":'1337点卡成功'}])然后
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流程:数据来源:数据集预览(原始数据500w行,使用excel打不开,因此使用notepad++打开):。。。数据清洗:数据存储到HDFS:使用pyspark对数据进行分析://数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc)airpo
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【USparkle专栏】如果你深怀绝技,爱“搞点研究”,乐于分享也博采众长,我们期待你的加入,让智慧的火花碰撞交织,让知识的传递生生不息!一、实际需求因为项目的树与草都采用ComputeShader剔除的GPUInstance绘制,所以需要自己实现阴影投递物的裁剪方法。也就是每一帧具体让哪些物体绘制ShadowMap。该计算的精确性会很影响树(有大量顶点又需要用AlphaTest镂空)的渲染性能。
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spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
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bozch
.net.net mvc
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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