Apache Dolphin Scheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
想当年读大学时,那时毛片还叫毛片,现在有文明的叫法了,叫小电影或者爱情动作片。那时宿舍有位大神,喜欢看各种毛片,当我们纠结于毛片上的马赛克时,大神大手一挥说道:这算啥,阅尽天下毛片,心中自然无码!突然想到我们在学习spark时,也可以有这种精神,当我们能读懂spark源码时,spark的技术世界也就真正为我们敞开了大门。中国台湾C++大师侯捷说过:源码面前,了无秘密!那我们就从如何单步调试spark源码开始讲起吧。 首先开发工具推荐大家选择IntelliJ,Intellij在和scala语言的结合上,
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。本文档主要讲述如何在Redhat中使用源码方式编译安装及配置R的环境。
Kyuubi最新版本已经发布,本文主要介绍基于Kyuubi SQL网关整合多计算引擎Flink和Spark实践案例总结。另外,翻看Release Notes发现Kyuubi Web UI功能增强,新增SQL编辑器,本文亦一并尝鲜实践记录。
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:
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
有同学不会scala,从网上找了免费的scala视频,链接已经放在了知识星球的置顶帖,下周要跟的同学,得提前看看
在之前的文章中描述了Spark+CDH的编译步骤, spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.x源码编译
上一篇文章重点对SVN代表的集中式版本管理工具和Git所代表的的分布式版本管理工具进行详细的介绍,从本篇开始正式进入了Git的学习之旅。其实Git有很多高深的骚操作,但是你基本工作中不可能使用到,本系列教程目的也是打造一份全面基础的Git教程。今天主要介绍下Linux系统下和windows系统下分别如何安装Git。接下来我们先来看看windows下如何下载Git。
这本《AI 算法工程师手册》已正式开源,无需购买纸质书籍,可以直接在线阅读,体验感爆棚。在线阅读地址为:
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源码安装优点:编译安装过程,可以设定参数,指定安装目录,按照需求进行安装,指定安装的版本,灵活性比较大。
大数据生态发展数年,各种组件版本迭代升级在所难免。组件之间、不同版本之间的适配整合升级,尤为重要。本文主要讲述当前火热的数据湖方案Spark+Hadoop+Hudi+Hive的适配整合案例总结。详细的组件版本信息如下:
前言:昨晚以为下载了Gogs可以直接运行,结果出乎意料cannot execute binary file,系统cpu架构不能执行这个二进制文件,那就只好下源码编译,这又需要依赖Go,并且version>=1.4.0,那就先搭配Go的环境。 ---- Step-One:下载Go源码 对于64位Linux wget https://storage.googleapis.com/golang/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz 对于32位Linux wget https://storage.
最终生成文件 1. HelloWrold.VtableImpl.s 是最终生成的汇编文件 2. 位置: 在 sample/helloworld 目录下
问题导读 1.什么是spark? 2.spark编程模型是什么? 3.spark运维需要具有什么知识? 4.spark如何监控? 5.如何搭建开发spark? 微信中带不上链接,导致每次发一些认为
最近一直在折腾GreatSQL源码编译,以及整理ansible一键安装包相关的事。
Linux软件简介 Linux上几乎所有的软件都经过了GPL授权,因此几乎所有的软件都会提供源码。 而一个软件要在Linux上执行,必须是二进制文件,因此当我们拿到软件源码后,需要将它编译成二进制文件才能在Linux上运行。 软件编译过程 将源码编译成可供Linux运行的二进制文件一共需要两步: 1. 使用gcc编译器将源码编译成目标文件 2. 再次使用gcc编译器将目标文件链接成二进制文件 这过程看似简单,实则不然。一个软件的源代码往往被封装在多个源文件中,此外这些文件有错综复杂的依赖关系,
本文记录了在CDH5.16.2集群上集成Dolphin Scheduler 1.3.1的详细流程,特别注意一下MySQL数据库的连接串!
下载地址: http://spark.apache.org/downloads.html
操作系统: centos7 64位 3台 centos7-1 192.168.190.130 master centos7-2 192.168.190.129 slave1 centos7-3 192.168.190.131 slave2
趁着国庆长假,抽出些时间来记录下最近倒腾的一些内容,第一个需要记录的自然是Android源码编译的流程。上班第一天就干了一件事,编译Android 6.0源码,第二天就是编译Flyme系统啦!但是编完系统之后刷到PRO6里面还有点小鸡冻呢!
前两天介绍了一篇有关C3D的文章,而与这篇文章类似的一篇论文中是使用了ffmpeg提取视频流。ffmpeg是什么以及如何安装的问题,今天来一起学习一下。
1.文档编写目的 Apache Hudi是一个Data Lakes的开源方案,是Hadoop Updates and Incrementals的简写,它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 是一个丰富的平台,用于构建具有增量数据管道的流式数据湖,具有如下基本特性/能力: Hudi能够摄入(Ingest)和管理(Manage)基于HDFS之上的大型分析数据集,主要目的是高效的减少入库延时。 Hudi基于Spark来对HDFS上的数据进行更新、插入、删除等。 Hudi在HDFS数据集上
Spark是Apache的一个顶级项目,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。
本文介绍了Apache Zeppelin 0.7.2的中文文档,包括快速入门、教程、动态表单、发表你的段落、自定义Zeppelin主页、升级Zeppelin版本、从源码编译、使用Flink和Spark Clusters安装Zeppelin教程、解释器、概述、解释器安装、解释器依赖管理、解释器的模拟用户、解释员执行Hook(实验)、Alluxio解释器、Beam解释器、BigQuery解释器、Cassandra CQL解释器、Elasticsearch解释器、Flink解释器、Geode/Gemfire OQL解释器、HBase Shell解释器、HDFS文件系统解释器、Hive解释器、Ignite解释器、JDBC通用解释器、Kylin解释器、Lens解释器、Livy解释器、Markdown解释器、Pig解释器、PostgreSQL, HAWQ解释器、Python 2&3解释器、R解释器、Scalding解释器、Scio解释器、Shell解释器、Spark解释器、系统显示、系统基本显示、后端Angular API、前端Angular API、更多。
该系列博客的应用场景是 Android Studio 下 NDK 编程 , 使用 CMake 构建 C/C++ 工程 ;
上一篇博客《conan入门(七):将自己的项目生成conan包》中我们以jsonlib为例说明了如何将自己的模块封装成conan提供给第三方使用。
数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris(百度自研的分析型数据库引擎)构建的企业级MPP云数据仓库,Palo Doris版全面兼容MySQL协议,提供快捷查询UI,易于使用;支持高并发低延时查询,支持PB级以上的超大数据集,可有效地支持在线实时数据分析。
Redis作为一种缓存型数据库,它是可以安装在我们常用的操作系统中,例如Mac、Linux和Windows。但是Redis官方是没有发布Windows版本,现有的Windows版本都是一些民间大佬开发提供。为什么Redis官方没有提供Windows版本,反而是推荐大家在Linux上使用Redis呢?从我个人的角度来看,可能分为如下几点:
简易安装方式是从库中安装编译好了的Opencv,这种安装方式简单方便,缺点是容易在使用中出现未知bug,比如不能imshow图像,不能读视频文件等(opencv3好像好一点)。
集群机器规划 三台机器的操作系统全部为CentOS7.2. 主机名称 IP地址 master 192.168.1.106 slave1 192.168.1.107 slave2 192.168.1.108 其中master为hadoop的namenode,slave1和slave2为hadoop的datananode。如果安装spark的话,master、slave1和slave2都是worker。 环境准备 设置IP地址 在我们进入安装之前,首先要把服务器的网络、安全和登录等配置设
ImageMagick 是一个图象处理软件,也可以作为PHP的一个扩展来使用。它可以编辑、显示包括JPEG、TIFF、PNM、PNG、GIF和Photo CS在内的绝大多数当今最流行的图象格式。你可以改变图象尺寸、旋转、锐化、减少颜色或加入特殊效果到图象里,并且能够以另一种图象格式保存。
进入官网下载地址:http://nginx.org/en/download.html ,选择合适的版本下载。
官方安装手册:https://nginx.org/en/docs/install.html
这是100个 Linux 命令中的第59和60个命令,主要是用于管理软件的 rpm 和 yum 命令,以及 Linux 中关于软件的一些你应该知道的基础知识。
上图是一个简化的大数据处理流程图,大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解:
摘要: 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。
上一篇博客《conan入门(八):交叉编译自己的conan包项目》中我们以jsonlib为例说明了如何将交叉编译自己封装成conan的模块。但是使用的DS-5 ARM的交叉编译器(arm-linux-gnueabihf)并不常见,也不方便读者实际操作。
本人也是Swift一个深度着迷的开发者,并且有点喜欢玩底层!非常感谢苹果爸爸 Swift 高度开源, 但是日常开发过程中总感觉还是缺了一点什么...
作者:刘才权 编辑:田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台(64位平台), 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
下面小编就为大家分享一篇Centos7下PHP安装gd库的实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
该版本相对 2.7.5 版本以来,共有 26 个 contributors 提交了 114 个 commits 以及修改了 557 个文件。详情见:https://github.com/apache/ambari/compare/release-2.7.5...release-2.7.6
gobuster 可以枚举网站的 URLs(目录和文件)、枚举 DNS 子域名、枚举目标 web 服务器的虚拟主机、公开的 Amazon S3 存储桶。
Doris是一个MPP的OLAP系统,主要整合了Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 的技术。
在前面的文章Fayson介绍了《Livy,基于Apache Spark的开源REST服务,加入Cloudera Labs》,由于Cloudera暂未将Livy服务打包集成到CDH,所以需要我们自己编译安装,本篇文章主要介绍如何通过Maven编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装。
1,yum安装是将yum源中的rpm包下载到本地,安装这个rpm包。这个rpm包是别人编译安装好的二进制包。这种方式与其说是安装不如说是,更新来的更确切一点。
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