Apache Flink 1.1.4于2016年12月21日正式发布，本版本是Flink的最新稳定版本，主要以修复Bug为主；强烈推荐所有的用户升级到Flink 1.1.4版本，替换pom中的以为如下：[code lang="xml"]<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.1.4</version></dependency><dependency> & w397090770 8年前 (2016-12-27) 2296℃ 0评论3喜欢
如果你对Hadoop有基本的了解，并希望将您的知识用于企业的大数据解决方案，那你就来阅读本书吧。本书提供了六个使用Hadoop生态系统解决实际问题的例子，使得您的Hadoop知识提升到一个新的水平。本书作者：Anurag Shrivastava，由Packt出版社于2016年9月出版，全书共316页。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关 zz~~ 8年前 (2016-12-20) 3226℃ 1评论6喜欢
本书介绍了如何使用 Spark Streaming 开发应用程序已经一些最佳实践。适合数据科学家、大数据专家、BI分析以及数据架构师阅读。全书名称：Pro Spark Streaming The Zen of Real-Time Analytics Using Apache Spark，作者Nabi, Zubair，由Apress于2016-07-01出版，全书共231页。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 zz~~ 8年前 (2016-12-18) 4560℃ 0评论6喜欢
本文将概述即将发布的Apache Flink 1.2.0新功能。在Apache Flink 1.1+版本上，社区主要的集中点在操作性（Operations）、生态系统（Ecosystem）、更广泛的用户（Broader Audience）以及应用特性（Application Features）等方面的开发。各个模块的开发主要包括了如下的方向：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 w397090770 8年前 (2016-12-18) 2766℃ 0评论4喜欢
本书是《Hadoop权威指南》第三版，新版新特色，内容更详细。本书是为程序员写的，可帮助他们分析任何大小的数据集。本书同时也是为管理员写的，帮助他们了解如何设置和运行Hadoop集群。 本书通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的新动态，包括新增 zz~~ 8年前 (2016-12-16) 17136℃ 0评论42喜欢
本文列出Git常用命令，点击下图查看大图如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop入门[code lang="bash"]git initorgit clone url[/code]配置[code lang="bash"]git config --global color.ui truegit config --global push.default currentgit config --global core.editor vimgit config --global user.name "John Doe" w397090770 8年前 (2016-12-16) 2374℃ 0评论2喜欢
在今年的09月08日，Google在其安全博客中宣布：为了让用户更加方便了解他们与网站之间的连接是否安全，从2017年1月份正式发布的Chrome 56开始，Google将彻底把含有密码登录和交易支付等个人隐私敏感内容的HTTP页面标记为【不安全】，并且将会在后续更新的Chrome版本中，逐渐把所有的HTTP网站标记为【不安全】。HTTPS已成为网站的 w397090770 8年前 (2016-12-15) 3214℃ 0评论8喜欢
本书是《Spark快速数据处理》第三版，全书基于Spark 2.0.0编写。本书适合Spark入门者，作者Krishna Sankar，由Packt出版社于2016年10月出版，全书共274页。通过本书你将学到以下知识： （1）、安装和设置你的Spark集群； （2）、使用Spark交互式Shell来实现简单的分布式应用程序； （3）、使用新的DataFrame API操作数据； w397090770 8年前 (2016-12-14) 4331℃ 0评论5喜欢
Carlos E. Perez对深度学习的2017年十大预测，让我们不妨看一看。有兴趣的话，可以在一年之后回顾这篇文章，看看这十大预测有多少准确命中硬件将加速一倍摩尔定律(即2017年2倍) 如果你跟踪Nvidia和Intel的发展，这当然是显而易见的。Nvidia将在整个2017年占据主导地位，只因为他们拥有最丰富的深度学习生态系统。没有头 w397090770 8年前 (2016-12-13) 2165℃ 0评论3喜欢
在HDFS中，DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中，具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中，一般都会配置多个目录，并且把这些目录分别配置到不同的设备上，比如分别配置到不同的HDD（HDD的全称是Hard Disk Drive）和SSD（全称Solid State Drives，就是我们熟悉的固态硬盘）上。 w397090770 8年前 (2016-12-13) 5805℃ 0评论13喜欢
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