作者：SRE运维博客博客地址：https://www.cnsre.cn/文章地址：https://www.cnsre.cn/posts/220110850573/相关话题：https://www.cnsre.cn/tags/eks/学习目标在EKS中部署AmazonEFSCSI驱动程序到验证EFS并验证它是否正常工作创建基于EFS的静态、动态存储前提条件EKS集群AWSCLI如果你没有安装请查看安装、更新和卸载AWSCLI。在安装AWSCLI后，还要对其进行配置。kubectl如果没有安装请查看安装kubectl。创建IAM策略创建IAM策略并将其分配给IAM角色。该策略将允许AmazonEF
作者：SRE运维博客博客地址：https://www.cnsre.cn/文章地址：https://www.cnsre.cn/posts/211217431135/相关话题：https://www.cnsre.cn/tags/aws/最近在AWS平台创建了EKS用于测试环境项目，EKS创建完以后我打算使用Ingress控制器来暴露服务，ingress前在添加一个ALB负载均衡器，这样就可以实现完全的高可用了。但是在创建好ingress却发现无法调通服务，查看aws官方文档AmazonEKS上的应用程序负载均衡发现需要使用aws-load-balancer-controller.本文档的目标：创建
大家好，我是老兵。本系列为大数据项目实战系列，每期内容将讲解项目背景、技术架构和核心代码部分，帮助相关小伙伴快速了解大数据项目与技术。在上期的基于SparkGraphFrame社交网络实战项目中，介绍了Spark图计算与社交关系图谱，文章反响很好。本期将继续介绍基于Spark和Grafana的电商零售分析项目，在文末附有电商数据集下载地址，欢迎大家自行领取。话不多说，我们开始。项目环境：JAVA、IDEA项目技术：Spark、Grafana技术难度：中等1项目介绍互联网背景下的大数据、AI领域不断创新，衍生出多样化的电商平台和商品推荐模式。作为消费者，当我
1.安装java1.8版本steven@wangyuxiangdeMacBook-Pro~java-versionjavaversion"1.8.0_211"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_211-b12)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.211-b12,mixedmode)2.安装flink使用brew安装flink，命令如下：brewinstallapache-flink3.查看是否安装成功steven@wangyuxiangdeMacBook-Pro~flink-vVersion:1.13.2,
大家好，我是老兵。本文是基于SparkGraphframes的社交关系图谱实战演练。我将结合自身开发和项目经验，分别讲述社交关系图谱原理、图计算原理、SparkGraphframes图计算编程、关联推荐实战等内容，帮助大家快速了解SparkGraphframes图计算的使用。有兴趣交流沟通的朋友，欢迎添加我个人微信:youlong525。1什么是社交关系图谱社交关系图谱的粗浅理解，即表达社交网络中的人与群体的关系。我是谁？我周围人是谁？我们有什么关系？1）业务通俗理解比如张三是个资深网络爱好者，也是个圈内达人。我们先来看看他的圈子
1Spark任务文件初始化调优首先进行性能测试，发现这个视频图谱N度级联关系应用分为5个job，最后一个job为保存结果到HDFS，其余job为同样计算过程的反复迭代。但是发现第一个job比其他job又多了个计算阶段stage，如图中红圈所示。通过阅读程序代码，发现第一个job需要初始化一个空数组，从而产生了一个stage，但是这个stage在性能测试结果上显示，花费了14秒的时间，远远超出合理的预期范围。同时，发现这段时间网络通信也有一定开销，事实上只是内存数据初始化，代码上看不出需要进行网络通信的地方。下图是其中一台计算节点的通信开销，发现在第一个stage，写通信操作几乎没有，读通信操作
作者：vivo互联网服务器团队-HaoGuangshi一、背景字段血缘是在表处理的过程中将字段的处理过程保留下来。为什么会需要字段血缘呢？有了字段间的血缘关系，便可以知道数据的来源去处，以及字段之间的转换关系，这样对数据的质量，治理有很大的帮助。SparkSQL相对于Hive来说通常情况下效率会比较高，对于运行时间、资源的使用上面等都会有较大的收益。平台计划将Hive任务迁移到SparkSQL上，同时也需要实现字段血缘的功能。二、前期调研开发前我们做了很多相关调研，从中得知Spark是支持扩展的：允许用户对SparkSQL的SQL解析、逻辑计划的分析和检查、逻辑计划的优化、物理计划的形成等进
1.引入Apache Hudi支持多种分区方式数据集，如多级分区、单分区、时间日期分区、无分区数据集等，用户可根据实际需求选择合适的分区方式，下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区。2.分区处理为说明Hudi对不同分区类型的处理，假定写入Hudi的Schema如下{"type":"record","name":"HudiSchemaDemo","namespace":"hoodie.HudiSchemaDemo","fields":[{"name":"age","type":["long","null"]},{"name":"location","type":["strin
1概述源于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月。HadoopMapReduce是GoogleMapReduce的克隆版。Hadoop问世前，已有分布式计算，但都是专用系统，仅处理某一类计算，比如进行大规模数据排序。这样的系统无法复用到其他大数据计算场景，每种应用都需要开发与维护专门系统。而HadoopMapReduce造就了大数据计算通用编程。只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码，就能运行在Hadoop分布式集群。我们只需关心业务逻辑，无需关心系统调用与运行环境。大数据计算的核心思路：移动计算比移动数据划算。既然计算方法跟传统计算方法不同，移动计算而非
为什么你的Flink运行开始减慢了？为什么你试遍Flink参数还是无法解决？Flink背压常常发生在生产事故中，切记不要掉以轻心。不知为何，最近的我开始走下坡路了。。。1故事的开始此刻，我抬头看了一眼坐在对面的这个家伙:格子衫、中等身材，略高的鼻梁下顶着一副黑框眼镜，微眯的目光透出丝丝倦意，正一眨不眨地盯着我看。我心里直犯嘀咕:我又有什么好看的呢？不过是A君你用来换取面包、汽车的工具罢了。虽然陪伴了五年的时光，想来也就是如此~说到这，忘了自我介绍了。我叫Flink，当然，我还是喜欢你们叫我的全名:ApacheFlink，因为这样听起来很有科技感。我是目前最火的大数据实时计算引擎之一。之
