大数据为什么要选择Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析. Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,其核心部分的代码只有63个Scala文件,非常轻量级. Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但基于内存和迭代优化的设计,Spark 在某些工作负载表现更优秀. 在2014上半年,Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域最活跃的开源项目之一,当下已活跃在Hortonwor

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显

最近接手了一个改造多平台日志服务的需求,经过梳理,我认为之前服务在设计上存在缺陷.经过一段时间的技术方案调研,最终我们决定选择使用 Flink 重构该服务. 目前重构后的服务已成功经受了国庆节流量洪峰的考验,今日特来总结回顾,和大家分享一下经验. 业务需求及背景 在了解改造服务的需求前,我们首先要明确,要解决什么问题以及目前的服务是如何解决的. 当前的业务逻辑还是比较清晰的: 采集同一时段不同数据源的日志: 对采集的数据进行处理: 将处理后的数据上传到指定位置,供客户下载. 我们面临的痛点和难点

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给

在这篇文章中, 将讨论EDW on Hadoop 有哪些备选方案, 以及我个人的倾向性, 最后是建构方法.  欢迎转载, 但必须注明原贴(刘忠武,  http://www.cnblogs.com/harrychinese/p/edw_on_hadoop.html). 数据仓库发展已经有二十多年了, 我们先看看数据仓库发展的趋势: 在数据规模小的时候, 采用单节点RDBMS作为存储和执行引擎, 比如Oracle/PostgreSQL/MySQL都行; 当数据规模大了后, 或者时间窗口很紧时, 多采

1.前言 Kubernetes 很火,一大批互联网公司早已领先一步,搭建起专有的 PaaS平台,传统企业们看到的 Kubernetes的趋势,亦不甘落后,在试水的道上一路狂奔-- 虽然,Kubernetes很火,并不代表可以"上手即用",基于 Kubernetes的容器编排也不是简单的"拿来主义".在容器圈,除了Kubernetes,还存在着 Mesos.Swarm等分属不同阵营的容器集群管理工具,以及基于这些工具的多个容器云提供商. 腾讯云在 2016年底决定开发

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

SOLR是什么 (官方的解释) Solr是基于Apache Lucene构建的流行的.快速的.开源的企业搜索平台. Solr也是高度可靠.可伸缩和容错的,提供分布式索引.复制和负载平衡查询.自动故障转移和恢复.集中配置等等.Solr为世界上许多最大的互联网站点提供搜索和导航功能. Solr官网地址:https://lucene.apache.org/solr/ Elasticsearch Solr的同类产品主要是Elasticsearch.Elasticsearch现在非常火,通过谷歌搜索的趋势

技术选型之Docker容器引擎 https://segmentfault.com/a/1190000019462392 图过不来的 原作者写的挺好的 题外话 最近对Docker和Kubernetes进行了一番学习,前两天做了一次技术分享,回去听了一遍自己演讲的录音,发现单单PPT做好还是远远不够的,没有提前准备好逻辑严谨的讲稿,在讲的时候出现了卡壳.漏掉技术点.逻辑矛盾的问题.为了解决这个问题,我打算以后在做技术分享前,都按着PPT的内容先写成博客,理顺表达逻辑.另外,我觉得每次技术分享使用的P

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

(#)背景 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本. 此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键. 垂直应用架构 当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率. 此时,用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键.

Atitit 开发2d游戏的技术选型attilax总结 1.1. 跨平台跨平台:一定要使用跨平台的gui技术,目前最好的就是h5(canvas,webgl,dom) +js了..1 1.2. 游戏前后端语言的选择(既然用了h5,js就是前端不二选择)1 1.3. Js ide sublime ,webstorm1 1.4. Java ide eclipse mars1 1.5. 使用怎样的h5游戏引擎(推荐dom,cocos2d)1 1.6. Ui编辑器,场景编辑器(dw,)2 1.7. 例外,

JS爆炸下的技术选型  刘尚奇    ThoughtWorks, 高级咨询师 JS每6个星期出现一个新框架,那么如何进行JS的选型.以下从四个方面来分析. 1.工具 NPM for all the things   用来管理项目依赖就足够了. Webpack    除了资源的loader,还可以做编译构建等. 很多时候只是用NPM +Webpack就足够对前端工程进行构建,打包,压缩等,不用再去引入像Gulp.Grunt这样的工具. 2.类库 react,官方更愿意是一个类库,是mvc中V的部分

今年一直在关注移动端技术的发展,自己也用博客园的rss接口玩了半年,关于技术选型的困惑和大家说说 一 趋势 随着手机硬件不断的升级,外加4g牌照的发放,不出2年时间移动端web站点和手机app一定会进一步井喷,中小企业.二三线城市的软件公司也会进入到这个领域.以后移动站点和移动app有可能就成为web开发者的主要日常工作了. 二营销对技术选型的影响 目前移动端的营销手段虽然很多,但多数公司最基本的手段无非是 1 优酷视频 ---->各种广告+二维码 营销-->手机扫描二维码 在手机浏览器中打开

atitit.技术选型方法总结为什么java就是比.net有前途 #----按照不同的需要有不铜的法... 一般有开发效率,稳定性上的需要.. 作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 转载请注明来源: http://blog.csdn.net/attilax #-----常规选型..一般还是java+php比较好.. 长期性:把需要都罗列出来,然后把那些在长期还用得到的标出来. 一般来说．console是最稳定性的．．．前端gui/web是不稳

消息中间件的技术选型心得-RabbitMQ.ActiveMQ和ZeroMQ 作者:chszs,转载需注明.博客主页:http://blog.csdn.net/chszs RabbitMQ.ActiveMQ和ZeroMQ都是极好的消息中间件,但是我们在项目中该选择哪个更适合呢?很多开发者面临这个烦恼.下面我会对这三个消息中间件做一个比较,看了后你们就心中有数了. RabbitMQ是AMQP协议领先的一个实现,它实现了代理(Broker)架构,意味着消息在发送到客户端之前可以在中央节点上排队.此特性

前言:这篇文章是笔者在项目中对布局技术进行技术选型和应用的相关介绍,供大家参考. && [self.buttonscount] > 0) { UIButton *button = self.buttons[0]; [button autoPinEdgesToSuperviewEdges]; } else { [self.buttonsautoMatchViewsDimension:ALDimensionWidth]; [[self.buttonsfirstObject] autoPi

原文作者:mcgrady 原文地址:.net项目技术选型总结 做.net开发已经几年了,也参与开发了很多大大小小的项目,所以现在希望总结出一套开发.net项目的常用技术,也为以后做项目技术选型的时候作为参考. 数据库 小型项目:SQLite 中大型项目:MS SQL Server(国内) / Mysql(国外) 数据访问技术 SqlHelper(ADO.NET) 轻型ORM:Dapper / PetaPoco 大型ORM:EF / NHibernet 服务端技术 ASP.NET MVC WCF

问题: spark集成hive,启动spark-shell或者spark-sql的时候,报错: INFO MetaStoreDirectSql: MySQL check failed, assuming we are not on mysql: Lexical error at line 1, column 5. Encountered: "@" (64), after : "". 环境: spark-1.4 hive-1.2.1 mysql-5.1 jdbc驱动

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version