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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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常见的hbase启动失败问题的解决办法
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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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从提取层、处理层、基础结构入手,带你了解Spark和Kafka!
电子商务市场中典型的一天是这样的:每分钟发生1万个事件流,并且要选择合适的工具对其进行处理。
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统, 使用 Scala 与 Java 语言编写,能够将消息从一个端点传递到另一个端点,较之传统的消息中 间件(例如 ActiveMQ、RabbitMQ),Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容 错的特性,非常适合大规模消息处理应用程序。
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本文主要列举一些 Kafka 的常用工具,以及举了一些例子来帮助理解。有需要的小伙伴,可以 Mark 起来再看。