Hadoop离线数据分析平台实战——430MR和Hive任务Oozie部署 参考:oozie\package-info.java 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 完成 事件分析(Hive) 完成 MR程序Oozie workflow部署 MR程序有两种方式进行oozie部署, 第一种就是使
Spark,是分布式计算平台,是一个用scala语言编写的计算框架,基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
本文主要对Spark读取HBase Snapshort表进行了相关优化,剖析了部分源码,对部分源码进行了重写与改造,最终实现了HBase表的高效率读
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase(九) 知识点01:课程回顾 知识点02:课程目标 知识点03:MR集成Hbase:读Hbase规则 知识点04:MR集成Hbase:读Hbase实现 知识点05:MR集成Hbase:写Hbase规则 知识点06:MR集成Hbase:写Hbase实现 知识点07:BulkLoad的介绍 知识点08:BulkLoad的实现 知识点09:ImportTSV的使用 知识点10:协处理器的介绍 知识点11:协处理器的实现 知识点12:Hbase优化:内存分配 知识点
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据,这样的目的是方便快速调试,而不用每写一行代码或者一个方法,一个类文件都需要打包成jar上传到linux上,再扔到正式的集群上进行测试,像功能性验证直接使用local模式来快速调测是非常方便的,当然功能测试之后,我们还需要打包成jar仍到集群上进行其他的验证比如jar包的依赖问题,这个在local模式是没法测的,还有集群运行的调优参数,这些都可以在正式仍到集群时验证。 一个样例代码如下: 如何在spark中
问题1:程序已提交YARN,但是无法运行,报错:Application is added to the scheduler and is not activated. User’s AM resource limit exceeded.
当我们的数据采集到hdfs层上之后,我们就开开始对数据进行建模以便后来分析,那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
Hadoop一个作业称为一个Job,Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段,每个Task都在自己的进程中运行,当Task结束时,进程也会随之结束;
NO.60 磁盘算法实践 Mr. 王:前面讨论了很多理论方面的内容,从今天开始,我们研究如何从实践的角度去进行磁盘算法、并行算法和众包算法的设计。 小可:嗯,我也很想实际写几个程序去操作前面提过的算法。 Mr. 王:那么我们就从磁盘算法的实践开始吧。 小可:我们平时使用的计算机上的数据很多都是以文件形式进行存储的,那么是不是只要借助C 语言读写文件的函数就可以操作磁盘了呢? Mr. 王:文件的确是存储在磁盘上的,读写文件的操作也的确会产生磁盘读写。不过这样做大量的操作都是操作系统帮助我们完成的,对磁盘读写
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储, hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
RDD产生的目的是为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算,而当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差, 这个是 RDD 提出的动机 基于 MR 的数据迭代处理流程和基于 Spark 的数据迭代处理流程如图所示
不可否认,spark是一种大数据框架,它的出现往往会有Hadoop的身影,其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施,它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储,当然还提供了MR用于大数据处理,但是MR有很多自身的缺点,针对这些缺点也已经有很多其他的方法,类如针对MR编写的复杂性有了Hive,针对MR的实时性差有了流处理Strom等等,spark设计也是针对MR功能的,它并没有大数据的存储功能,只是改进了大数据的处理部分,它的最大优势就是快,因为它是基于内存的,不像MR每一个job都要和磁盘打交道,所以大大节省了时间,它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说,在内存存储不下数据的时候,spark会自动的将部分数据转存到磁盘,而这个过程是对用户透明的。
order by:order by 是要对输出的结果进⾏全局排序,这就意味着只有⼀个reducer才能实现(多个reducer⽆法保证全局有序)但是当数据量过⼤的时候,效率就很低。如果在严格模式下(hive.mapred.mode=strict),则必须配合limit使⽤
离线数据分析平台实战——220项目结构整体概述 数据展示系统(bf_dataapi)总述 bf_dataapi项目的主要目标有两个: 第一个目标就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API; 第二个目标就是提供一个展示结果的demo页面。 bf_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提供rest api的项目框架, 使用highcharts来进行demo页面的搭建。 在本次项目中,我们将所有的API高度聚合,最终我们只会提供两个API,然后在API中根据参数的不
MySQL Router是MySQL官方提供的一个轻量级MySQL中间件,用于取代以前老版本的SQL proxy。
GreatSQL季报(2021.12.26) https://mp.weixin.qq.com/s/FZ_zSBHflwloHtZ38YJxbA
本文目的:指导项目侧人员再遇到此类改动需求时可以自己更改。 需求:mr_intrainterfreq表重建,历史数据全部删掉。
大数据的生态包含各种各样的组件,hive是其中之一,hive主要是作为数据仓库的工具,简化相关人员的代码工作,只要编写简单的SQL就可以实现mapreduce效果。
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。
hive由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,是基于Hadoop之上的,文件是存储在HDFS上的,底层运行的是MR程序。hive可以将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类SQL查询功能。
MRAppMaster(MR任务的主节点): 一个Job在运行时,会先启动一个进程,这个进程称为MRAppMaster,负责Job中执行状态的监控,容错,和RM申请资源,提交Task等。
由facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计,后称Apache Hive 的开源项目。
(一)Hive+Solr简介 Hive作为Hadoop生态系统里面离线的数据仓库,可以非常方便的使用SQL的方式来离线分析海量的历史数据,并根据分析的结果,来干一些其他的事情,如报表统计查询等。 Solr作为高性能的搜索服务器,能够提供快速,强大的全文检索功能。 (二)为什么需要hive集成solr? 有时候,我们需要将hive的分析完的结果,存储到solr里面进行全文检索服务,比如以前我们有个业务,对我们电商网站的搜索日志使用hive分析完后 存储到solr里面做报表查询,因为里面涉及到搜索
2)ODS层要保存全部历史数据,故其压缩格式应选择压缩比较高的,此处选择gzip。
谢安生(化名),末流985本科,非科班。18年10月零基础学的大数据,错过了秋招,但在春招拿了招商银行,光大银行,浪潮等国企大数据开发offer。
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务。 甚至是在有限的机器条件下,能够支持运行足够多的mr程序。 说的直接一点就是:调优
sqoop是Apache旗下一款Hadoop和关系型数据服务器之间传送数据的的工具,其核心功能主要是两点:
No.21期 磁盘算法概述 Mr. 王:现在我们谈谈磁盘算法的问题。根据你的了解,跟我说说计算机中都采用了哪些种类的存储器? 小可:这个我还是略知一二的。计算机中有很多用来存储数据的存储器,比如寄存器、缓存(Cache)、内存和硬盘等。 Mr. 王:这些存储结构都有什么特点呢? 小可:寄存器、缓存和内存都是需要依靠电来维持其所存储的数据的,而磁盘可以在断电的情况下保存数据。数据是存储在磁性介质上的。 Mr. 王:它们的速度、容量和价格又如何呢? 小可:它们的容量是依次变大的,但访问速度却是越来越慢
本系列是读php data persistence with doctrine2 orm的笔记,本文是第一篇:自己造轮子。
市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性。请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内
要处理成这个样子(栅格内主服务小区CGI中可能包含50多个CGI,只提取前15个)
No.5期 算法的分析之图灵机 小可:那计算机科学有没有对易解和难解问题进行一个相对严格的界定呢? Mr. 王:有的,这里既然提到了多项式算法和易解难解问题,那么我们就简单来谈一谈NP完全性的问题,这有助于对后面一些问题的理解。真正的NP 完全性讨论和复杂度归约是比较复杂的主题,一般要到硕士生阶段才会接触,这里我们只简单谈谈。提到NP完全性,我们先要了解前面提到过的“图灵机”。 小可:我也很好奇,这个“图灵机”究竟是什么呢? Mr. 王:想要理解图灵机,需要具有一定的自动机理论基础,最好先了解一下有穷自动
一、调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下,能够支持运行足够多的mr程序。 二、调优的总体概述 从mr程序的内部运行机制,我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成,其中mapper阶段包括数据的读取、map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge),而reducer阶段包含mapper输出数据的获取、数据合并(sort&merge)、reduce处理以及写出操作。那么在这七个子阶段中,能够进行较大力度的进行调优的就
在项目中,遇到一个场景是,需要从Hive数据仓库中拉取数据,进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景,有多种技术选型可以实现。例如,sqoop,MR,HSQL。 我们这里使用的spark,优点来说是两个:一是灵活性高,二是代码简洁。 1)灵活性高 相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化。 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多。也无需实现MySQ
问题导读: 1.HBase高可用原理是什么? 2.HBase的实践? 前言 前段时间有套线上HBase出了点小问题,导致该套HBase集群服务停止了2个小时,从而造成使用该套HBase作为数据存储的应用也出现了服务异常。在排查问题之余,我们不禁也在思考,以后再出现类似的问题怎么办?这种问题该如何避免?用惯了MySQL,于是乎想到了HBase是否跟MySQL一样,也有其高可用方案? 答案当然是肯定的,几乎所有的数据库(无论是关系型还是分布式的),都采用WAL的方式来保障服务异常时候的数据恢复
如果其中有一张表为小表,直接使用map端join的方式(map端加载小表)进行聚合。
大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
Presto是由 Facebook 推出的一个基于Java开发的开源分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。Presto本身并不存储数据,但是可以接入多种数据源,并且支持跨数据源的级联查询。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
作者:Mr大表哥 来源:见文末 一.准备工作 OS:centos7.4 Zabbix version:3.4.6(2018/1/15日上线的新版本) Database:MariaDB 关闭防火墙: systemctl stop firewalld 防火墙开机不自启: systemctl disable firewalld 关闭selinux: 临时:setenforce 0 永久:sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/
几个小时要处理完TB的数据,但是这些程序一般都不是分布式系统人员开发的,使用起来因为一些分布式的系统问题,会非常的痛苦
通过之前一系列的文章叙述,想必大家都对dr.elephant有了一个较为清晰的了解。通过自己线上经验的积累,以及和一些读者的交流,我汇总了一些大家在实战中遇到的问题和解决方案。
1.概述: MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,主要由开源社区在维护,采用GPL授权许可。 开发这个分支的原因是:甲骨文公司收购了MySQL后,有将MySQL闭源的潜在风险,因此社区采用分支的方式来避开这个风险。 MariaDB的目的是完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能轻松成为MySQL的代替品。
hadoop框架在运行需要产生很多数据(日志),数据的保存目录,必须让当前启动hadoop进程的用户拥有写权限!
链接:https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策
后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理、标签计算效率、异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL)、自动化脚本编写(造数据、数据字段检查等)
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