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Spark

Apache Spark 2.0 在作业完成时却花费很长时间结束

Apache Spark 2.0 在作业完成时却花费很长时间结束
现象大家在使用 Apache Spark 2.x 的时候可能会遇到这种现象:虽然我们的 Spark Jobs 已经全部完成了,但是我们的程序却还在执行。比如我们使用 Spark SQL 去执行一些 SQL,这个 SQL 在最后生成了大量的文件。然后我们可以看到,这个 SQL 所有的 Spark Jobs 其实已经运行完成了,但是这个查询语句还在运行。通过日志,我们可以看到 driver

w397090770   6年前 (2019-01-14) 4178℃ 0评论18喜欢

HBase

HBase 入门之数据刷写(Memstore Flush)详细说明

HBase 入门之数据刷写(Memstore Flush)详细说明
接触过 HBase 的同学应该对 HBase 写数据的过程比较熟悉(不熟悉也没关系)。HBase 写数据(比如 put、delete)的时候,都是写 WAL(假设 WAL 没有被关闭) ,然后将数据写到一个称为 MemStore 的内存结构里面的,如下图: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但是,MemStore 毕竟是内存里

w397090770   6年前 (2019-01-13) 7227℃ 4评论32喜欢

HBase

HBase 是列式存储数据库吗

HBase 是列式存储数据库吗
在介绍 HBase 是不是列式存储数据库之前,我们先来了解一下什么是行式数据库和列式数据库。行式数据库和列式数据库在维基百科里面,对行式数据库和列式数据库的定义为:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理(OLAP)和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体

w397090770   6年前 (2019-01-08) 6231℃ 0评论31喜欢

HBase

为了让你更全面的了解Apache HBase,我们做了这本专刊

为了让你更全面的了解Apache HBase,我们做了这本专刊
Apache HBase是基于Hadoop构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。随着时间的推移,HBase目前不管是在国内还是国外都受到了非常大的欢迎,以下分别是近几年 Google 和百度关于 HBase 的搜索趋势:Google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大家可以看到,整体趋势是越来越

w397090770   6年前 (2019-01-05) 3499℃ 4评论15喜欢

开源软件

Apache Griffin:分布式系统的数据质量解决方案

Apache Griffin:分布式系统的数据质量解决方案
Apache Griffin 是开源的大数据数据质量解决方案,支持批处理和流模式,其是基于 Apache Hadoop 和 Apache Spark 构建,由 eBay 开发,并于 2016年12月07日进入 Apache 孵化。Griffin 提供了一个可以处理不同的任务,如定义数据质量模型,执行数据质量测量,自动化数据分析和验证,以及跨多个数据系统的统一数据质量可视化的全面的框架,旨在

w397090770   6年前 (2019-01-03) 9216℃ 3评论9喜欢

HBase

Apache HBase 写数据流程说明

Apache HBase 写数据流程说明
Apache HBase 是构建在 HDFS 之上的数据库,使用 HBase 我们可以随机读写存储在 HDFS 上的数据,但是我们都知道,HDFS 上的文件仅仅只支持追加(Append),其默认是不支持修改已经写好的文件。所以很多人就会问,HBase 是如何实现低延迟的读写能力呢?文本将试图介绍 HBase 写数据的过程。其实 HBase 写数据包括 put 和 delete 操作,在 HBase

w397090770   6年前 (2019-01-02) 2546℃ 0评论12喜欢

大数据

盘点2018年晋升为Apache TLP的大数据相关项目

盘点2018年晋升为Apache TLP的大数据相关项目
去年,我整理了2017年成功晋升为Apache TLP的大数据相关项目进行了整理,具体可以参见《盘点2017年晋升为Apache TLP的大数据相关项目》。现在已经进入了2019年了,我在这里给大家整理了2018年成功晋升为 Apache TLP 的大数据相关项目。2018年晋升成 TLP 的项目不多,总共四个,按照项目晋升的时间进行排序的。Apache Trafodion:基于 Hadoop 平

w397090770   6年前 (2019-01-02) 1509℃ 0评论4喜欢

HBase

Apache HBase 快照(Snapshots) 介绍

Apache HBase 快照(Snapshots) 介绍
在《HDFS 快照编程指南》文章中,我简单介绍了 HDFS 的快照功能。本文将介绍 HBase 快照功能,因为 HBase 的底层存储是基于 HDFS 的,所以 HBase 的快照功能也是依赖 HDFS 快照的知识。HBase 快照功能是从 HBase 0.95.0 开始引入的,详见 HBASE-50。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_hadoopHBase 快

w397090770   6年前 (2019-01-01) 2588℃ 0评论9喜欢

Hadoop

Submarine:在 Apache Hadoop 中运行深度学习框架

Submarine:在 Apache Hadoop 中运行深度学习框架
本文来自 submarine 团队投稿。作者: Wangda Tan & Sunil Govindan & Zhankun Tang(这篇博文由网易的刘勋和周全协助编写)。原文地址:https://hortonworks.com/blog/submarine-running-deep-learning-workloads-apache-hadoop/介绍Hadoop 是用于大型企业数据集的分布式处理的最流行的开源框架,它在本地和云端环境中都有很多重要用途。深度学习对于语

w397090770   6年前 (2019-01-01) 3996℃ 0评论4喜欢

HBase

为什么不建议在 HBase 中使用过多的列族

为什么不建议在 HBase 中使用过多的列族
我们知道,一张 HBase 表包含一个或多个列族。HBase 的官方文档中关于 HBase 表的列族的个数有两处描述:A typical schema has between 1 and 3 column families per table. HBase tables should not be designed to mimic RDBMS tables. 以及 HBase currently does not do well with anything above two or three column families so keep the number of column families in your schema low. 上面两句话其实都是

w397090770   6年前 (2019-01-01) 4387℃ 1评论13喜欢