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【 大数据分析Hadoop + Spark 】10分钟搭建Hadoop(伪分布式 )+ Spark(Local模式)环境
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目前大数据是一个非常有发展前景的岗位,在IT界薪资待遇也很高,很多人想从事这方面的工作,那下面我们谈谈大数据可以应用到哪些领域,需要哪些技术、都有哪些岗位。
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小白都能学会的flume采集数据到hive的教程
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常见的hbase启动失败问题的解决办法
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使用docker compose搭建hive测试环境
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使用sqoop将hive中的数据导入mysql中记录简单案例首先开启集群:start-all.sh在hive中建库建表,并插入一条数据来为自己做实验:验证一下,是否插入成功:在mysql中建表,并且要与hive中传过来的数据字段相对应:建表后为空:用sqoop将hive中的数据传到mysql中:export 导出数据,–connect 连接数据库的参数,–username root 是指用户名为root,test mysql中使用的数据库的库名,–password ‘’
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文章目录简介1、 scala中声明变量2、惰性变量3、基本数据类型4、scala类型层次结构5、scala中的条件表达式6、scala方法的重载7、scala中的块表达式8、循环1、for循环2、while循环9、方法和函数1、方法2、函数3、方法和函数的区别4、方法转换为函数提示:代码实例重点在于讲解知识点上,代码相对简单,所以都是使用scala shell来直接操作的简介Scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言,是可扩展语言,并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性的混合功能编
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本文将从ZooKeeper集群如何保证一致性,讲到zookeeper保证数据一致性的协议,然后展开讲Zookeeper集群Leader选举,包括集群三种节点的类型,ZAB协议中节点的四种状态,以及两种情况下Leader选举的过程。然后会详细展开讲解ZAB协议,包括ZAB协议中ZXID的结构,ZAB协议的两个重点,崩溃恢复模式和消息广播模式。然后会通过一个例子来说明ZAB协议中Leader的单点问题,进而引出Paxos算法。文章会分为上下两个篇章,本文为第一部分。
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MetaX 是 58 无线 Android 团队开发一套彻底的组件化框架,它意在降低底层库的升级成本、业务个性化成本和提升业务线编译速度
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hadoop-3.3.3完全分布式集群搭建前言环境准备软件版本集群规划一、配置jdk环境变量1. 解压jdk2. 修改/etc/profile文件二、hadoop集群搭建1. 关闭防火墙2. 修改主机名3. 添加ip映射4. 配置免密登录5. 修改hadoop配置文件1. 解压2. 配置hadoop环境变量3. hadoop-env.sh4. core-site.xml5. hdfs-site.xml6. yarn-site.xml7. mapred-site.xml8. workers6. 分发文件7.
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Elasticsearch最大的优势在于其检索能力。那为了适配日常不同业务的多种查询需求,Elasticsearch为我们提供了六大搜索方式: 轻量搜索、表达式搜索、复杂搜索、全文搜索、短语搜索和高亮搜索。
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使用GeoMesa实现时空索引并进行KNN查询
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Spring Boot整合Kafka
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0. 引言在使用spring-data-elasticsearch读取es中时间类型的数据时出现了日期转换报错,不少初学者会在这里困惑很久,所以今天我们专门来解读该问题的几种解决方案。1. 问题分析该问题的报错形式一般是:Failed to convert from type [java.lang.String] to type [java.util.Date] for value '2022-03-15T14:31:55+08:00'; nested exception is java.lang
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前言上一篇我们认识了一下Kafka以及完成了一个快速入门程序。这篇文章我们将学习Kafka的整体架构,工作流程,以及一些核心概念,正所谓知其然知其所以然。Kafka的架构我们知道,消息队列的工作流程需要三部分组成:Producer生产者 ,Kafka服务器 ,Consumer消费者,生产者发送消息到Kafka,消费者从Kafka拉取消息。而Kafka本身是分布式架构的,如下图:看过我《RocketMQ入门经典》的朋友应该能看出来这个图和RocketMQ的架构图是很相似的,或者说RocketMQ很多
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本文主要讲的是,我们如何在没有hadoop或者spark这些大数据统计工具的情况,如何对大规模的文章快速的获取分词并且统计词频的方法,尤其是百万级其以上的数据量效果明显。【特别说明】我是经过实测的,可能和自己的机器有关,所以耗时上可能有些差异。但是效果肯定是明显的。好的方法就是要分享给大家。1. 本文涉及到的工具、数据、命令工具:jieba_fast [1] 使用cpython重写了jieba分词库中计算DAG和HMM中的vitrebi函数,速度得到大幅提升。快速利用清华镜像安装jieba_
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一 需求1 监听所有客户端的上线和下线。2 将某一个客户端的上线和离线情况,转告给其他客户端“客户端XX上/下线”3 客户端先将消息发送给服务端,服务端再将此消息转发给所有客户端(包括发送者自己),如果其他客户端接收到了此消息,则显示“【某ip】发送的消息:XXX”;如果是自己接收到了此消息,则消息“【我】发送的消息:XXX”二 服务端1 主程序类package netty.socket;import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;im
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Hadoop作为大数据的分布式计算框架,发展到今天已经建立起了很完善的生态,本文将一一介绍基于Hadoop生态的一系列框架和组件。Flume简介:Flume 是一个分布式、高可用的服务,用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。作用:Flume 主要承载的作用是收集各个数据源的事件或日志数据,然后将其Sink到数据库架构Flume的实现架构原理也非常简单,通过Agent代理来实现数据的收集,一个Agent包含了Source,channel,Sink三个组件。Source:采集的数据来源
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文丨智能相对论作者丨陈选滨说起近两年的热门领域,网络安全绝对是排得上号的一个。要知道10年前(也就是2011年),我国的新增网络安全企业数量还不足1万家,直到近两年来,我国的网络安全企业数量才出现爆发性增长。根据企查查数据,2020年我国新增网络安全企业数量为19.79万家,同比增长107.31%,2021年新增网络安全企业数量更达到36.99万家,同比增长86.89%。与此同时,资本市场的加码也在不断的刺激着网络安全产业的蓬勃发展。根据国家工信部网络安全产业发展中心发布的《2021..
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王坚博士曾经做过这样一个非常形象的比喻,他将做 App 比作是在别人的花园里弄盆栽,「种点花草是没有问题的」,不过「别人叫你的产品下架你就得下架,这是有问题的」,现在在 GitHub 上,众多的开发者显然遭遇了这样的问题。
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刚刚获悉,腾讯在光网络设备和数据中心领域的两大硬件自研设计“OPC-4”和“TMDC”顺利通过OCP(Open Compute Project)审核并正式接受为官方开源贡献。这是腾讯在硬件领域的开源设计首次被OCP官方正式认可,同时,腾讯也成为中国首家对OCP有开源贡献的互联网公司。
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NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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11月28日,阿里云正式开源机器学习平台 Alink,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
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近日,开源数据库厂商MongoDB与阿里云在北京达成战略合作,作为合作的第一步,最新版MongoDB 4.2数据库产品正式上线阿里云平台。
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首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这场盛会,深感荣幸。
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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
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正式开源TKE和TBase,腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上,腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累,腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模,每天实时数据计算量超过30万亿条,并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源,腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。
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首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这项盛会,并感到十分荣幸。
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雪花算法(snowflake) :分布式环境,生成全局唯一的订单号
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。 这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器、时间等。 其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号,最后还有一个符号位,永远是0。
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Q:什么是Spark?A:简单理解,Spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。