pyetl是一个纯python开发的ETL框架, 相比sqoop, datax 之类的ETL工具,pyetl可以对每个字段添加udf函数,使得数据转换过程更加灵活,相比专业ETL工具pyetl更轻量,纯python代码操作,更加符合开发人员习惯
HUE是一个开源的Apache Hadoop UI系统,早期由Cloudera开发,后来贡献给开源社区。该web应用的后台采用python编程语言编写的。通过使用Hue我们可以通过浏览器方式操纵Hadoop集群进行交互来分析处理数据。
配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall’用于防火墙(启动sqlite时候需要关闭wall)。把filters中的stat,wall,slf4j改成stat,slf4j
特别说明:该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》,欢迎关注!
以上的这些我们都不使用,这里要使用的是Hive库,地址是 Hive,感兴趣的可以自行了解,本文运行效果图。
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等。很早以前就听说过Hue的便利与强大,一直没能亲自尝试使用,下面先通过官网给出的特性,通过翻译原文简单了解一下Hue所支持的功能特性集合:
想要做好取证分析工作,工具和技术只是辅助,思路才是核心和重点。本文将详细分享Microsoft Windows操作系统的基础数字取证知识,了解数据的存放位置和对应部件,便于快速确定关键证据,内容包括windows时间规则、文件下载、程序执行、文件删除/文件信息、浏览器资源、外部设备/USB使用、账户使用情况、文件/文件夹打开、网络活动/物理位置。
以前的文章Python小案例(五)循环判断进行分组介绍了如何使用python解决循环判断的问题。现在重新回顾一下这个问题背景:有一列按照某规则排序后的产品,想打包进行组合售卖。要求按顺序进行价格累积,当价格累积超过2000后,需要从下一个产品重新开始打包。
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的。
默认情况下,Hive的元数据是存储到Derby中的,这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库,类似于Sqlite。但是这样就会出现一个情况:Derby是单例的,当你在一个终端打开了hive时,在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题,并且也更方便迁移和备份。
etl-engine支持None和Kerberos认证方式,适合测试环境及企业应用中的认证场景。
关系型数据库(RDBMS)是建立在关系模型基础上的数据库系统。关系模型是一种数据模型,它表示数据之间的联系,包括一对一、一对多和多对多的关系。在关系型数据库中,数据以表格的形式存储,每个表格称为一个“关系”,每个关系由行(记录或元组)和列(字段或属性)组成。
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。
日常的大数据使用中经常是在服务器命名行中进行操作,可视化功能仅仅依靠着各个组件自带的网页进行,那么有没有一个可以结合大家能在一个网页上的管理工具呢?答案是肯定的,今天就和大家一起来探索大数据管理工具H
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能? 2.监控粒度更细如何自定义实现? 3.哪些监控软件可以自定义? 企业转型大数据,随着发展,可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况;遇到问题,该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况,各自暂用内存、磁盘、网络使用等,都可能是我们想获取的。由于监控软件,粒度比较粗,想定制监控内容,该如何定制,获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样,经常有些初学者想了解或则提问,我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途,大家可以选择
平常用微软的SQL Server(MSSQL)数据库最多,用的是微软的SQL Server Management Studio (SSMS) 客户端,免费的。
Hue是一个可快速开发和调试Hadoop生态系统各种应用的一个基于浏览器的图形化用户接口。
Hue百科: Hue 是一种基于Apche hadoop基础平台的在线开源数据分析接口,参见 gethue.com Hue的主要功能: 提供SQL 接口:Hive, Impala, MySql, Po
这两天,打算给现有的Apache Hadoop2.7.1的集群装个hue,方便业务人员使用hue的可视化界面,来做一些数据分析任务,这过程遇到不少问题,不过大部分最终都一一击破,收获经验若干,折腾的过程,其实也是一个学习的过程,一个历练的过程,我相信优秀的人,都是经历过无数磨难成就的,并且有着坚持不放弃的心态,迎接各种挑战,如果你总是遇到困难就放弃,那么你永远也不能成为最优秀的人,废话不多说了,下面开始进入正题: 框架版本如下: Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apac
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎,只是一个类库(即只有一个 jar 文件),可以直接嵌入到应用项目中,不受平台的限制
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
# Django settings for mysite2 project. DEBUG = True TEMPLATE_DEBUG = DEBUG ADMINS = ( # ('Your Name', 'your_email@example.com'), ) MANAGERS = ADMINS DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # Add 'postgresql_psycopg2
数据库界最近的一个趋势是将数据库拆解成它的组成部分。每个组件都是单独提供的,因此基础设施工程师可以将它们集成到数据库中。
记录一款好用的大屏工具,DataGear,官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等,SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎,可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集,也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析,距离tableau等专业工具还很远,个人感觉仅是数据的展示工具。
数据持久化是指将应用程序中的数据保存在持久存储介质(如硬盘、数据库等)中的过程。在计算机科学领域,持久化数据是指数据在程序退出或系统关机后仍然存在的能力。这种持久性使得数据可以在不同的应用程序运行周期之间保持不变,以便稍后进行检索、处理和使用。
该文是关于介绍如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索的内容。文章首先介绍了 Elasticsearch 的基本概念和架构,然后详细讲解了如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索。文章还介绍了 Elasticsearch 的各种插件和工具,以及如何在实践中进行配置和部署。
各位 Buffer 周末好,以下是本周「FreeBuf周报」,我们总结推荐了本周的热点资讯、安全事件、一周好文和省心工具,保证大家不错过本周的每一个重点!
2017年6月,开始数据分析的职业生涯,作为架构师,建立起一套基于.Net/.Net Core的小数据实时处理计算平台,这里记录学习过程中的点点滴滴!
Hue和hive等安装不同,需要进行编译安装,所以安装起来较为复杂。具体安装步骤:
Chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具,支持Windows、Mac本地安装,也支持服务器端部署,Web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力,能够将自然语言转换为SQL,也可以将SQL转换为自然语言,可以给出研发人员 SQL 的优化建议,极大的提升人员的效率,是AI时代数据库研发人员的利器,未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
之前查阅源码啊,性能测试啊调优啊。。基本告一段落,项目也接近尾声,那么整理下spark所有配置参数与优化策略,方便以后开发与配置:
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程,而 yarn 却没有? 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中,考虑到向下兼容的问题, NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码,而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件,Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件, 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题,即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码,只运行一个进程。
前不久,由于Navicat爆出了一些漏洞,具体参考:NAVICAT PREMIUM,公司要求必须卸载Navicat,即便是免安装版也不让使用,那么除了Navicat外,还有哪些可视化的数据库管理工具呢?大体搜索了下,不管是官方的Workbench,还是其他的一些软件,使用体验上都不是很好,偶然间,同事推荐了DBeaver。
俄乌冲突背景下,俄国媒体发文称,世界第一开源软件平台 GitHub 正在考虑限制俄罗斯软件开发者访问开源软件源代码储存库。此外,数据库巨头 Oracle 也宣布已经暂停了在俄罗斯的所有业务。这些消息迅速刷屏,原因之一便是现在的 IT 世界已离不开开源。
DBeaver 是一个基于 Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发工具,使用非常友好的 ASL 协议。可以通过官方网站或者 Github 进行下载。
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具,基于Java开发,支持目前几乎所有的主流数据库,包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面,支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
最近因业务需要创建可以对外查询的API来供其他人使用,但是本人纯小白一枚,不会写相关代码,非常苦恼。而且处于项目初期,没有太多的经费购买服务器,之前了解过服务器的购买流程,对我这种个人来说,真的是很贵了。直到我遇到了LightHouse和LightDB:轻量应用服务器和轻量艺应用数据库。非常适合我这种小白个人开发者,不仅价格实惠,性能也不比服务器差,而且带宽也很高。所以本次教程就用LightHouse和LightDB来进行演示。
DBeaver是一个基于 Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发工具,使用非常友好的 ASL 协议。可以通过官方网站或者 Github 进行下载。
2023年是人工智能爆火的一年,ChatGPT为首的一系列的大模型的出现,让生成式人工智能彻底火了一把。但有人会说,GPT对于我们数据开发来说并没有什么作用啊?
近年来随着我国计算机水平的发展,如今的天气网站信息多,想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息,利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统,可供用户利用自身优势,分析天气信息,从而尽快找到心仪的天气。
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
2021-04-17 更新:DBeaver 提供了一个基于 Web 的浏览器版本:CloudBeaver。
这几天大家应该看过一个新闻,关于数据库管理工具Navicat Premium被投毒的事件。
IBM 在 1960 年代发明了数据库,也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代,数据库里面有了足够多的数据后,自然而然就有了数据交换(data exchange)的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换,于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件,或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
CDH(Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop)是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建提供了Hadoop的核心可扩展存储、分布式计算 基于Web的用户界面。 简单来说CDH就是把我们知道的大数据家族组件进行了一个组合,然后提供了一个WEB-UI的页面,使原来的搭建操作变得非常简单。CDH架构图如下:
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:blog.csdn.net/horses/article/details/89683422 在制作《SQL 入门教程》时,接触到了这款非常强大易用的数据库管理和开发工具:DBeaver,也就是上面这个可爱的小河狸。 DBeaver 是一个基于 Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发工具,使用非常友好的 ASL 协议。可以通过官方网站或者 Github 进行下载。 由于 DBeaver 基于 Java 开发,
ETL产品的选型工作一直以来都是困扰架构师的一块心病,国外付费产品用不起,国外免费产品学习成本高、不易实施。
vim /etc/cloudera-scm-server/db.properties
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