Overview Kafka is a frequently-used message queue in open-source communities. Although Kafka (Confluent) officially provides plug-ins to import data directly from Kafka to HDFS's connector, Alibaba Cloud provides no official support for the file storage system OSS. This article will give a simple example to implement data writes from Kafka to Alibaba Cloud OSS. Because Alibaba Cloud E-MapReduce service integrates a large number of open-source components and docking tools for Alibaba Cloud, in this article, the example is directly run in the E-MapReduce cluster. This example uses the open-source Flume tool as a transit to connect Kafka and OSS. Flume open-source components may also appear on the E-MapReduce platform in the future. Scenario example Next we will name a simple example. If you already have an online Kafka cluster, you can directly jump to Step 4. 1. In the Kafka Home directory, start the Kafka service process. Configure the Zookeeper address in the configuration file to the service address emr-header-1:2181 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 2. Create a Kafka topic with a name of test bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper emr-header-1:2181 \ --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 3. Write data to Kafka test topic and the data content is the performance monitoring data of the local machine vmstat 1 | bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 4. Configure and start the Flume service in the Flume Home directory Create a new configuration file: conf/kafka-example.conf. In specific, specify the source as the corresponding topic for Kafka, and use sink as the HDFS Sinker. Specify the path as the OSS path. Because the E-MapReduce service implements an efficient OSS FileSystem (compatible with Hadoop FileSystem) for us, the OSS path can be specified directly, and the HDFS Sinker data will be automatically written to OSS. # Name the components on this agent a1.sources = source1 a1.sinks = oss1 a1.channels = c1 # Describe/configure
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍，并结合云HBase常见的导入场景，给出建议的迁移工具和参考资料。
2023年10月，Kimi智能助手初次亮相便凭借20万汉字的无损上下文能力，帮助用户解锁很多新的使用场景，包括专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、快速理解API开发文档等，获得用户口碑和业务量的双增长。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
在使用spark时，根据集群资源情况和任务数据量等，合理设置参数，包括但不限于以下：
生产环境中使用StarRocks一般都是多节点，3个fe3个be已经是很小的规模了，出现问题需要查日志的话，6个节点上找日志是比较费劲的，我们希望能够将日志都收集到es，查找方便而且支持搜索，提升排查问题的效率。
大数据文摘作品 近日，火山引擎数智平台（VeDI）正式发布《数据智能知识图谱》（以下简称「图谱」），内容覆盖了包括数据存储计算、数据分析加速、数据研发治理、数据洞察分析，数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。 点击文末「阅读原文」，下载高清图谱。 更强劲的数据基座能力 随着企业数字化转型的需求愈加强烈，数据存储计算作为转型最底层的基座也更加受到关注。过去，传统湖仓一体时常发生数据源数据入湖时效性差、多源数据管理难等问题；而在批流一体方面，由于批流存储引擎不统一导致批流任务分开处理
在用户上云初期，对于云资源的管理通常处于较为松散的状态。而随着资源用量的增加以及使用到的产品种类的多样化，云上成本支出日益激增 ，企业对于成本精细化管理的诉求也愈发强烈。从使用云产品维度看，成本的计算方式从服务器计算、存储以及网络的开销用量的简单场景，演进成了不同场景化的云原生PaaS服务。对于云平台管理人员来说，使用完全托管的PaaS服务能够在免除部署运维管理成本的情况下，通过云平台工具直接对资源及上层应用统一管理，例如云监控、云安全中心、资源编排、ARMS调用链工具、SLS日志服务等。在新的平台架构下，当线上出现故障时，工程师需要有对应的服务使用权限，并对这些云平台工具快速排查定位问题。
导语 Pulsar Summit 是 Apache Pulsar 社区年度盛会，它将分布在世界各地的 Apache Pulsar 项目 Contributor、Committer 和各企业 CTO/CIO、开发者、架构师、数据科学家，以及消息和流计算社区的精英召集在一起。于此盛会，大家分享实践经验、交流想法、探讨关于 Pulsar 项目和社区的知识，切磋互动。 大会介绍 Pulsar Summit Aisa 2022 将于 2022 年 11 月 19-20 日于线上举办。大会将分为主论坛和分论坛，汇聚技
参考：https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的大数据处理引擎及轻量级的大数据处理统一平台。
Hadoop是一个基于Java的编程框架，支持在廉价机器集群上处理和存储极大数据集。它是大数据竞争领域的第一个主要开源项目，由Apache Software Foundation赞助。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
今天主要介绍下在框架中如何使用mapreduce，不涉及到mapreduce的使用讲解 这边主要的js代码都将写在js文件中，放在classpath下面统一维护，修改起来也比较方便，如果直接用字符串拼接的方式在代码中，难看又难维护。 就算不用框架，就用驱动操作mapreduce时，自己也可以将js代码写在xml中，跟mybatis一样，然后写个工具类去读取即可。 MapReduceOptions options = MapReduceOptions.options(); options.outputColl
在2023年11月12日，刚经过双11的购物节大压力的阿里，却从17:44起发生了服务宕机，旗下的淘宝、闲鱼、饿了么等服务出现服务中断，甚至让高校学生宿舍的洗衣机都“宕机”了。从阿里云健康看板公布的数据可以看出，阿里云的几乎所有的云产品等服务都受到了影响，影响了全球范围内多个地域。阿里云这次故障，放在整个云厂商界都是炸裂般的存在。阿里云历时3个多小时，服务才陆续恢复。
about云discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目： 数据时如何导入hbase与hive的到了这里项目的基本核心功能已经完成。这里介绍一下hive以及hbase是如何入库以及代码实现。 首先我们将hbase与hive整合，详细参考 about云分析discuz论坛apache日志hadoop大数据项目：hive与hbase是如何整合使用的 about云分析discuz论坛apache日志hadoop大数据项目：hive与hbase是如何整合使用的 整合完毕，我们就可以通过map
Hadoop Development Tools (HDT)是开发hadoop应用的eclipse插件，http://hdt.incubator.apache.org/介绍了其特点，安装，使用等，针对
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
在围绕Hadoop形成的大数据技术生态当中，MapReduce的地位，在早期是处于核心地位的，但是伴随着数据处理实时性需求的不断提升，更多新的计算框架出现，MapReduce的地位受到压制，但是作为Hadoop原始计算框架，还是需要相应程度的了解和掌握的。今天的大数据入门分享，我们来具体讲一讲MapReduce基本原理。
在没有 pig 或者 hive 的环境下，直接在 mapreduce 中自己实现 join 是一件极其蛋疼的事情，MR中的join分为好几种，比如有最常见的 reduce side join，map side join，semi join 等。今天我们要讨论的是第 2 种：map side join，这种 join 在处理多个小表关联大表时非常有用，而 reduce join 在处理多表关联时是比较麻烦的，会造成大量的网络IO，效率低下。 1、原理： 之所以存在reduce
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat https://research.google.com/archive/mapreduce.html 这篇来自谷歌的论文介绍了map/reduce，摘录如下： Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for
Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器
摘要：HBase自带许多运维工具，为用户提供管理、分析、修复和调试功能。本文将列举一些常用HBase工具，开发人员和运维人员可以参考本文内容，利用这些工具对HBase进行日常管理和运维。
Hadoop-大数据开源世界的亚当夏娃。 核心是HDFS数据存储系统，和MapReduce分布式计算框架。
因为现在大部分Hadoop教程都是介绍Eclipse的，而且是手动加载.jar的。
OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面介绍几种常见的OutputFormat实现类。
1.MapReduce简介 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。 一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程： MRAppMaster 负责整个程序的过程调度及状态协调 MapTask 负责map阶段的整个数据处理流程 ReduceTask 负责reduce阶段的整个数据处理流程 2.MapReduce核心编程思想
Sqoop (SQL to Hadoop) 是Apache顶级项⽬,官⽹地址：http://sqoop.apache.org.
原文地址：https://kylin.apache.org/docs16/howto/howto_optimize_build.html
背景介绍：对于学习hadoop原理和hadoop开发的人来说，搭建一套hadoop系统是必须的。但首先，配置该系统是非常头疼的，可能很多人配置过程就放弃了。另外，很可能没有多个服务器供你使用，或者你没有一台性能强劲的电脑可以跑多个虚拟机。本文介绍一种免配置的单机版hadoop安装使用方法，可以简单快速的跑一跑hadoop例子帮助学习和开发测试。前提是笔记本上安装了Linux虚拟机，并且虚拟机上安装了docker。
Hadoop是使用非常广泛的一种云计算平台，研究生阶段的研究方向就是Hadoop资源调度，我即将去面试Hadoop研发工程师，下面是我准备的一些面试资料。
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
卷友们，大家好 ~ 我是 Alex 。之前已经陆续输出了 Hadoop三大核心组件 的 架构思想和原理 和 Hive架构设计和原理 ，每篇都受到了读者小伙伴们的一致好评 ~ 感谢大家的支持。大家可能已经猜到了，按照发展趋势，本篇将为大家介绍 关于 Spark 的架构设计和原理，希望大家受用！
大数据是一门概念，也是一门技术，是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。
根据文章内容为该文章写一个摘要总结。
在未开通Yarn Web界面端口8088，或者开通了8088，没有开通单个NodeManager如8042时，在MapReduce作业有失败时，往往我们没法直接通过界面查看某个container具体报错日志，从而不方便分析作业出错原因。这时，我们可以在HDFS上查看MapReduce的历史作业日志。本篇文章主要介绍如何通过HDFS查看YARN历史作业Container日志。
1、问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机 归属地不同省份输出到不同文件中（分区） 2、默认Partitioner分区
"数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。
摘 要 本文将介绍通过Hadoop Mapreduce实现离线统计网站每日pv的思路及代码。 前言 利用网站的kpi数据来分析出网站潜在的价值，那么了解网站的PV、UV、IP的状况，是一项必不可少的任务。本文将介绍通过Hadoop Mapreduce实现离线统计网站每日pv的思路及代码。 什么是PV pv是指页面的浏览量或点击量（Page View），用户每访问一次或刷新一下即被计算一次。 需求 对网站以往的访问数据进行日pv、月PV、年PV统计。 技术选型 对于访问量大的网站来说，普通程序计算实现成本非
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
大数据时代，分布式技术至关重要，因此，这篇文章介绍hadoop分布式环境搭建，作为个人学习大数据技术的实验环境。
本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录。
倒排索引就是根据单词内容来查找文档的方式，由于不是根据文档来确定文档所包含的内容，进行了相反的操作，所以被称为倒排索引 下面来看一个例子来理解什么是倒排索引 这里我准备了两个文件 分别为1.txt和2.txt 1.txt的内容如下 I Love Hadoop I like ZhouSiYuan I love me 2.txt的内容如下 I Love MapReduce I like NBA I love Hadoop 我这里使用的是默认的输入格式TextInputFormat，他是
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
