导语:在数字化、智能化的时代,通过机器学习(Machine Learning)能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力,充分挖掘大数据的核心价值,一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍,快速的进行算法实验和生产使用,Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习/深度学习算法交互式开发的开源系统。
在数仓ETL、实时计算的场景下,我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中,我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端,Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中,我们对作业提交的方式策略进行了几次演进,目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次,流作业500+,均稳定运行。
Zeppelin是一个基于Web的notebook,提供交互数据分析和可视化。后台支持接入多种数据处理引擎,如spark,hive等。支持多种语言: Scala(Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。本文主要介绍Zeppelin中Interpreter和SparkInterpreter的实现原理。
在本节中,我们将解释 解释器(Interpreter)、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。 目前,Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。
Name Class Description %cassandra CassandraInterpreter 为Apache Cassandra CQL查询语言提供解释器 启用Cassandra解
现在可以在 Services(服务)工具窗口中轻松访问和预览 Docker 镜像层的内容。 从列表选择镜像,选择 Show layers(显示层),然后点击 Analyze image for more information(分析镜像以获得更多信息)。 这将打开层中存储的文件列表,你可以右键点击文件,然后点击 Open File(打开文件)(对于二进制文件,则为 Download File(下载文件)),在编辑器中轻松打开所选文件。
配置 属性 默认 描述 zeppelin.python python 已经安装的Python二进制文件的路径(可以是python2或python3)。如果python不在您的$ PATH中,您可以设
作者:Wangda Tan、Sunil Govindan、Zhankun Tang
我们在之前的文章《大数据可视化从未如此简单 - Apache Zepplien全面介绍》中提到过一文中介绍了 Zeppelin 的主要功能和特点,并且最后还用一个案例介绍了这个框架的使用。这节课我们用两个直观的小案例来介绍 Zepplin 和 Spark 如何配合使用。
简而言之,就是一个大数据分析平台。用户可以利用提供好的WEB UI,在线编写分析逻辑代码,输出结果,并且能够利用可视化工具,形象生动的在线展示结果。
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术,你可以将它部署在本地,也可以部署在云端。而深度学习,对于企业用户来说举几个简单的例子,常见的场景包括语音识别,图像分类,AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型,我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器,并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器,然后讲解了R语言的基础知识和基本函数,最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
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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:
大家好,我是独孤风。今天为大家推荐的是一个完全开源的项目StreamX。该项目的发起者Ben也是我的好朋友。
一、实验目的 1. 使用Zeppelin运行SparkSQL访问Hive表 2. 动态表单SQL 二、实验环境: 12个节点的Spark集群,以standalone方式部署,各个节点运行的进程如表1所示。
https://github.com/cby-chen/Kubernetes 开源不易,帮忙点个star,谢谢了
我们来看看强大的 Zeppelin 能够给 Hive 带来什么吧。首先需要安装 Hive 和 Zeppelin。具体请参考如下两篇文章:
kubernetes(k8s)二进制高可用安装部署,支持IPv4+IPv6双栈。 我使用IPV6的目的是在公网进行访问,所以我配置了IPV6静态地址。 若您没有IPV6环境,或者不想使用IPv6,不对主机进行配置IPv6地址即可。 不配置IPV6,不影响后续,不过集群依旧是支持IPv6的。为后期留有扩展可能性。 若不要IPv6 ,不给网卡配置IPv6即可,不要对IPv6相关配置删除或操作,否则会出问题。
Pyspark学习笔记(二)--- spark部署及spark-submit命令简介
对不少IT人员来说,每天与Kubernetes交互的机制一般是通过kubectl——一种命令行工具。kubectl主要用于与Kubernetes API服务器通信,以在Kubernetes中创建、更新和删除工作负载。本教程的目的是概述您可以使用的一些常用命令,并提供管理Kubernetes的良好起点。
多用途笔记本 笔记本是满足您所有需求的地方
欢迎来到Apache Zeppelin!本页面是有助于开始使用的说明。 安装 Apache Zeppelin正式支持并在以下环境下进行测试: Name Value Oracle JDK 1.7
多用途的笔记本。数据的采集 发现 分析 可视化 协作。。 支持20+种后端语言,支持多种解释器 内置集成Spark
本文由 伯乐在线 - zhique 翻译,xxmen 校稿。未经许可,禁止转载! 英文出处:Ram Sriharsha。欢迎加入翻译组。 Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布,强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。Apache Zeppelin 正好能够帮他们做到这些。 Zeppelin 是一个基于 Web 的 notebook 服务器
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
概述 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速,实时地存储,搜索和分析大量数据。它通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。 配置
从Kubernetes 1.11开始,可使用CoreDNS作为Kubernetes的DNS插件进入GA状态,Kubernetes推荐使用CoreDNS作为集群内的DNS服务。 我们先看一下Kubernetes DNS服务的发展历程。
首先,他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统(谷歌内部:Borg)。在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。
组织在采用 Kubernetes 时面临的挑战之一,是为运营/支持人员,提供支持 K8s 部署所需的工具和培训。Kubernetes 的采用通常是由开发或工程团队驱动的,这些团队倾向于使用映射到他们需求的工具,但可能不会映射到破坏修复支持功能。
如果满足以上条件可以点击进入下载页面下载二进制包进行安装。目前稳定版本为 0.8.2 版本。
Hello folks,我是 Luga,接着上一篇博文,我们继续来解析 Kubectl 安全插件相关内容...
部署etcd 因为虚拟机有限,我的DELL工作站年龄也不小了,暂时就开三个节点(三个虚机均为2H , 2G),集群也都部署在这三台机器,当然线上的资源充足的话肯定是要和master以及node分开部署的。 在三个节点都安装etcd,下面的操作需要在三个节点都执行一遍 下载etcd安装包 # wget https://github.com/coreos/etcd/releases/download/v3.2.12/etcd-v3.2.12-linux-amd64.tar.gz # tar -xvf etcd
因为虚拟机有限,我的DELL工作站年龄也不小了,暂时就开三个节点(三个虚机均为2H , 2G),集群也都部署在这三台机器,当然线上的资源充足的话肯定是要和master以及node分开部署的。
| 为 | 容 | 器 | 技 | 术 | 而 | 生 |
Kubernetes 控制器管理器是一个守护进程,内嵌随 Kubernetes 一起发布的核心控制回路。在机器人和自动化的应用中,控制回路是一个永不休止的循环,用于调节系统状态。在 Kubernetes 中,每个控制器是一个控制回路,通过 API 服务器监视集群的共享状态, 并尝试进行更改以将当前状态转为期望状态。目前,Kubernetes 自带的控制器例子包括副本控制器、节点控制器、命名空间控制器和服务账号控制器等。
K8S集群部署有几种方式:kubeadm、minikube和二进制包。前两者属于自动部署,简化部署操作,自动部署屏蔽了很多细节,使得对各个模块感知很少。这篇文章是使用二进制包部署Kubernetes集群。
Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统(谷歌内部:Borg)。在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。
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
Istio是由Google/IBM/Lyft共同开发的新一代Service Mesh开源项目。本文将从pilot-agent的部署存在形式开始,深入浅出地剖析pilot-agent的各个功能。
域名系统(DNS)是一种用于将各种类型的信息(例如IP地址)与易于记忆的名称相关联的系统。默认情况下,大多数Kubernetes群集会自动配置内部DNS服务,以便为服务发现提供轻量级机制。内置的服务发现使应用程序更容易在Kubernetes集群上相互查找和通信,即使在节点之间创建,删除和移动pod和服务时也是如此。
监控系统的历史悠久,是一个很成熟的方向,而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统,慢慢成为了云原生体系的事实标准,也证明了其设计很受欢迎。
本文介绍了 Apache Spark 的集群模式概述,包括集群管理、提交应用程序、监控等方面的内容。
Apache Zeppelin是一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的开源框架。Zeppelin提供了数据分析、数据可视化等功能。
域名系统(英语:Domain Name System,缩写:DNS)是互联网的一项服务。它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便地访问互联网。DNS使用TCP和UDP端口53,对于每一级域名长度的限制是63个字符,域名总长度则不能超过253个字符。(维基百科)
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下云原生生态核心技术—— 可观测性,即 “基于 OpenTelemetry 进行 Kubernetes 全链路观测” 。
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