-
-
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
- 0
- 86
-
Kafka- Spark消费Kafka
在高版本的API中 val brokers = properties.getProperty("kafka.host.list") val topics = Set(properties.getProperty("kafka.application.topic")) val kafkaParams = Map[String, String]( …- 0
- 0
- 95
-
TinyMCE v4.5.0 可视化HTML编辑器
资源简介:TinyMCE是一个轻量级的基于浏览器的所见即所得编辑器,支持目前流行的各种浏览器,采用JavaScript/ECMAScript开发,主要特性包括主题/模板支持,多语言支持(包括简体中文),支持通过插件的方式进行扩展。功能配置灵活简单(两行代码就可以将编辑器嵌入网页中),支持AJAX。另一特点是加载速度非常快,如果你的服务器采用的脚本语言是 PHP,那还可以进一步优化。最重要的是,Ti…- 0
- 0
- 211
-
Hadoop HA- hadoop集群部署
前期部署,至少准备3台服务器(可以是虚拟机) 1、linux系统环境准备 ip地址配置 hostname配置 hosts映射配置 关闭防火墙 service iptables stop ,也可以设置防火墙不开机自启动 chkconfig iptables off init启动级别修改 2.java环境的配置 上传jdk,解压,修改/etc/profile 3.zookeeper集群…- 0
- 0
- 118
-
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
- 0
- 102
-
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
- 0
- 109
-
Zeppelin- Linux下安装Zeppelin
前期部署: 下载,解压,配置PATH环境(编辑/etc/profile文件,记得source一下该文件) zepplin配置参考文档:https://zeppelin.apache.org/docs/0.7.2/install/configuration.html 往conf/zeppelin-env.sh文件中添加端口号 往底部添加 export ZEPPLELIN_PORT=8090 修改配置…- 0
- 0
- 106
-
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
- 0
- 128
-
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
- 0
- 102
-
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.
报错 G:\APP\JDK\bin\java -Didea.launcher.port=7532 "-Didea.launcher.bin.path=G:\APP\IntelliJ IDEA\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath "G:\APP\JDK\jre\lib\charsets.jar;G:\APP\JDK\…- 0
- 0
- 171
-
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
- 0
- 147
-
CDH- cdh kafka已经卸载了,但是服务器还有kafka-topics这些命令可用,导致重新安装kafka出现问题
CDH- cdh kafka已经卸载了,但是服务器还有kafka-topics这些命令可用,导致重新安装kafka出现问题 cdh界面删除并不会将 kafka数据删除,需要将kafka集群节点 var/local/kafka/data 清理掉 然后将zk brokers/topics 下的topic也清理掉- 0
- 0
- 59
-
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
- 0
- 82
-
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
- 0
- 154
-
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
- 0
- 97
-
可视化物联网编排工具Node-RED 1.0 发布
Node-RED 是 IBM 新兴技术服务团队构建的可视化物联网编排工具,可基于浏览器的流程编辑器连接设备、服务器和 API 应用。Node-RED 1.0 已经发布,内容如下:异步消息传递:此版本将节点间传递的消息更改为始终是异步的,而不是有时是异步的,有时是同步的,具体取决于各个节点的实现Node Send API:现在节点可以使用一个新的 API 来处理运行时中的消息异…- 0
- 0
- 146
-
Hadoop- 集群时间同步
集群的时间要同步 * 找一台机器 时间服务器 * 所有的机器与这台机器时间进行定时的同步 比如,每日十分钟,同步一次时间 # rpm -qa|grep ntp # vi /etc/ntp.conf # vi /etc/sysconfig/ntpd # Drop root to id 'ntp:ntp' by default. SYNC_HWCLOCK=yes OP…- 0
- 0
- 67
-
Spark- Action实战
Spark- Action实战 package cn.rzlee.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ActionOperation { def main(args: Array[String]): Unit…- 0
- 0
- 75
-
HIVE- SCD缓慢变化维
SCD缓慢变化维,比如一个用户维表,用户属性会变化,但是不会变化很剧烈,可能一年只会变化一两次,也不会所有用户的属性都会有变化,只有少量的数据发生变化,所以叫缓慢变化维。这种问题就是由于维度的变化所造成的。 解决方式: 是否保留历史数据 保留多久历史数据 历史状态如何与事实表关联 SCD1 保留最新状态 注册日期 用户编号 手机号码 2019-01-01 0001 111111 20…- 0
- 0
- 73
-
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
- 0
- 71
-
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
- 0
- 215
-
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
- 0
- 107
-
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
- 0
- 65
-
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
- 0
- 145
-
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
- 0
- 93
-
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
- 0
- 63
-
Hadoop- 流量汇总程序之如何实现hadoop的序列化接口及代码实现
流量汇总程序需求 统计每一个用户(手机号)锁耗费的总上行流量、下行流量、总流量。 流程剖析 阶段:map 读取一行数据,切分字段, 抽取手机号,上行流量,下行流量 context.write(手机号,bean) 阶段:reduce 汇总遍历每个bean,将其中的上行流量,下行流量分别累加,得到一个新的bean context.write(手机号,新bean); 代码实现…- 0
- 0
- 89
-
Hive- Hive Web Interface
当我们安装好hive时候,我们启动hive的UI界面的时候,命令: hive –-service hwi ,报错,没有war包 我们查看hive/conf/hive-default.xml.template,查找hwi 把这3台属性复制,添加到hive-site.xml里面, vim hive-site.xml <property> <name>hive.hw…- 0
- 0
- 118
-
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
- 0
- 104
-
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
- 0
- 63
-
Hadoop- 分布式资源管理YARN架构讲解
YARN是分布式资源管理,每一台机器都要去管理该台计算机的资源,Yarn负责为MapReduce程序分配运算硬件资源。每一台机器的管理者叫 NodeManager,整个集群的管理者管理着整个集群的NodeManager,叫 ResourceManager。资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统最重要和最基础的两个功能。资源调度由 ResourceManager 完成,而资源…- 0
- 0
- 99
-
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
- 0
- 58
-
Hadoop- MapReduce在实际应用中常见的调优
1、Reduce Task Number 通常来说一个block就对应一个map任务进行处理,reduce任务如果人工不去设置干预的话就一个reduce。reduce任务的个数可以通过在程序中设置 job.setNumReduceTasks(个数); ,也可在配置文件上设置reduce任务个数,默认为1, 或者在代码config中配置 Configuration configura…- 0
- 0
- 84
-
Apache Kudu 1.10.0 发布,Hadoop 生态数据存储系统
Apache Kudu 1.10.0 发布了,Kudu 是一个支持结构化数据的开源存储引擎,具有低延迟随机读取与高效分析读取模式。它基于 Apache Hadoop 生态系设计,并支持与 Apache 软件基金会其它数据分析项目集成。 此版本带来的新特性包括: Kudu 现在通过使用 Apache Spark 实现的作业支持完整和增量表备份。此外,它还支持通过使用 Apache Spark 实现的…- 0
- 0
- 132

















































