Cerebro 是以前的 Elasticsearch 插件 Elasticsearch Kopf 的演变(https://github.com/lmenezes/elasticsearch- kopf) – 这不适用于 Elasticsearch 版本5.x或更高版本,这是由于删除了 site plugins。
Apache Spark是一个大数据处理引擎,与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码,Spark提供了更大的简单性。此外,由于Spark处理内存中的大多数操作,因此它通常比MapReduce更快,在每次操作之后将数据写入磁盘。
Scala 简介 Scala 是一门多范式(multi-paradigm)的编程语言,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Scala 运行在Java虚拟机上,并兼容现有的Java程序。 Scala 源代码被编译成Java字节码,所以它可以运行于JVM之上,并可以调用现有的Java类库。 准备工作 环境 JDK:1.8 Scala:Scala-2.13.0 依赖环境 Scala 语言可以运行在Window、Linux、Unix、 Mac OS X等系统上。 Scala是基于java之上,
在EMR集群上按小时跑的spark sql 任务有时会失败,在driver端的日志中可以看到报错: org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree
问题导读 1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程? 2.IntelliJ IDEA安装,需要安装哪些软件? 3.IntelliJ IDEA如何安装插件? 各种开发环境的搭建,其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程,其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven,sbt等。后来的发展过程中,为了更加方便我们编程,于是发展出来了,更高级的编程工具,Java有eclipse等工具,而Scala有IntelliJ IDEA.当然eclipse也可以写Scala代
JupyterLab是Jupyter Notebook的全面升级,是一个集Jupyter Notebook、文本编辑器、终端以及各种个性化组件(有VScode内味了)于一体的全能IDE。相比Jupyter Notebook,JupyterLab能够打开更多的文件格式,除了代码文件(.py、.cpp),还包括CSV、JSON、Markdown、PDF。JupyterLab支持超过40种编程语言,包括Python, R, Julia, and Scala等。
https://pan.baidu.com/s/1M7KJVH89h6bVMJVpai1s8A 密码:vdp5
最近安装spark1.3.0并与Hadoop2.5.0集成,在Spark的历史资源管理中心没有找到对应的版本,而且在网上也没有找到对应版本的编译教程,于是只能根据Spark官网提供的教程自己来手动编译对应的版本,废话不多说,开始正文。
引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
使用 Dockerfile、Docker Compose 构建 Spark集群环境,方便以后的部署,日常开发。
Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与
服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块,它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) IntelliJ IDEA 2023.1 现已发布。此版本包括对新 UI 的改进,根据从用户那里收到的反馈进行了彻底改造。此外还实现了性能增强,从而在打开项目时更快地导入 Maven 和更早地使用 IDE 功能。由于采用了 background commit checks,新版本提供了简化的 commit 过程。IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射的导航。 其实 JetBrain
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源! 。
问题导读 1.如何进入spark shell? 2.spark shell中如何加载外部文件? 3.spark中读取文件后做了哪些操作? about云日志分析,那么过滤清洗日志。该如何实现。这里参考国外的一篇文章,总结分享给大家。 使用spark分析网站访问日志,日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用,他是如何工作的。几年前使用hadoop,后来发现spark也是容易的。 下面是需要注意的: 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录,我写了这篇短的文章,介
目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台,阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台 “DTPAI”;百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle,腾讯推出了面向企业的 “Angel”。而在最近,腾讯又发布了最新的机器学习基础平台 TDinsight。 腾讯机器学习基础平台 TDinsight 据腾讯方面介绍,TDinsight 机器学习平台是为政企提供的一站式机器学习平台。用户通过可视化的拖曳布局,组合各种数据源、组件、算法、模型和评估模块,支持各种主流的开源机器学习框架,包括 Spark、Py
随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
cerebro 是一个基于 Scala、Play Framework、AngularJS和Bootstrap构建的开源ES可视化管理工具。虽然很多同学可能对其使用的部分语言较为生疏,但其优秀的代码风格、结构设计,可以较为容易地上手去做二次开发。笔者在平常使用cerebro管理ES集群时,发现并二次开发了一些可以强化的功能。下面分享下具体强化的功能点:
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ,使用Hive或者 Impala,但是这些只能查询固定历史的数据,如果要实时计算可能就不是那么合适了。
spark是目前大数据领域的核心技术栈,许多从事数据相关工作的小伙伴都想驯服它,变成"驯龙高手",以便能够驾驭成百上千台机器组成的集群之龙来驰骋于大数据之海。
《大数据面试题 V3.0》,这次不仅是之前自己收集的部分,还有就是把牛客上别人分享的经验贴给爬了,现在暂时做了个初步总结。
DeeplearningforJava简单介绍: deeplearning4j是一个Apache 2.0-licensed,开源的,分布式神经网络库编写的java和Scala。 主要模块: datavec(数据载体) 用于将图像、文本和CSV数据转换成适合于深入学习的格式的库 nn(结构) 神经网络结构设计的核心神经网络结构多层网络和计算图 core 附加的功能建立在deeplearning4j NN modelimport (模型导入) 加入Keras框架功能 nlp(自然语言
有用过 sbt 开发项目的同学应该都有这样的体会,换个环境,sbt 经常会出现编译项目出错的情况,导入 IDEA 又各种报错,尤其是在 github 上找到一个 sbt 编译的项目,想 clone 下来导入 IDEA 中阅读源码,跑跑测试用例,debug 进去看看实现原理等等…
Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用
我们已经探索了[1] MinIO 和 Hudi 如何协同工作来构建现代数据湖。这篇博文旨在以这些知识为基础,提供一种利用 Hive Metastore 服务 (HMS[2]) 的 Hudi 和 MinIO 的替代实现。部分源于 Hadoop 生态系统的起源故事,Hudi 的许多大规模数据实现仍然利用 HMS。通常从遗留系统的迁移故事涉及某种程度的混合,因为要利用所涉及的所有产品中最好的产品来取得成功。
http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
Apache Spark于 7 月 18 日发布了最新的安全公告,其中包含一个 shell 命令注入漏洞(CVE-2022-33891)。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2,下载spark并解压
作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和
cmak在github上有已经编译好的安装包,我在JDK1.8环境中无法运行,于是才有了上一步的源码编译,我想使用JDK1.8编译,使得安装包可以在JDK1.8环境中运行,结果使用JDK1.8编译都编译不过,于是,只好老老实实的使用JDK11来安装cmak了。
StreamX 是 Flink & Spark 极速开发脚手架,开源的流批一体一站式大数据平台。
https://www.psvmc.cn/article/2022-03-31-bigdata-environment.html
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具,开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook,其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模,相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发,zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化,支持多种大数据计算引、存储引擎擎如:Spark、Flink、Hive、Kylin等,现在对这两个产品进行介绍
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE,还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
首先安装好JDK、Scala和Maven,由于安装都比较简单,本文就不演示了,我这里使用的JDK、Scala和Maven版本如下:
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus 进行 Flink 实时计算服务,以下为使用自定义图数据库 Nebula Graph Connector 的实践。分享给大家~
Apache Spark是基于Hadoop MapReduce的数据分析引擎,它有助于快速处理大数据。它克服了Hadoop的限制,正在成为最流行的大数据分析框架。
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路! *当然,你也可以在本篇文章,评论区自荐/推荐他人优秀作品(标题+链接+推荐理由),增加文章入选的概率哟~
Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等。
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark,精通Flink技术的人才相对较少,因此,掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能,今天升级下,将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分,一是kafka环境的搭建,二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息,其他的逻辑部分和上文类似。
scala程序运行需要依赖于Java类库,必须要有Java运行环境,scala才能正确执行
注意:这里建议将Scala安装到纯英文没有空格和特殊符号的路径下。避免后期使用Scala版本出现问题。
添加 插件url: http://download.scala-ide.org/sdk/lithium/e44/scala211/stable/site
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
在 Windows 中安装 Scala ,需要先安装 JDK, 参考 http://blog.csdn.net/zixiao217/article/details/52844169 安装JDK。
上一篇Scala快速入门简介——(一)给大家简单的介绍一下Scala,下面教给大家怎样去安装Scala的开发环境!!!!!!
1:Scala的官方网址:http://www.scala-lang.org/ 推荐学习教程:http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html Scal
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