一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户量是很大的一个数目.马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题,不管是玩笑还什么,细想而知,基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来. 对企业的用户数据进行分析,可以知道公司产品的运营情况,比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作,那就说明这个玩意儿已经快凉了,程序员赶快可以…

第1章 HDFS概述 1.1 HDFS产出背景及定义 1.2 HDFS优缺点 1.3 HDFS组成架构 1.4 HDFS文件块大小(面试重点) 第2章 HDFS的Shell操作(开发重点) 1．基本语法 bin/hadoop fs 具体命令 OR bin/hdfs dfs 具体命令 dfs是fs的实现类. 2．命令大全 [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs   [-appendToFile <localsrc> ... <dst&…

高可用架构图 先上一张搜索来的图. 如上图,HDFS的高可用其实就是NameNode的高可用. 上一篇里,SecondaryNameNode是NameNode单节点部署才会有的角色,它只帮助NameNode完成日志合并的工作,在NameNode出现问题时不能顶上去. 在高可用里,不再有SecondaryNameNode这个角色,Hadoop2.x版本支持NameNode的一主一备,3.x版本支持一主多备,由备机完成日志合并任务.某个时点只有主NameNode对外提供服务. 总结一下,在一个高可用…

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.…

2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠.Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖.对这份榜单感兴趣的可以找一下看看.本篇承接上一篇<DKM平台监控参数说明>,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明.DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看.在上一篇中已经就集群平均负载.集群磁盘使用情况.HDFS监控界面.Hbase监控界面等监控参数进行说明.今天就把…

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.…

chart.js插件生成折线图时数据普遍较大时Y轴数据不从0开始的解决办法,原文:http://bubuko.com/infodetail-328671.html 默认情况下如下图 Y轴并不是从0开始,这样折现图的幅度会很大,不是正常的幅度,解决办法如下, 示例代码: window.onload = function () { var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.m…

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.…

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR…

将一张图片存储在mysql中,并读取出来(BLOB数据:插入BLOB类型的数据必须使用PreparedStatement,因为插入BLOB类型的数据无法使用字符串拼写): ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ package com.lanqiao.javatest; import java.io.File…