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现在 Apache Spark 已形成一个丰富的生态系统，包括官方的和第三方开发的组件或工具。后面主要给出 5 个使用广泛的第三方项目。 Spark 官方构建了一个非常紧凑的生态系统组件，提供各种处理能力。 下面是 Spark 官方给出的生态系统组件（引自 Spark 官方文档）。 Spark DataFrames：列式存储的分布式数据组织，类似于关系型数据表。 Spark SQL：可以执行 SQL 查询，包括基本的 SQL 语法和 HiveQL 语法。读取的数据源包括 Hive 表、Parquent
Spark开发了一个丰富的生态系统，包括le 官方和第三方工具。 我们来看看5个以不同方式加强了Spark的第三方项目。
Zeppelin是一个基于Web的笔记本，可以直接在浏览器中编写代码，对数据进行查询分析并生成报表或图表，做出数据驱动的、交互、协作的文档，并且可以共享笔记。Zeppelin提供了内置的Apache Spark集成，提供的功能有：
自2019年12月发布1.0版本以来，社区一直在积极构建一个全面的开源低延迟变更数据捕获(CDC)平台。在过去的三年里，我们扩展了Debezium的产品组合，包括用于Oracle的稳定连接器、社区主导的Vitess连接器、增量快照的引入、多分区支持等等。在社区活跃贡献者和提交者的帮助下，Debezium成为CDC领域事实上的领导者，部署在多个行业的许多组织的生产环境中，使用数百个连接器将数据更改从数千个数据库平台输出到实时流。
针对近期搭建HDP3.1.4版本大数据集群，相较之前研究的HDP2.6.3版本，版本跨度大，为更好的了解掌握新版本的新特性，于是对两个版本及区间版本的技术演进做下梳理。
Apache Kafka 是一个分布式流平台，具有四个核心 API。借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：建立实时流数据管道，可靠地进行数据传输，在系统或应用程序之间获取数据；构建实时流媒体应用程序，以改变系统或应用程序之间的数据或对数据流做出反应。
spark官网下载：http://spark.apache.org/downloads.html
某广告公司在网页上投递动态图片广告，广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力，可以统计所有广告的点击量以及统计实时的点击量。
从 PrestoDB 0.275 版本开始，用户现在可以利用原生 Hudi 连接器来查询 Hudi 表。它与 Hive 连接器中的 Hudi 支持相当。要了解有关连接器使用的更多信息，请查看 prestodb 文档[1]。
在万事达，内部云团队维护我们的 Kubernetes 平台。我们的工作包括维护 Kubernetes 集群，这是我们所依赖的核心部署，并为租户提供了日志、监控等服务，并为租户提供了良好的体验。
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
修复 DatabaseMetaData#getTables 和 DatabaseMetaData#getColumns 以包含 Iceberg、Raptor、Accumulo 和 Blackhole 连接器的视图。 (#11063, #11060)
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
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Apache Kafka 是一个可扩展，高性能，低延迟的平台，允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台，被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 具有四个核心 API，借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：
Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
7月13日，Hortonworks在其官网宣布发布HDP3.0，包括Ambari2.7和SmartSense1.5。包括下载仓库与配套文档都正式GA。
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
作者：java妞妞 来源：http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，O
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
本文介绍了Apache Spark的四个主要版本，包括Spark 1.x、Spark 2.x、Spark 3.x和Spark 4.x，以及每个版本所包含的特性和改进。同时，文章还介绍了Spark在大数据处理、机器学习、图计算和流处理等领域的应用情况。最后，文章展望了Spark未来的发展方向，包括结构化流处理和深度学习的支持等。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 📷 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。
Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源，Flink 官方提供了多种数据获取方法，用于帮助开发者简单快速地构建输入流，具体如下：
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景，包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据，并且提供了简单易用的API。同时，Spark还支持多种编程语言，包括Python、Java和Scala等，使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
或者 ./runRemoteCmd.sh '~/och200/zookeeper/bin/zkServer-initialize.sh --myid=1' zoo
问题导读 1.hadoop3.x必须使用哪个版本的jdk? 2.hadoop3.x是否可以配置5个namenode？ 3.hadoop除了可以使用swift，还可以使用什么文件系统？ 4.hadoop
根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集，将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下，拓展对整个Hadoop生态圈的了解。
AI 前线导读： 一年一度由世界知名科技媒体 InfoWorld 评选的 Bossie Awards 于 9 月 26 日公布，本次 Bossie Awards 评选出了最佳数据库与数据分析平台奖、最佳软件开发工具奖、最佳机器学习项目奖等多个奖项。在最佳开源数据库与数据分析平台奖中，Spark 和 Beam 再次入选，连续两年入选的 Kafka 这次意外滑铁卢，取而代之的是新兴项目 Pulsar；这次开源数据库入选的还有 PingCAP 的 TiDB；另外Neo4依然是图数据库领域的老大，但其开源版本只能单机无法部署分布式，企业版又费用昂贵的硬伤，使很多初入图库领域的企业望而却步，一直走低调务实作风的OrientDB已经慢慢成为更多用户的首选。附：30分钟入门图数据库(精编版) Bossie Awards 是知名英文科技媒体 InfoWorld 针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象，由 InfoWorld 编辑独立评选，目前已经持续超过十年，是 IT 届最具影响力和含金量奖项之一。 一起来看看接下来你需要了解和学习的数据库和数据分析工具有哪些。
在使用 Flink 进行数据处理时，数据经 Data Source 流入，然后通过系列 Transformations 的转化，最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出，Flink Data Sinks 就是用于定义数据流最终的输出位置。Flink 提供了几个较为简单的 Sink API 用于日常的开发，具体如下：
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
1.最近工作中接触到相关的风控项目，里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理，接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发，部署，运维等方面有很大的优势；
Yelp 构建了一个解决方案，利用其数据流架构来清理来自已损坏的 Apache Cassandra 集群的数据。提供解决方案的团队探索了许多可能的选项来解决数据损坏问题，但最终不得不将数据转移到一个新的集群中，以便在转移过程中移除损坏的记录。
问题导读 1.容器新增加了哪个概念？ 2.Opportunistic类型容器有什么特点？ 3.为何说Opportunistic类型容器提高集群效率？ 4.hadoop3.0，可以通过什么方式来配置Capacity 调度？ 5.yarn资源类型除了cpu和内存，还可以自定义哪些类型？ Shaded client jars 解决了依赖冲突问题 hadoop2.x中所有依赖都添加到应用程序环境变量，这样有可能造成应用程序依赖与hadoop依赖冲突。HADOOP-11804添加了新的 hadoop-cli
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