估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,浪尖在这里给出以下建议。 一,存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据,所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以,有如下建议: 1,如果可能,在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点,同时配置好Spark和hadoop的内存使用,避免相互干扰(对于hadoop,
我们每分钟会有几百万条的日志进入系统,我们希望根据日志提取出时间以及用户名称,然后根据这两个信息形成
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,在这里给出以下建议。主要译自官网
在《携程技术2018年度合集》中,一共70篇文章中,只有5篇是大数据的内容。其中有一篇,讲到了Alluxio的应用过程。
在使用Hadoop过程中,小文件是一种比较常见的挑战,如果不小心处理,可能会带来一系列的问题。HDFS是为了存储和处理大数据集(M以上)而开发的,大量小文件会导致Namenode内存利用率和RPC调用效率低下,block扫描吞吐量下降,应用层性能降低。通过本文,我们将定义小文件存储的问题,并探讨如何对小文件进行治理。
作者简介 郭建华,携程技术中心软件研发工程师,2016年加入携程,在大数据平台部门从事基础框架的研究与运维,主要负责HDFS、Alluxio等离线平台的研发运维工作。 进入大数据时代,实时作业有着越来越重要的地位,并且部分实时和离线作业存在数据共享。实践中使用统一的资源调度平台能够减少运维工作,但同时也会带来一些问题。 本文将介绍携程大数据平台是如何引入Alluxio来解决HDFS停机维护影响实时作业的问题,并在保证实时作业不中断的同时,减少对HDFSNameNode的压力,以及加快部分Spark SQL作
随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考。
rdd 分布式弹性数据集,简单的理解成一种数据结构,是 spark 框架上的通用货币。所有算子都是基于 rdd 来执行的,不同的场景会有不同的 rdd 实现类,但是都可以进行互相转换。rdd 执行过程中会形成 dag 图,然后形成 lineage 保证容错性等。从物理的角度来看 rdd 存储的是 block 和 node 之间的映射。
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段,更多的是面向OLAP场景,即数据仓库、BI应用等。
面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权,随着该领域开始出现新生力量,其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中,Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一,Gartner的调查也揭示了Hado
在大数据时代的初期,我们面临的数据主要是大容量的静态数据集,针对离线和大规模数据分析设计的Hadoop依靠HDFS和Mapreduce可以灵活、高效的处理这种数据形态。然而,随着大数据时代的演进,具有实时持续到达、到达次序独立且高度无序等特征的流式数据在当前商业环境中变得越来越常见,人们迫切的想对这种流式数据进行实时分析并进而转化成商业价值,于是推动了大数据技术的演进。
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流,按照时效性可划分为实时和离线,实时日志通过消息队列供下游消费使用,离线日志需要保存下来,供下游准实时(分钟级)计算任务,离线(小时级/天级/Adhoc)分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此,我们开发了一系列的日志落地处理模块,包括消息队列订阅 Subscriber,日志合并,自研 dragon 格式日志等,如下图所示: Subscriber:Spark Streaming 任务,消费实时数据,落地到 HDFS,每分钟一个目录,供下游准实时
随着科技进步互联网的发展,各行各业产生的数据越来越多,由此催生了大量的数据处理需求。
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01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后,该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件,同时也能解决在大Shuffle场景下,计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。(更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]) 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布,而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段,更多的是面向OLAP场景,即数据仓库、BI应用等。 大数据技术的发展并不是偶然的,它的背后是对于成本的考量。集中式数据库或者基于MPP架构的分布数据库往往采用的都是性能稳定但价格较为昂贵的小型机、一体机或者P C服务器等,扩展性相对较差;而大数据计算框架可以基于价格低廉的普通的硬件服务器构建,并且理论上支持无限扩展以支撑应用服务。
一旦构建了hudi,就可以通过cd hudi-cli && ./hudi-cli.sh启动shell。一个hudi数据集位于DFS上的basePath位置,我们需要该位置才能连接到Hudi数据集。Hudi库使用.hoodie子文件夹跟踪所有元数据,从而有效地在内部管理该数据集。
HDFS(Hadoop Distributed File System)的读写流程如下:
前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合
在大数据环境,很多组件都是基于HDFS,例如HDFS直接放文件环境、以及HBase、Hive等上层数据库环境。如果对HDFS环境未进行优化,小文件可能会造成HDFS系统的崩溃。今天我们来看一下。
原文:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎。 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来来做流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等。Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式。当数据的处理过程需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数
在RDD中,通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。 当我们,在创建了初始的RDD之后,才可以通过Spark Core提供的transformation算子,对该RDD进行transformation(转换)操作,来获取其他的RDD。 Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式,包括:
写了快两个月Structured Streaming的代码,最近刚把数据迁移代码写完。
一篇由三位Hudi PMC在2018年做的关于Hudi的分享,介绍了Hudi产生的背景及设计,现在看来也很有意义。
Spark是Scala语言实现的核心数据结构是RDD的基于内存迭代计算的分布式框架。
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业,估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。 我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop,主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce,分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题,大数据领域中的小文件问题,也是一个非常棘手的问题,仅次于数据倾斜问题,对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案,给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的,继承了其分布式计算的优点并进行了改进,spark生态更为丰富,功能更为强大,性能更加适用范围广,mapreduce更简单,稳定性好。主要区别
RDD 是一个弹性的分布式的数据集,是 Spark 中最基础的抽象。它表示了一个可以并行操作的、不可变得、被分区了的元素集合。用户不需要关心底层复杂的抽象处理,直接使用方便的算子处理和计算就可以了。
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业,估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景(首先声明一点,本文中所指的Hadoop,是很“狭义”的Hadoop,即在HDFS上直接跑MapReduce的技术,下同)。 我这几年实际研究和使用过大数据(包含NoSQL)技术包括Ha
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations)
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置,开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念,如行、列和模式。
寄云科技是专注用先进技术结合行业经验,推动产业升级的工业互联网平台厂商,利用云计算、大数据和物联网技术,致力于为企业提供全套IT+OT的解决方案,帮助传统的企业实现数字化转型,提高核心竞争力。
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时代在变迁,市场在变化,周边的软硬件环境也突飞猛进般的发展,同时企业的业务需求也不断升级,从规模到成本都有较高的要求,这刺激Hadoop生态圈的变革。据AMR研究显示,到2020年Hadoop将拥有502亿美元市场。如此多金诱惑下,各大解决方案提供商对Hadoop生态圈的发力可谓是越来越快,顺应潮流,Hadoop生态圈也更为完善和成熟,更是划分出了子生态圈如Spark。正是在这样一个背景下,Hadoop的顺利度过了2014年。2014业内哪些事情值得关注1)大数据解决方案提供商hortonworks上市。大
最近我发现,很多萌新说着想要做算法工程师,但是却对这个岗位的要求以及工作内容一无所知。以为学一个Python,再学一些机器学习、深度学习的模型就可以胜任了。工作就是用Python不停地写模型。
在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
spark Streaming
前面文章介绍了不少有关Spark Streaming的offset的管理以及如何优雅的关闭Spark Streaming的流程序。 到目前为止还有几个问题: (1)有关spark streaming集成kafka时,如果kafka新增分区, 那么spark streaming程序能不能动态识别到而不用重启? (2)如果需要重启,那么在自己管理offset时,如何才能识别到新增的分区? (3)spark streaming优雅关闭的策略还有那些? 首先第一个问题,如果kafka要新增分区,对于正在运行的实时流
我们这节课讲一下RDD的持久化 RDD的持久化 这段代码我们上午已经看过了,有瑕疵大家看出来了吗? 有什么瑕疵啊? 大家是否还记得我在第二节课的时候跟大家说,RDD实际是不存数据的? image.
进行Spark核心编程时,首先要做的第一件事,就是创建一个初始的RDD。该RDD中,通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后,才可以通过Spark Core提供的transformation算子,对该RDD进行转换,来获取其他的RDD。
Apache HDFS:Hadoop分布式文件系统(HDFS)提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统(GFS)这篇论文。在Hadoop 2.0.0之前,NameNode是HDFS集群中的单点故障(SPOF)。 使用Zookeeper,HDFS高可用性功能通过在具有热备份的主动/被动配置中提供在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问题。
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