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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- 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- 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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HIVE- 新建UDF范例
首先pom文件导入依赖，Hadoop和hive的依赖导入自己机器的版本，hive记得导jdbc <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.1</v…- 0
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HIVE- 大数据运维之hive管理
我现在在一家公司负责大数据平台（CDH平台）的运维管理，最常遇见的问题我总结出来，并且继续在下面更新。希望方便自己以后trouble shooting以及方便各位同行解决问题与学习。 关于做运维有几个重要的要点一定一定要遵守的： 遇到问题冷静，冷静，冷静，就山崩都要冷静，心态关乎你是否能将问题解决同时不会给人留下不好的印象。 凡是关于对集群更改与变动的操作，一定要在测试环境测试到没问…- 0
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SpringBoot- springboot集成Redis出现报错：No qualifying bean of type ‘org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory’
Springboot将accessToke写入Redisk 缓存，springboot集成Redis出现报错 No qualifying bean of type 'org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory' 原因：我们在pom.xml中引入了spring-boo…- 0
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大数据之路- Hadoop环境搭建（Linux）
前期部署 1.JDK 2.上传HADOOP安装包 2.1官网：http://hadoop.apache.org/ 2.2下载hadoop-2.6.1的这个tar.gz文件，官网： https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.6.1/ 下载成功后，把这个tar.gz包上传到服务器上，命令： 通…- 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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Hadoop- Namenode经常挂掉 IPC’s epoch 9 is less than the last promised epoch 10
如题出现Namenode经常挂掉 IPC's epoch 9 is less than the last promised epoch 10， 2019-01-03 05:36:14,774 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* allocate blk_1073741949_1131{UCState=…- 0
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Storm- Storm作业提交运行流程
用户编写Storm Topology 使用client提交Topology给Nimbus Nimbus指派Task给Supervisor Supervisor为Task启动Worker Worker执行Task- 0
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Linux- AWS之EC2大数据集群定时开关机
众所周知，云计算就是在计算你的钱，每当ec2开起来就要开始计费。当用户购买了一个庞大的与服务器做一个集群，尤其是用来做大数据集群，这些服务器的配置相当高，每台服务器所需要的费用不菲。其实在很多时候没能够完全利用起其全部的资源，尤其在空闲时间，在夜间没有作业的情况下，这些服务器完全处于空闲的状态，却时刻在计费，这是相当不划算的。于是有这样一个方案，我们是不是可以在机器处于空闲的状态时将…- 0
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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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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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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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Spark- Spark从SFTP中读取zip压缩文件数据做计算
我们遇到个特别的需求，一个数据接入的流程跑的太慢，需要升级为用大数据方式去处理，提高效率。 数据： 数据csv文件用Zip 压缩后放置在SFTP中 数据来源： SFTP 数据操作： 文件和它的压缩包一致，后缀不同。文件名中包含渠道、日期、操作标记("S"追加,"N"全量,"D"删除) 升级前的操作方式： she…- 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- ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
运行 mport org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Lee_Rz on 2017/8/30. */ object SparkDemo { def main(args: A…- 0
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Redis- 内存数据库Redis之安装部署
内存数据库Redis之安装部署 Redis是一款非关系型，key-value存储的内存数据库，Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。 支持丰富的数据类型：Redis支持字符串、列表、集合、有序集合散列数据类型，这使得它非常容易解决各种各样的问题。把redis看成java的一个hashmap你就入门…- 0
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Hadoop- NameNode和Secondary NameNode元数据管理机制
元数据的存储机制A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）NameNode和Secondary NameNode元数据管理机制客户端每次对文件的操作，如果涉及到元数据的更新（读除外），比如…- 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- 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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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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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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Hadoop- MapReduce分布式计算框架原理
分布式计算：原则：移动计算而尽可能减少移动数据（减少网络开销）分布式计算其实就是将单台机器上的计算拓展到多台机器上并行计算。 MapReduce是一种编程模型。Hadoop MapReduce采用Master/slave 结构。只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序。核心思想是：分而治之。Mapper负责分，把一个复杂的业务，任…- 0
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Spark- Checkpoint原理剖析
Checkpoint，是Spark 提供的一个比较高级的功能。有的时候，比如说，我们的 Spark 应用程序，特别的复杂，然后从初始的RDD开始，到最后拯个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation 操作。而且整个应用运行的时间也特别的长，比如通常要运行1-5小时。 在上述的情况下，就比较适合使用checkpoint 功能。因为，对于特别复杂的 Spar…- 0
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Hadoop- Hadoop环境搭建
Windows下Hadoop的安装 准备工具：64位的JDK,Hadoop安装包（我使用的是2.6.1） JDK下载地址 官网： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Hadoop下载地址 官网：http://hadoop.apache.org/ 1.安装JDK环境，配置系统环境变量. 选…- 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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Hive- 大数据仓库Hive
什么是 Hive？ Hive 是由 FaceBook 开源用于解决少量数据结构化日志的数据统计。Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，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。Hive 处理的数据存储在 HDFS 上，分析数据的底层实现是 MapReduce ，执行程序运行的是YARN。 构建在Hadoop之上的数据仓库： 使用 HQL 作为查询接口 使…- 0
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Spark- 自定义排序
考察spark自定义排序 方式一：自定义一个类继承Ordered和序列化，Driver端将数据变成RDD，整理数据转成自定义类类型的RDD，使用本身排序即可。 package com.rz.spark.base import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} // 自定…- 0
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CDH- 集群时间同步ntp问题解决
在CDH集群中发现有两台机器获取不到心跳（），导致监控不了机器状态，出现告警 可以使用ntpstat检查与ntp 服务器的时间偏差状态 使用 ntpstat 发现没有同步到ntp时间服务器，运行 ntpdate ip 添加时间同步服务器出现报错 the NTP socket is in use, exiting 网上搜了一下，大部分的建议是…- 0
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Python- 贪婪与非贪婪
python运行匹配时，如果没有人为限定，默认是贪婪模式。 import re a = 'python 22222java34bigdata' r = re.findall('[a-z]{3}',a) # 打印三个字符 rr = re.findall('[a-z]{3,6}',a) # 匹配到的长度最小为3，最长不能超过 r…- 0
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Scala- Double类型工具类
格式化分数，按照指定小数位四舍五入工具类 package com.rz.util object NumberUtils { /** * 格式化小数 * @param num Double对象 * @param scale 四舍五入的位数 * @return 格式化后的小数 */ def formatDouble(num: Double, scale: Int)={ val decim…- 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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激活idea2018
首先下载安装完成后，打开hosts文件，新增一条路由： 0.0.0.0 account.jetbrains.com 打开软件输入序列码： EB101IWSWD-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJFQjEwMUlXU1dEIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoibGFuIHl1IiwiYXNzaWduZWVOYW1lIjoiIiwiYXNzaWduZWVFbWFpbCI6I…- 0
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