本文来自 2019年9月23日至26日在纽约举办的 Strata Data Conference，分享者是来自 Cloudera 的 Wangda Tan 和 Wei-Chiu Chuang，会议页面 https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ny-2019/public/schedule/detail/77506。请关注 过往记忆大数据 微信公众号，并在后台回复 hadoop_3 关键字获取本文的 PPT 下载地址。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章， 5年前 (2020-02-04) 2415℃ 2评论5喜欢
Docker 为我们提供了大量的命令，直接在终端运行 docker --help 即可查看 Docker 支持的命令。如果需要查看具体命令的使用方式，可以使用 docker COMMAND --help。Docker 提供了 55 条命令，由于篇幅的原因，这里将介绍 Docker 常用的命令，其他的可以参见 Docker 官方文档。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号 5年前 (2020-02-04) 340℃ 0评论3喜欢
引入在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse。在这篇文章中，我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。数据仓库技术自1980诞生以来一直在发展，其在决策支持和商业智能应用方面拥有悠久的历史，而MPP体系结构使得系统能够处理更大数据量。但是，虽 5年前 (2020-02-03) 3011℃ 0评论6喜欢
我们在 前面的文章文章中介绍了 Docker 默认是从 https://hub.docker.com/仓库下载镜像的，由于这个网址是国外的，所以在下载镜像的时候很可能会非常慢，所以大家应该想到 Docker 是否像 Maven 仓库一样也有一些国内的 Docker 镜像库呢？答案是肯定的。截止到本文撰写的时候，下面几个国内 Docker 镜像地址是可用的：网易 Docker 镜像库：h 5年前 (2020-02-03) 11615℃ 0评论4喜欢
我们在 《一文了解什么是 Docker》 文章中已经介绍了 Docker 是什么，以及为什么需要 Docker 技术。本文将快速介绍一下如何使用 Docker。安装 DockerDocker 是一个开源的商业产品，支持几乎所有的 Linux 发行版，也支持 Mac 以及 Windows 平台。在各平台上又分为两个版本：免费的社区版（Community Edition，缩写为 CE）和收费的企业版（Enterpri 5年前 (2020-02-02) 834℃ 0评论3喜欢
Java 8 给我们带来了一个新功能，也就是本文要介绍的 Stream API，它可以让我们以一种声明的方式处理数据。Stream 使用一种类似用 SQL 的语法来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。极大提高 Java 程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。本文是 Java 8 Stream API 入门序列文章第一篇，将带领大家快速入门 Java 8 St 5年前 (2020-02-01) 520℃ 0评论3喜欢
2010年，几个大胡子年轻人在旧金山成立了一家名为 dotCloud 的 PaaS 平台的公司。dotCloud 主要是基于 PaaS 平台为开发者或开发商提供技术服务。PaaS 的全称是 Platform as a Service，也就是平台即服务。dotCloud 把需要花费大量时间的手工工作和重复劳动抽象成组件和服务，并放到了云端，另外，它还提供了各种监控、告警和控制功能，方便开 5年前 (2020-01-15) 867℃ 0评论8喜欢
HDFS 简介因为 HDFS 这样一个系统已经存在了非常长的时间，应用的场景已经非常成熟了，所以这部分我们会比较简单地介绍。HDFS 全名 Hadoop Distributed File System，是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项：和本地文件系统一样的目录树视图Append Only 的写入（不支持 5年前 (2020-01-10) 2410℃ 0评论4喜欢
背景熟悉 Spark 的同学都知道，Spark 作业启动的时候我们需要指定 Exectuor 的个数以及内存、CPU 等信息。但是在 Spark 作业运行的时候，里面可能包含很多个 Stages，这些不同的 Stage 需要的资源可能不一样，由于目前 Spark 的设计，我们无法对每个 Stage 进行细粒度的资源设置。而且即使是一个资深的工程师也很难准确的预估一个比较 5年前 (2020-01-10) 1507℃ 0评论2喜欢
如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop回望过去10年，数据技术发展迅速，数据也在呈现爆炸式的增长，这也伴随着如下两个现象。一、数据更加分散：企业的数据是散落在不同的数据存储之中，如对象存储OSS，OLTP的MySQL，NoSQL的Mongo及HBase，以及数据仓库ADB之中，甚至是以服务的形式 5年前 (2020-01-07) 1196℃ 0评论3喜欢
