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Hive- Hive 按时间定期插入分区表
写个shell脚本Hive 按时间定期插入分区表,由于今天统计的是昨天的数据所以日期减一。 #!/bin/bash DT=`date -d '-1 day' "+%Y-%m-%d"` #如果某天的数据有误需要重跑 if [ $1 ];then DT=$1 fi SQL=" insert overwrite table t…- 0
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Architect v2.0.6_HTML网站在线生成器
资源简介:Architect是功能强大且易于使用的HTML静态网站在线生成器,它除了具有HTML静态网站在线生成的功能,同时还提供独特的功能,如主题和模板的选择,干净整洁的代码,最佳的可视化CSS和图像编辑器 以及更多更多的功能。Architect 网站在线生成器功能特性易于安装、订阅/账单、外观编辑、文本编辑器、高级拖放功能、完整的文档、上下文菜单、可翻译、多种元素、在线CSS编辑器、发布或导出…- 0
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Storm- 使用Storm实现词频汇总
需求:读取指定目录的数据,并实现单词计数的功能 实现方案: Spout来读取指定目录的数据,作为后续Bolt处理的input 使用一个Bolt把input 的数据,切割分开,我们按照逗号进分割 使用一个Bolt来进行最终的单词次数统计操作并输出 拓扑设计:DataSourceSpout ==>SpiltBolt ==>CountBolt Storm编程注意,…- 0
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Spark- 共享变量
Shared Variables Normally, when a function passed to a Spark operation (such as map or reduce) is executed on a remote cluster node, it works on separate copies of all the variables used in the…- 0
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Hadoop- HDFS的API操作
1、引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.1</version> </dependency> 注:如需手动引入ja…- 0
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Spark- Spark基本工作原理
Spark特点: 1.分布式 spark读取数据时是把数据分布式存储到各个节点内存中 2.主要基于内存(少数情况基于磁盘,如shuffle阶段) 所有计算操作,都是针对多个节点上内存的数据,进行并行操作的 3.迭代式计算 对分布式节点内存中的数据进行处理,处理后的数据可能会移动到其他节点的内存中,当需要用到某些数据时,从这些节点的内存中就能找到,迭代出来使用 Spark与MapRed…- 0
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Spark- 性能优化
由于Spark 的计算本质是基于内存的,所以Spark的性能城西的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈:CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容得下所有的数据,那么网络传输和通信就会导致性能出现频惊。但是如果内存比较紧张,不足以放下所有的数据(比如在针对10亿以上的数据量进行计算时),还是需要对内存的使用进行性能优化的,比如说使用一些手段来减少内存的消耗。 Spark性能优化,其…- 0
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数据仓库- 建模理念
数仓建模的目标 访问性能:能够快速查询所需的数据,减少数据I/O 数据成本:减少不必要的数据冗余,实现计算结果数据复用,降低大数据系统中的存储成本和计算成本。 使用效率:改善用户使用体验,提高使用数据的效率 数据质量:改善数据统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可性,提供高质量的、一致的数据访问平台 大数据的数仓建模需要通过建模的方法更好的组织、存储数据、以便在性能、…- 0
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Hive- Hive 的基本操作
创建数据库 create database db_hive; use db_hive; create database if not exists db_hive_02; create database if not exists db_hive_01 location '/user/rz_lee/warehouse/db_hive_01.db'; //指定数据库…- 0
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可视化开发laravel应用 Redprint Laravel App Builder CRUD Generator Plus v1.6.32 有安装指导
资源简介:Redprint App Builder is your app development flow on steroid! It’s your perfect Laravel CRUD Booster and App Builder. It has everything from it’s own Terminal Emulator, A Very powerful File Brows…- 0
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Storm- 使用Storm实现累积求和的操作
需求:1+2+3+... = ??? 实现方案: Spout发出数字作为input 使用Bolt来处理业务逻辑:求和 将结果输出到控制台 拓扑设计:DataSourceSpout -->SumBolt→输出 package com.imooc.bigdata; import org.apache.storm.Config; import org.apache.st…- 0
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Spark- Spark普通Shuffle操作的原理剖析
在spark中,什么情况下会发生shuffle? reduceByKey,groupByKey,sortByKey,countByKey,join,cogroup等操作。 默认的shuffle操作的原理剖析 假设有一个节点上面运行了4个 ShuffleMapTask,然后这个节点上只有2个 cpu core。假如有另外一台节点,上面也运行了4个ResultTask,现在呢,正等着要去…- 0
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Spark- SparkStreaming可更新状态的实例
Producer package zx.zx.sparkkafka import java.util.Properties import kafka.producer.{KeyedMessage, Producer, ProducerConfig} import scala.util.Random /** * Created by 166 on 2017/9/6. */ object…- 0
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Spark- 常见问题
记录spark使用中常见问题 SparkSQL 日期解析时用到SimpleDateFormat, SimpleDateFormat是线程不安全的。可以使用 FastDateFormat 如: import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat // 输入文件日期时间格式 // [10/Nov/2018:00:01:02 +0800]…- 0
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Spark- 求最受欢迎的TopN课程
数据库操作工具类 package com.rz.mobile_tag.utils import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} object MySQLUtils { /** * 获取数据库连接 * @return */ def getConnection()={ DriverManager.getCon…- 0
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Sqooop- 使用Sqoop进行数据的导入导出
Sqoop是Apache旗下的一个开源框架,专门用来做数据的导入和导出。 官网:https://sqoop.apache.org/ Sqoop的安装非常简单,只需要把下载下来的tar包解压设置两个环境变量就可以了 1.安装部署 下载版本:sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 官网:http://mirror.bit.edu.cn/apa…- 0
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Hadoop- Hadoop运维小计
如果是新添加一个节点,需要执行以下步骤: 首先,把新节点的 IP或主机名 加入主节点(master)的 conf/slaves 文件。 然后登录新的从节点,执行以下命令: $ cd Hadoop_path $ bin/hadoop-daemon.sh start datanode $ bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker 然后就可…- 0
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JAVA- 数据库连接池原理
第一次Java程序要在MySQL中执行一条语句,那么就必须建立一个Connection对象,代表了与MySQL数据库的连接通过直接发送你要执行的SQL语句之后,就会调用Connection.close()来关闭和销毁与数据库的连接。为什么要立即关闭呢?因为数据库的连接是一种很重的资源,代表了网络连接、IO等资源。所以如果不是用的话就需要尽早关闭,以避免资源浪费。 JDBC的劣势与不足…- 0
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Spark- 数据清洗
输入输出转化工具类 package com.rz.mobile_tag.log import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types.{LongType, StringType, StructField, StructType} /** * 访问日志转换(输入==>输出)工具类 */ object A…- 0
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Spark- Transformation实战
RDD的算子分为两类,是 Trans formation(Lazy),一类是 Action(触发任务执行 RDD不存在真正要计算的数据,而是记录了RDD的转换关系(调用了什么方法,传入什么函数) RDD的 Trans formation的特点 1. lazy 2.生成新的RDD package cn.rzlee.spark.core import org.…- 0
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Kafka- Kafka架构功能
Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统,一个分布式的发布-订阅消息系统。Kafka是一种快速,可拓展的,设计内在就是分布式的,分区的可复制的提交日志服务。 Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它设计为一个分布式系统,易于向外拓展; 它同时为发布和订阅提供高吞吐量; 它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者; 它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL…- 0
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Spark- 计算每个学科最受欢迎的老师
日志类型 测试数据 http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://java.myit.c…- 0
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Zookeeper- Error contacting service. It is probably not running解决方案和原理
搭建启动Zookeeper集群出现Error contacting service. It is probably not running解决方案和原理 1.关闭防火墙 1 2 3 4 [root@srv01 bin]# zkServer.sh start JMX enabled by default Using config: /usr/zookeeper/bin/../con…- 0
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CapitalOne 和 GitHub 因数据泄露事件遭遇集体诉讼
来自 thehill 的消息:CapitalOne 和 GitHub 因近期的数据泄露事件而遭遇集体诉讼,事件导致 CapitalOne 泄露超过 1 亿条客户数据。 Tycko&Zavareei LLP 律师事务所周四提起诉讼,辩称 GitHub 和 CapitalOne 在对违规行为的回应中表现出疏忽。该公司代表受违规行为影响的人提起集体诉讼,指控两家公司未能保护客户数据。 在 Capital…- 0
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DataWarehouse- 从面试定位自己的水平
1.讲一下什么是维度表和事实表。用户资料表算是什么类型表。 2. 维度建模属于第几范式,让你对维度建模改进,有什么思路吗。 3. 了解数据血缘分析吗,让你实现的话有什么技术方案,感觉难点在哪。 4. 了解数据分层吗,讲一下分四层或者五层各有什么优劣。自己摸你一个场景,给出不同的方案。 5. 数据口径不一致的问题一般在什么情况下会发生,怎么避免。- 0
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Spark- 优化后的 shuffle 操作原理剖析
在spark新版本中,引入了 consolidation 机制,也就是说提出了ShuffleGroup的概念。一个 ShuffleMapTask 将数据写入 ResultTask 数量的本地文本,这个不会变。但是,当下一个 ShuffleMapTask 运行的时候,可以直接将数据写入之前的 ShuffleMapTask 的本地文件。相当于是,对多个 ShuffleMapTask 输出…- 0
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Spark- RDD简介
Spark里面提供了一个比较重要的抽象——弹性分布式数据集(resilient distributed dataset),简称RDD。弹性:数据可大可小,可分布在内存或磁盘,当某台机器宕机时,能够按照RDD的liveage重新计算,从而恢复。 RDD有5个特性: 1.一个分区列表,用于并行计算,每个分区对应一个原子数据集,作为这个分区的数据输入 2.计算这个RDD某个分区数据(这个分…- 0
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Hadoop- HDFS的Safemode
Hadoop- HDFS的Safemode hadoop启动时,NameNode启动完后就开始进入安全模式,等待DataNode向NameNode发送block report ,当datanode blocks / total blocks = 99.99%,此时安全模式才会退出 安全模式下的操作: 可以查看文件系统的文件 在安全模式期间我们有些操作是不能进行的,比如不能改变文件系统…- 0
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Hive- Hive安装
Hive安装 1.1下载Hive安装包 官网:http://hive.apache.org/downloads.html 个人建议到这里下载:http://apache.forsale.plus/ 1.2将hive文件上传到HADOOP集群,并解压 将文件上传到 /usr ,解压 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /usr/ 重命名:…- 0
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Spark- 流量日志分析
日志生成 package zx.Utils import java.io.{File, FileWriter} import java.util.Calendar import org.apache.commons.lang.time.{DateUtils, FastDateFormat} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer imp…- 0
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HIVE- 数据倾斜
数据倾斜就是由于数据分布不均匀,数据大量集中到一点上,造成数据热点。大多数情况下,分为一下三种情况: 1.map端执行比较快,reduce执行很慢,因为partition造成的数据倾斜。 2.某些reduce很快,某些reduce很慢,也是因为partition造成的数据倾斜。 3.某些map执行很快,某些map执行很慢,这是因为数据本身的分布的不合理性造成的。 造成上面reduce…- 0
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Hadoop- MR的shuffle过程
step1 input InputFormat读取数据,将数据转换成<key ,value>对,设置FileInputFormat,默认是文本格式(TextInputFormat) step2 map map<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> 默认情况下KEYIN:LongWritable,偏移量。VALUEIN:Text,K…- 0
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Spark- Linux下安装Spark
Spark- Linux下安装Spark 前期部署 1.JDK安装,配置PATH 可以参考之前配置hadoop等配置 2.下载spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz,并上传到服务器解压 [root@srv01 ~]# tar -xvzf spark-1.6.1-hadoop2.6.tgz /usr/spark-1.6.1-hadoop2.6 3.在 /usr 下…- 0
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Hadoop- Hadoop详解
首先所有知识以官网为准,所有的内容在官网上都有展示,所有的变动与改进,新增内容都以官网为准。hadoop.apache.org Hadoop是一个开源的可拓展的分布式并行处理计算平台,利用服务器集群根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理。Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统,Hadoop的核心三大组件有HDFS(分布式文件系统),MapReduce(分布式运算编程框架),YA…- 0
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