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賬號設(shè)置退出

Hadoop

840內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋Hadoop相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場景，讓用戶更加深入地學(xué)習(xí)這一大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)。

共 157 條

詳解 Flink Catalog 在 ChunJun 中的實(shí)踐之路

我們知道 Flink 有Table（表）、View（視圖）、Function（函數(shù)/算子）、Database（數(shù)據(jù)庫）的概念，相對于這些耳熟能詳?shù)母拍睿現(xiàn)link 里還有一個 Catalog（目錄）的概念。本文將為大家?guī)?Flink Catalog 的介紹以及 Flink Catalog 在 ChunJun 中的實(shí)踐之路。Flink Catalog 簡介Catalog 提供元數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫、表

2023-04-07 14:25:37

MapReduce報錯：「MKDirs failed to create file」

MapReduce報錯：「MKDirs failed to create file」??0. 寫在前面???1. 程序代碼及報錯信息???輸入、輸出路徑????程序代碼????報錯信息??2. 查找資料??3. 原因分析????4. 參考??0. 寫在前面Linux：Ubuntu Kylin16.04Hadoop：Hadoop2.7.21. 程序代碼及報錯信息輸入、輸出路徑zhangsan@had

2023-03-15 09:44:59

java hadoop Mapreduce

使用Maven構(gòu)建Hadoop工程并實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計案例(詳細(xì)篇)

使用Maven構(gòu)建Hadoop工程并實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計案例(詳細(xì)篇)一、實(shí)驗環(huán)境：Hadoop3.1.3IDEACentOS7.5Maven3.6.3偽分布式二、使用Maven構(gòu)建Hadoop工程1.解壓Maven到自己的安裝目錄tar -zxvf ./apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz -C /opt/module/2.配置Maven環(huán)境變量vim /etc/profile.d

2023-02-14 08:39:07

hadoop maven 大數(shù)據(jù)

springboot：java實(shí)現(xiàn)郵件及附件發(fā)送、HTML正文的三種方式（三）【附帶源碼】

從代碼可以看出spring-boot-starter-mail與javax.mail的實(shí)現(xiàn)類似，都是通過類實(shí)現(xiàn)，但一定不要盲目的復(fù)制粘貼，理解，自己一行一行的復(fù)寫一遍代碼，這是千萬不能省的！

2023-02-05 09:27:58

java spring boot html

大數(shù)據(jù)Hadoop-04.高可用集群安裝

Hadoop 3.3.4 高可用集群安裝

2023-01-23 19:45:52

Hadoop 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

HDFS機(jī)架感知

HDFS機(jī)架感知

2023-01-16 16:22:15

機(jī)架感知 Hadoop

大數(shù)據(jù)平臺datasophon 測試部署

標(biāo)簽（空格分隔）：大數(shù)據(jù)運(yùn)維專欄一：datasophon的介紹1.1datasophon的介紹DataSophon是近日開源的一款國產(chǎn)自研大數(shù)據(jù)管理平臺，致力于快速實(shí)現(xiàn)部署、管理、監(jiān)控以及自動化運(yùn)維大數(shù)據(jù)服務(wù)組件和節(jié)點(diǎn)的能力，幫助你快速構(gòu)建起穩(wěn)定、高效的大數(shù)據(jù)集群服務(wù)。主要有以下特性:極易部署，1小時可完成300節(jié)點(diǎn)的大數(shù)據(jù)集群部署國產(chǎn)化兼容，兼容ARM服務(wù)器和常用國產(chǎn)化操作系統(tǒng)監(jiān)控指標(biāo)全面豐富，

2023-01-11 15:36:41

大數(shù)據(jù)平臺dataso datasophon hadoop

HDFS，MapReduce，Yarn的架構(gòu)思想和設(shè)計原理

Hadoop 三大組件：HDFS，MapReduce，Yarn 的架構(gòu)分析和原理1引子????????大數(shù)據(jù)就是將各種數(shù)據(jù)統(tǒng)一收集起來進(jìn)行計算，發(fā)掘其中的價值。這些數(shù)據(jù)，既包括數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，也包括日志數(shù)據(jù)，還包括專門采集的用戶行為數(shù)據(jù)；既包括企業(yè)內(nèi)部自己產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也包括從第三方采購的數(shù)據(jù)，還包括使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的各種

2023-01-07 00:14:02

數(shù)據(jù)服務(wù)器 HDFS

Flink SQL管理平臺flink-streaming-platform-web安裝搭建

我的gitee地址：https://gitee.com/ddxygq/bigdatatechnicalpai最近看到有人在用flinksql的頁面管理平臺，大致看了下，嘗試安裝使用，比原生的flinksql界面確實(shí)好用多了，我們看下原生的，通過bin/sqlclient.sh命令進(jìn)入那個黑框，一只松鼠，對，就是那個界面。。。。這個工具不是Flink官方出的，是一個國內(nèi)的小伙伴寫的，Github地址

2022-12-06 14:55:07

flink sql kafka

三大實(shí)例帶你搞定 Prometheus API 使用

作為一位優(yōu)秀的技術(shù)人員，往往能通過對數(shù)據(jù)的最大化利用來產(chǎn)生更多價值。而 Prometheus 的監(jiān)控數(shù)據(jù)則是可以為我們所用的重要數(shù)據(jù)，它并不只能用于日常的監(jiān)控和告警使用，也可以用于數(shù)據(jù)分析、成本管理等企業(yè)需求。在這種場景下，需要我們從 Prometheus 去獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行處理加工。關(guān)于數(shù)據(jù)的獲取方法，通常會使用 Prometheus 提供的 API 來操作，本文將會對此進(jìn)行講解介紹。

2022-11-30 10:19:45

數(shù)據(jù)時間戳獲取數(shù)據(jù)

CDH5部署三部曲之二：部署和設(shè)置

本文是《CDH5部署三部曲》的第二篇，前文將集群所有機(jī)器做了必要的設(shè)置，今天一起來完成CDH的部署、啟動、設(shè)置等操作

2022-11-28 00:06:12

cloudera CDH 大數(shù)據(jù)

CDH5部署三部曲之一：準(zhǔn)備工作

CDH5部署前的準(zhǔn)備工作，包括系統(tǒng)設(shè)置、安裝文件下載等

2022-11-27 14:15:11

cloudera java cdh

Hadoop總結(jié)——Hadoop基礎(chǔ)

Hadoop基礎(chǔ)

2022-11-06 15:26:12

hadoop 數(shù)據(jù)mapreduce

字節(jié)跳動開源數(shù)據(jù)集成引擎 BitSail 的演進(jìn)歷程與能力解析

導(dǎo)讀BitSail 是字節(jié)跳動開源數(shù)據(jù)集成引擎，支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)同步，并提供離線、實(shí)時、全量、增量場景下全域數(shù)據(jù)集成解決方案，目前支撐了字節(jié)內(nèi)部和火山引擎多個客戶的數(shù)據(jù)集成需求。經(jīng)過字節(jié)跳動各大業(yè)務(wù)線海量數(shù)據(jù)的考驗，在性能、穩(wěn)定性上得到較好驗證。10 月 26 日，字節(jié)跳動宣布 BitSail 項目正式在 GitHub 開源，為更多的企業(yè)和開發(fā)者帶來便利，降低數(shù)據(jù)建設(shè)的成本，讓數(shù)據(jù)高效地

2022-11-03 11:51:33

數(shù)據(jù)flink 數(shù)據(jù)集成

使用Hadoop patch包修復(fù)的一次經(jīng)歷

原因：因為公司的平臺的數(shù)據(jù)量在30P左右，使用了Hadoop3.1.2的版本，而且使用的糾刪碼功能，報錯信息如下：java.io.IOException: Unexpected EOS from the readerat org.apache.hadoop.hdfs.StripeReader.readToBuffer(StripeReader.java:241)at org.apache.hado

2022-10-11 18:02:20

hadoop hdfs java

字節(jié)跳動基于Doris的湖倉分析探索實(shí)踐

更多技術(shù)交流、求職機(jī)會，歡迎關(guān)注字節(jié)跳動數(shù)據(jù)平臺微信公眾號，回復(fù)【1】進(jìn)入官方交流群Doris簡介Doris是一種MPP架構(gòu)的分析型數(shù)據(jù)庫，主要面向多維分析，數(shù)據(jù)報表，用戶畫像分析等場景。自帶分析引擎和存儲引擎，支持向量化執(zhí)行引擎，不依賴其他組件，兼容MySQL協(xié)議。Apache Doris具備以下幾個特點(diǎn)：良好的架構(gòu)設(shè)計，支持高并發(fā)低延時的查詢服務(wù)，支持高吞吐量的交互式分析。多FE均可對外提供服

2022-09-29 15:01:03

Presto安裝集成kerberos

解壓presto-server包tar -zxvf presto-server-0.276.tar.gz件目錄結(jié)構(gòu)如下drwxr-xr-x 3 rong rong 4096 Mar 29 10:29 bindrwxrwxr-x 2 rong rong 12288 Mar 29 09:54 lib-rw-r--r-- 1 rong rong 191539 Mar 5...

2022-09-27 06:12:38

hive hadoop hdfs

開源交流丨一站式大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維管家ChengYing安裝原理剖析

本期我們帶大家回顧一下漫路同學(xué)的直播分享《ChengYing 安裝原理剖析》。本期內(nèi)容多為實(shí)戰(zhàn)演示，歡迎有興趣的同學(xué)去 B 站配合視頻觀看，便于理解。一、ChengYing 安裝原理ChengYing 安裝主要分為下面八個模塊的內(nèi)容，下面為大家介紹一下每個模塊主要能做的事情：1、主機(jī)編排一個組件包里面有很多服務(wù)，指定服務(wù)安裝到哪些主機(jī)。2、沖突校驗根據(jù)組件包之間的依賴關(guān)系，校驗編排結(jié)果是否符合部署

2022-09-09 14:17:36

自定義配置信息配置文件

終于有人把不同標(biāo)簽的加工內(nèi)容與落庫講明白了丨DTVision分析洞察篇

上一篇文章詳細(xì)給大家介紹了標(biāo)簽的設(shè)計與加工，在標(biāo)簽生命周期流程中，標(biāo)簽體系設(shè)計完成后，便進(jìn)入標(biāo)簽加工與上線運(yùn)行階段，一般來說數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊會主導(dǎo)此過程，但我們需要關(guān)心以下幾個問題：?標(biāo)簽如何快速創(chuàng)建和實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽邏輯的在線化管理?業(yè)務(wù)人員怎么參與到標(biāo)簽建設(shè)流程中?百萬級別的標(biāo)簽如何落表一、加工方式：傳統(tǒng) VS 在線當(dāng)企業(yè)無標(biāo)簽系統(tǒng)時，一般由數(shù)據(jù)開發(fā)在離線數(shù)倉中完成標(biāo)簽的加工和運(yùn)行，運(yùn)營或市場同學(xué)需要某個

2022-09-08 16:39:42

數(shù)據(jù)sql hive

Hadoop總結(jié)

一、Hadoop是什么？Hadoop是一個Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。在工業(yè)界，Hadoop已經(jīng)是公認(rèn)的大數(shù)據(jù)通用存儲和分析平臺，它實(shí)現(xiàn)了分布式文件系統(tǒng)HDFS（?Hadoop Distributed File System）、分布式運(yùn)行程序編程框架MapReduce以及資源管理系統(tǒng)YARN（ Yet Another Resource Negotiator），其中HDF

2022-09-02 20:13:59

mapreduce hadoop 大數(shù)據(jù)

（1）sparkstreaming結(jié)合sparksql讀取socket實(shí)時數(shù)據(jù)流

Spark Streaming是構(gòu)建在Spark Core的RDD基礎(chǔ)之上的，與此同時Spark Streaming引入了一個新的概念：DStream（Discretized Stream，離散化數(shù)據(jù)流)，表示連續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流。DStream抽象是Spark Streaming的流處理模型，在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)上，Spark Streaming會對輸入數(shù)據(jù)按照時間間隔（如1秒）分段，每一段數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Spar

2022-08-31 11:56:08

spark java spark sql

MMA安裝及使用優(yōu)化

公司自建的hdfs集群，后期使用阿里的Maxcompute，就需要遷移數(shù)據(jù)到新環(huán)境中，阿里提供眾多的遷移方案，在經(jīng)過我們的實(shí)踐后，最終選擇了MMA，遷移數(shù)據(jù)Hive到Maxcompute。

2022-08-03 13:41:40

hive hdfs 數(shù)據(jù)遷移

一文看懂大數(shù)據(jù)生態(tài)圈完整知識體系【大數(shù)據(jù)技術(shù)及架構(gòu)圖解實(shí)戰(zhàn)派】

一文看懂大數(shù)據(jù)生態(tài)圈完整知識體系徐葳隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中相關(guān)的技術(shù)也在一直迭代進(jìn)步，作者有幸親身經(jīng)歷了國內(nèi)大數(shù)據(jù)行業(yè)從零到一的發(fā)展歷程，通過本文希望能夠幫助大家快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)圈完整知識體系。目前大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中的核心技術(shù)總結(jié)下來如圖1所示，分為以下9類，下面分別介紹。圖1 一、數(shù)據(jù)采集技術(shù)框架數(shù)據(jù)采集也被稱為數(shù)據(jù)同步。隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，產(chǎn)生了海

2022-08-03 11:28:08

數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)框架

大數(shù)據(jù)Hadoop之——任務(wù)調(diào)度器Oozie（Oozie環(huán)境部署）

Oozie是一個基于工作流引擎的開源框架，依賴于MapReduce來實(shí)現(xiàn)，是一個管理 Apache Hadoop 作業(yè)的工作流調(diào)度系統(tǒng)。是由Cloudera公司貢獻(xiàn)給Apache的，它能夠提供對Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任務(wù)調(diào)度與協(xié)調(diào)。Oozie需要部署到Java Servlet容器中運(yùn)行。

2022-07-16 19:01:00

大數(shù)據(jù)Oozie

大數(shù)據(jù)Hadoop之——Cloudera Hadoop（CM 6.3.1+CDH 6.3.2環(huán)境部署）

在眾多 Hadoop 版本中， CDH（Cloudera Hadoop）是 Hadoop 眾多分支中比較出色的版本，它由Cloudera 發(fā)行和維護(hù)。CDH 基于 Apache 的 Hadoop 進(jìn)行重新構(gòu)建，提供了基于 Web 頁面的群集部署和管理操作。Hadoop發(fā)行版除了社區(qū)的Apache hadoop外，Cloudera Hadoop（CDH）、Hortonworks、MapR、EMC、IBM、INTEL、華為等都提供自己的商業(yè)版本。

2022-07-08 23:38:26

hadoop CDH 大數(shù)據(jù)

#Word文檔導(dǎo)入#大數(shù)據(jù)presto+Alluxio?

大數(shù)據(jù)presto+Alluxio? 1.Presto安裝? 角色分配?IP地址?HOSTNAME?NodeID?角色?172.16.16.241?incubator-test-dc-001?presto-cdh01?coordinator?172.16.16.246?incubator-test-dc-002?presto-cdh02?worker?172.16.16.25

2022-05-16 16:55:10

cloudera hive apache

MacOS下安裝Apache Flink及測試WordCount

1.安裝java1.8版本steven@wangyuxiangdeMacBook-Pro  ~  java -versionjava version "1.8.0_211"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed

2022-05-16 15:43:40

flink apache java

linux硬核知識點(diǎn)

man 是 manual 的縮寫，將指令的具體信息顯示出來。當(dāng)執(zhí)行`man date`時，有 DATE(1) 出現(xiàn)，其中的數(shù)字代表指令的類型，常用的數(shù)字及其類型如下

2022-04-23 17:02:38

bash 文件系統(tǒng)子進(jìn)程

Shell腳本進(jìn)階

if 判斷條件 1 ; then 條件為真的分支代碼 elif 判斷條件 2 ; then 條件為真的分支代碼 elif 判斷條件 3 ; then 條件為真的分支代碼 else 以上條件都為假的分支代碼 fi

2022-04-22 20:49:44

bash 賦值 ip地址

用戶行為指標(biāo)淺析

前言用戶行為分析是對用戶在產(chǎn)品或觸點(diǎn)上產(chǎn)生的行為及行為背后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過構(gòu)建用戶行為數(shù)據(jù)分析體系或者用戶畫像，來改變產(chǎn)品、營銷、運(yùn)營決策，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營，指導(dǎo)業(yè)務(wù)增長。總之，很重要。先來看下用戶類行為指標(biāo)說明，然后下面詳解常寫的指標(biāo)。僅供參考，實(shí)際開發(fā)邏輯還是按業(yè)務(wù)需求為標(biāo)準(zhǔn)。指標(biāo)名稱解釋說明:新增用戶首次聯(lián)網(wǎng)使用應(yīng)用的用戶，如果一個用戶首次打開某APP，那這個用戶定義為新增用戶：卸載再安裝

2022-04-19 16:28:49

sql 唯一標(biāo)識業(yè)務(wù)需求

一文玩轉(zhuǎn)Linux(NAT)網(wǎng)絡(luò)配置(保姆級別教程)

VMWare提供了三種工作模式，它們是bridged(橋接模式)、NAT(網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換模式)和host-only(主機(jī)模式)，bridged(橋接模式) 是 VMWare 虛擬出來的操作系統(tǒng)就像是局域網(wǎng)中的一臺獨(dú)立的主機(jī)，它可以訪問網(wǎng)內(nèi)任何一臺機(jī)器。在橋接模式下，需要手工為虛擬系統(tǒng)配置IP地址、子網(wǎng)掩碼，而且還要和宿主機(jī)器處于同一網(wǎng)段，這樣虛擬系統(tǒng)才能和宿主機(jī)器進(jìn)行通信。同時，由于這個虛擬系統(tǒng)是局域網(wǎng)中的一個獨(dú)立的主機(jī)系統(tǒng)，那么就可以手工配置它的TCP/IP配置信息，以實(shí)現(xiàn)通過局域網(wǎng)的網(wǎng)關(guān)或路由器訪問互聯(lián)網(wǎng)。使用橋接模式的虛擬系統(tǒng)和宿主機(jī)器的關(guān)系，就像連接在同一個Hub上的兩臺電腦。想讓它們相互通訊，需要為虛擬系統(tǒng)配置IP地址和子網(wǎng)掩碼，否則就無法通信。

2022-04-15 00:12:57

centos Linux NAT網(wǎng)絡(luò)配置

詳解Apache Hudi如何配置各種類型分區(qū)

1. 引入??Apache??Hudi支持多種分區(qū)方式數(shù)據(jù)集，如多級分區(qū)、單分區(qū)、時間日期分區(qū)、無分區(qū)數(shù)據(jù)集等，用戶可根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的分區(qū)方式，下面來詳細(xì)了解Hudi如何配置何種類型分區(qū)。2. 分區(qū)處理為說明Hudi對不同分區(qū)類型的處理，假定寫入Hudi的??Schema??如下{ "type" : "record", "name" : "HudiSchemaDemo",

2022-04-11 16:12:41

hive apache 字段

用 GraphScope 像 NetworkX 一樣做圖分析

NetworkX 是 Python 上最常用的圖分析包，GraphScoep 兼容 NetworkX 接口。本文中我們將分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一樣在（大）圖上進(jìn)行分析。快速訪問graphscope：??https://github.com/alibaba/GraphScope??NetworkX 是什么NetworkX 是一個用 Python 語言開發(fā)的圖論與復(fù)雜

2022-04-11 15:02:53

twitter 數(shù)據(jù)聚類

都2022年了，HDFS為何還如此能戰(zhàn)！

HDFS也許不是最好的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，但依然是最重要的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。

2022-04-11 14:12:13

hdfs 數(shù)據(jù)HDFS

MapReduce編程模型和計算框架

1 概述源于Google的MapReduce論文，發(fā)表于2004年12月。Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版。Hadoop問世前，已有分布式計算，但都是專用系統(tǒng)，僅處理某一類計算，比如進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)排序。這樣的系統(tǒng)無法復(fù)用到其他大數(shù)據(jù)計算場景，每種應(yīng)用都需要開發(fā)與維護(hù)專門系統(tǒng)。而Hadoop MapReduce造就了大數(shù)據(jù)計算通用編程。只要遵循MapRedu

2022-04-05 20:52:00

mapreduce 數(shù)據(jù)服務(wù)器

數(shù)倉建模—OneID

今天是我在上海租房的小區(qū)被封的第三天，由于我的大意，沒有屯吃的，外賣今天完全點(diǎn)不到了，中午的時候我找到了一包快過期的肉松餅，才補(bǔ)充了1000焦耳的能量。但是中午去做核酸的時候，我感覺走路有點(diǎn)不穩(wěn)，我看到大白的棉簽深入我的嘴里，我竟然以為是吃的，差點(diǎn)咬住了，還好我有僅存的一點(diǎn)意識。下午我收到女朋友給我點(diǎn)的外賣——面包（我不知道她是怎么點(diǎn)到的外賣，我很感動），很精致的面包，擱平時我基本不喜歡吃面包，但

2022-03-31 17:39:18

數(shù)據(jù)建模 spark

GC：垃圾回收機(jī)制，不用手動回收釋放#yyds干貨盤點(diǎn)#

GC：垃圾回收機(jī)制，不用手動回收釋放什么是垃圾？對象被判定為垃圾的標(biāo)準(zhǔn)沒有被其他對象引用怎么判斷垃圾？判定對象是否為垃圾的算法引用計數(shù)算法通過判斷對象的引用數(shù)量來決定對象是否可以被回收每個對象實(shí)例都有一個引用計數(shù)器，被引用則+1，完成引用則1任何引用計數(shù)為0的對象實(shí)例可以被當(dāng)作垃圾收集優(yōu)點(diǎn):執(zhí)行效率高，程序執(zhí)行受影響較小缺點(diǎn)︰無法檢測出循環(huán)引用的情況，導(dǎo)致內(nèi)存泄露javapackagecom.in

2022-03-02 08:23:48

引用計數(shù)java 方法區(qū)

Hadoop Kerberos 集成

官網(wǎng)參考：https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.html2、創(chuàng)建Hadoop系統(tǒng)用戶為Hadoop開啟Kerberos，需為不同服務(wù)準(zhǔn)備不同的用戶，啟動服務(wù)時需要使用相應(yīng)的用戶。須在所有節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建以下用戶和

2022-02-19 13:55:44

hadoop hdfs xml

第12講：Flink 常用的 Source 和 Connector

Flink系列文章1.第01講：Flink的應(yīng)用場景和架構(gòu)模型(https://www.ikeguang.com/?p=1976)2.第02講：Flink入門程序WordCount和SQL實(shí)現(xiàn)(https://www.ikeguang.com/?p=1977)3.第03講：Flink的編程模型與其他框架比較(https://www.ikeguang.com/?p=1978)4.第04講：Flink

2022-01-29 10:24:47

flink redis apache

數(shù)倉建模—指標(biāo)體系#yyds干貨盤點(diǎn)#

指標(biāo)體系提起指標(biāo)這個詞，每個人似乎都可以說出幾個指標(biāo)，像經(jīng)常在工作中會聽到的日活、月活、注冊率、轉(zhuǎn)化率、交易量等事實(shí)上指標(biāo)就是用來量化事物的一個工具，幫助我們?nèi)⒁恍┏橄蟮氖录贸鲆粋€輪廓上的描述。例如我們可以從指標(biāo)上判斷一個產(chǎn)品的好壞，用戶粘性等等，例如我們通過日活能去判斷出我們整個產(chǎn)品的用戶量，從而能反應(yīng)出我們這個產(chǎn)品的一個健康程度，也就是否處于增長過程中。一個好的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系可以助力業(yè)務(wù)快速

2021-12-22 17:10:10

數(shù)據(jù)搜索二級

整合Apache Hudi+Mysql+FlinkCDC2.1+CDH6.3.0

一、環(huán)境準(zhǔn)備1.環(huán)境準(zhǔn)備：flink 1.13.1+hudi0.10+hive2.1.1+cdh6.3.0+mysql5.7+flinkcdc2.1+flink web平臺二.編譯hudi（這個編譯是以前的一個測試版本，編譯大同小異）1.使用git命令下載hudi0.10的代碼steven@wangyuxiangdeMacBook-Pro  ~  git clone https://gith

2021-12-15 17:13:27

flink hive 數(shù)據(jù)

sqoop用法之mysql與hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出#yyds干貨盤點(diǎn)#

一.Sqoop介紹Sqoop是一個用來將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如：MySQL、Oracle、Postgres等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。對于某些NoSQL數(shù)據(jù)庫它也提供了連接器。Sqoop，類似于其他ETL工具，使用元數(shù)據(jù)模型來判斷數(shù)據(jù)類型并在數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)移到Hadoop時確保類型安

2021-12-06 22:38:37

hive mysql 數(shù)據(jù)

0012 - YARN三種資源調(diào)度器解析

大數(shù)據(jù)夢工廠（0012YARN三種資源調(diào)度器解析）(https://mp.weixin.qq.com/s/wkwIrLIwbfTzyEk9PkMdQ)1YARN資源調(diào)度器簡介資源調(diào)度器（ResourceScheduler）是HadoopYARN中最核心的組件之一，且是ResourceManager中的一個服務(wù)組件，負(fù)責(zé)整個Hadoop集群資源的分配和管理，用于解決各應(yīng)用程序之間集群資源搶占的問題。

2021-11-30 23:19:04

Hadoop YARN 大數(shù)據(jù)

#yyds干貨盤點(diǎn)#Hadoop企業(yè)級生產(chǎn)調(diào)優(yōu)手冊(二)

上節(jié)：Hadoop企業(yè)級生產(chǎn)調(diào)優(yōu)手冊(一)(https://blog.51cto.com/u_14932245/4693074)五、HDFS存儲優(yōu)化注：演示糾刪碼和異構(gòu)存儲需要一共5臺虛擬機(jī)。盡量拿另外一套集群。提前準(zhǔn)備5臺服務(wù)器的集群。5.1糾刪碼5.1.1糾刪碼原理HDFS默認(rèn)情況下，一個文件有3個副本，這樣提高了數(shù)據(jù)的可靠性，但也帶來了2倍的冗余開銷。Hadoop3.x引入了糾刪碼，采用計算

2021-11-27 11:28:03

hadoop hdfs mapreduce

#yyds干貨盤點(diǎn)#Hadoop企業(yè)級生產(chǎn)調(diào)優(yōu)手冊(一)

一、HDFS核心參數(shù)1.1NameNode內(nèi)存生產(chǎn)配置1.NameNode內(nèi)存計算每個文件塊大概占用150byte，一臺服務(wù)器128G內(nèi)存為例，能存儲多少文件塊呢？12812810241024/150Byte≈9.1億2.Hadoop2.x系列，配置NameNode內(nèi)存NameNode內(nèi)存默認(rèn)2000m，如果服務(wù)器內(nèi)存4G，NameNode內(nèi)存可以配置3G。在hadoopenv.sh文件中配置如下

2021-11-26 10:48:36

hadoop hdfs 數(shù)據(jù)

HBase面試題整理

1、HBase的特點(diǎn)是什么？1）大：一個表可以有數(shù)十億行，上百萬列；2）無模式：每行都有一個可排序的主鍵和任意多的列，列可以根據(jù)需要動態(tài)的增加，同一張表中不同的行可以有截然不同的列；3）面向列：面向列（族）的存儲和權(quán)限控制，列（族）獨(dú)立檢索；4）稀疏：空（null）列并不占用存儲空間，表可以設(shè)計的非常稀疏；5）數(shù)據(jù)多版本：每個單元中的數(shù)據(jù)可以有多個版本，默認(rèn)情況下版本號自動分配，是單元格插入時的時

2021-11-14 14:27:35

數(shù)據(jù)緩存 hive

CDH6.3.2 集成 openldap 配置

CDH6.3.2集成openldap配置標(biāo)簽（空格分隔）：大數(shù)據(jù)運(yùn)維專欄toc一：hive集成openldap1.1CDH6.3.2的主機(jī)節(jié)點(diǎn)安裝openldap的客戶端openldap服務(wù)端已經(jīng)配置完成，不會看flyfish博文https://blog.51cto.com/flyfish225/4562546在此不做部署：安裝openldapclient裝包：yumyinstallopenlda

2021-11-11 17:44:50

openladp cdh hive

kafka分區(qū)擴(kuò)容和修改三個副本數(shù)

Kafka是Apache旗下的一款分布式流媒體平臺，Kafka是一種高吞吐量、持久性、分布式的發(fā)布訂閱的消息隊列系統(tǒng)。它最初由LinkedIn(領(lǐng)英)公司發(fā)布，使用Scala語言編寫，與2010年12月份開源，成為Apache的頂級子項目。它主要用于處理消費(fèi)者規(guī)模網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)。動作指(網(wǎng)頁瀏覽、搜索和其它用戶行動所產(chǎn)生的數(shù)據(jù))。?消息系統(tǒng)分類我們知道常見的消息系統(tǒng)有Kafka、Rabbi

2021-10-27 11:28:04

cloudera jar kafka

耗時一個月，整理出這份Hadoop吐血寶典

本文目錄：一、HDFS\二、MapReduce\三、Yarn\四、Hadoop3.x新特性\五、Hadoop大廠面試真題解析Hadoop涉及的知識點(diǎn)如下圖所示，本文將逐一講解：!(https://s4.51cto.com/images/blog/202110/22145555_6172607b946f17173.png?xossprocess=image/watermark,size_14,tex

2021-10-22 14:57:18

hadoop 大數(shù)據(jù)

Dolphinscheduler1.3.8集群部署

1.集群節(jié)點(diǎn)規(guī)劃及說明主機(jī)部署服務(wù)說明172.16.53.179masterserver,alertserver,zookeeper,mysql數(shù)據(jù)庫也在該主機(jī)172.16.53.180zookeeperzk172.16.53.181apiserver,zookeeperweb服務(wù)端口:12345172.16.53.182masterserver172.16.53.183workserver172

2021-10-13 20:44:42

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