一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍 一. DataX3.0概览 ​ DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.MaxCompute(原ODPS).HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能.   ● 设计理念 为了解决异构数据源同步问题,DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路,DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源.当需要接入一个新的数据源的时候,只需要将此数据源对接到Dat

最近,利用一些时间对oracle数据库实时同步工具做了一些调研分析,主要关注了linkedin的databus和阿里的yugong两个中间件,其中databus需要在每个待同步的表上增加额外的列和触发器来实现,方案比较重,本文将着重分析一下阿里的yugong实现方案及给出分析调研报告. 1.yugong实时同步原理 使用了oracle的物化视图日志功能,类似于一个内部的触发器,原表的数据库需要对用户授权具有物化视图日志的创建和删除权限,关于物化视图日志的详细描述,可以参考下面的文章: http:

转自:https://www.cnblogs.com/cn-leodream/p/6497277.html 看介绍文档貌似挺好:https://github.com/alibaba/jstorm   阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更多技术支持,加快内部业务响应速度 现有Storm无法满足一些需求 现有storm调度太简单粗暴,无法定制化 Storm 任务分配不平衡 RPC OOM一直没

阿里云·云栖社区携手阿里聚安全打造阿里安全技术公开课,带你一探互联网安全的风采 关于移动APP安全 移动App是大家使用手机每天接触最多的东西,然而在移动APP开发中,由于一些开发工程师对安全的不重视,导致APP中出现漏洞风险,比如App被逆向.重打包,数据在存储或传输过程中泄露,系统漏洞被利用,逻辑漏洞被绕过等等,本课程,阿里安全专家阿刻为你解读移动App安全那些事. 讲师:阿刻 阿里聚安全无线技术专家 课程简介 本课程主要介绍移动APP漏洞风险的现状,比如APP破解.盗版.重打包,一些APP

对于公开课,可能目前用不上这些,但是往往能在以后想解决方案的时候帮助到我.以下是阿里对公开课的整理 摘要: 在首届阿里巴巴在线峰会上,阿里巴巴中间件技术部专家魏鹏为大家带来了题为<基于Java容器的多应用部署技术实践>的分享,主要分享内容首先是阿里Java容器的发展历程,接着与大家分享目前Java容器的基础架构,最后与大家探讨经过这样的改变之后,它能够完成的一些高阶的特性. 本文首先向大家介绍阿里Java容器的发展历程,整个Java容器从开始到现在经历了哪些阶段,接着给大家分享目前Java容器

MySQL的公开课,可能目前用不上这些,但是往往能在以后想解决方案的时候帮助到我.以下是阿里对公开课的整理 摘要: 本文根据阿里高级数据库专家何登成在首届阿里巴巴在线技术峰会上的分享整理而成.他主要介绍了AliSQL相对于MySQL进行的性能优化.通过大连接.高并发下的数据库稳定性保障和库存热点更新两个问题的解决方案介绍了高低水位限流和线程池的使用方法以及库存热点优化的三步改进,提出AliSQL的完整生态体系. 本文根据阿里高级数据库专家何登成在首届阿里巴巴在线技术峰会上的分享整理而成.他主要介

去你尼玛的大QQ ,一个 SSL 证书,花了我一整天时间,特意在此记载,为后面的小伙伴参考 最近在开发小程序,小程序规定要使用 https 协议,那我能怎么办?去申请啊,傻逼 阿里云的 SSL 证书申请在 CA证书服务,可以购买,也有免费版的,免费版的肯定有限制啊, 免费版的,只能限制一个域名 下面是操作步骤: 1,购买证书 2.找到免费版的(不知道是啥原因,进去之后是不显示免费版的),显示免费版的操作如下: 2.1:点击 Symantec --> 增强型 OVSSL --> 就能看到 免费型

IDC:阿里云中国第一 市场份额为2到9名总和   https://news.cnblogs.com/n/617838/ 1 月 21 日,市场研究机构 IDC 日前公布 2018 年上半年中国公有云厂商市场份额数据.报告显示,阿里云市场份额位居中国第一,相当于二至九名总和.IDC 数据显示,阿里云公有云市场份额达到 43%,稳居中国市场第一,并大幅甩开国内竞争对手.IDC 中国公有云市场数据报告 2015 年统计至今,3 年来阿里云一直位居中国市场第一. IDC 指出,阿里云拥有更多的云产品,

作者:jkgeekjack链接:https://www.nowcoder.com/discuss/80156?type=0&order=0&pos=13&page=2来源:牛客网 个人简介 本人是双非末流一本,大三,CS专业,有百度实习经历 过程 先解释一下十面阿里,总共分为阿里云四面,蚂蚁两面,菜鸟四面:七面头条分为金融三面,抖音一面,效率工程三面:六个Offer分别是阿里.腾讯.头条.华为.蘑菇街.三七互娱. 从二月份在牛客网看到阿里云的招聘贴就投了,那是我最早投递的公司,当时

大数据产品架构 BASE - Dataworks ODPS - MaxCompute ODPS 功能组成(Open Data Process Service) ODPS 是旧称,阿里云公有云服务中现称为 MaxCompute  Tunnel - 高速上传外部数据到 ODPS 内部,也可以高速下载 ODPS 内部数据到外部 ODPS 基本概念 项目空间(Project) 表(Table) 分区(Partition) 任务(Task) ①. - 任务(Task):单个 SQL Query 或者 Ma

我的Springboot框架,欢迎关注: https://github.com/junneyang/common-web-starter Dubbo-大波-服务化框架 dubbo_百度搜索 Dubbo与Zookeeper.SpringMVC整合和使用(负载均衡.容错) - 好库文摘 User Guide-zh - Dubbo - Alibaba Open Sesame User Guide-zh - Dubbo - Alibaba Open Sesame 简单之美 | Dubbo架构设计详解 D

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任建) 这个作业的要求在哪里 个人博客作业-软件案例分析 我在这个课程的目标是 完成一次完整的软件开发经历并以博客的方式记录开发过程的心得掌握团队协作的技巧做出一个优秀的.持久的.具有实际意义的产品 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 尝试着分析一个软件学会规划分析软件的步骤和设计衡量方式 教学班级 006 简介 本文主要介绍邹欣老师团队的一项OCR识别表单的开源工作,并与同类型的轻量级OCR文本识别软件进行对比测试和分析

一节: public class Yugongyishan_ { //定义一个名为Yugongyishan_的类 Public static void main(string args[])   //主程序 { //提出问题:惩山北之塞,出入之迂 //项目讨论的方式:聚室而谋曰 //项目的目标:毕力平险,指通豫南,达于汉阴 //以愚公为项目经理,编程人员,技术人员,工程管理人员等的团队 // 遗男为外协 //项目的参与者:(愚公)率子孙荷担者三夫 //解决方法:扣石垦壤,箕畚运于渤海之尾 int

这是<GPU学习深度学习>系列文章的第三篇,主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块,进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: GPU 学习深度学习系列Part 1:传统机器学习的回顾 GPU 学习深度学习系列Part 2:Tensorflow 简明原理 上一讲中,我们用最简单的代码,实现了最简单的深度学习框

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

转自博客园:行走在云端的愚公: 一.logback的介绍 Logback是由log4j创始人设计的另一个开源日志组件,官方网站: http://logback.qos.ch.它当前分为下面下个模块: logback-core:其它两个模块的基础模块 logback-classic:它是log4j的一个改良版本,同时它完整实现了slf4j API使你可以很方便地更换成其它日志系统如log4j或JDK14 Logging logback-access:访问模块与Servlet容器集成提供通过Http

很多人都知道大数据很火,就业很好,薪资很高,想往大数据方向发展.但该学哪些技术,学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么大讲台老师就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统.硬件.网络.服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发.编程.写代码感兴趣?还是数学.统计学专业,对数据和数字特别感兴趣. 其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控.大数据开发/设计/架构.数据

最近知道一种打印日志的新方法,在此做一下学习总结. 转自:行走在云端的愚公 https://www.cnblogs.com/warking/p/5710303.html 一.logback的介绍    Logback是由log4j创始人设计的另一个开源日志组件,官方网站: http://logback.qos.ch.它当前分为下面下个模块:   logback-core:其它两个模块的基础模块   logback-classic:它是log4j的一个改良版本,同时它完整实现了slf4j API使

前言 DT时代对平台或商家来说最有价值的就是数据了,在大数据时代数据呈现出数据量大,数据的维度多的特点,用户会使用多维度随意组合条件快速召回数据.数据处理业务场景需要实时性,需要能够快速精准的获得到需要的数据.之前的通过数据库的方式来处理数据的方式,由于数据库的某些固有特性已经很难满足大数据时代对数据处理的需求. 所以,在大数据时代使用hadoop,hive,spark,作为处理离线大数据的补充手段已经大行其道. 以上提到的这些数据处理手段,只能离线数据处理方式,无法实现实时性.Solr作为补充