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
本文是历时一周整理的Spark保姆级教程。基于面试角度出发，涉及内容有Spark的相关概念、架构原理、部署、调优及实战问题。文中干货较多，希望大家耐心看完。1Spark基础篇1.1介绍一下SparkApacheSpark是一个分布式、内存级计算框架。起初为加州大学伯克利分校AMPLab的实验性项目，后经过开源，在2014年成为Apache基金会顶级项目之一，现已更新至3.2.0版本。1.2谈一谈Spark的生态体系Spark体系包含SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib及SparkG
近期，在网上看到一个来自外文网站的帖子，内容是一位业内大牛讨论#在分布式系统中最难解决的几个技术难题#。该话题目前已收到超过10000+的点赞认同数。文中提出的排行第二的难题：Exactly-Oncedelivery。在很多评论中，甚至被认为是理论上几乎不可解决的问题。对于此技术话题的理解，可谓见仁见智，而在流处理领域中的Exactly-Once一致性语义则是大数据开发者必须掌握的核心知识点。由此引出日常工作常用的计算框架思考:海量数据实时计算：Spark和Flink引擎是如何保证Exactly-Once一致性？话不多说，我将从如下几点内容对此问题进行阐释：什么是Exa
今天和大家介绍Spark的内存模型，干货多多，不要错过奥~与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark内存管理机制SparkonYarn模式的内存分配1Spark内存概述首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户在Driver端提交任务，初始化运行环境(SparkContext等)Driver根据配置向ResoureManager申请资源(executors及
今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1引子1.1数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订单详情表order_id关联，获取所有订单下的商品信息。selecta.idas'订单id',a.order_dateas'下单时间',a.order_amountas'订单金额',b.orde
一、传统的较为简单的SparkSql方式读取Spark版本：2.4CDHMongoDBSparkConnectorgithub地址：https://github.com/mongodb/mongo-sparkMaven仓库org.mongodb.sparkmongo-spark-connector_2.112.4.11.JavaAPI//构建数据结构//根据实际的业务结构调整//建议提前组装好结构StructTypearrObjectStruct=newStructType().add("xxxx",DataTypes.StringType).add("yyyy",DataType
Kafka是Apache旗下的一款分布式流媒体平台，Kafka是一种高吞吐量、持久性、分布式的发布订阅的消息队列系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala语言编写，与2010年12月份开源，成为Apache的顶级子项目。它主要用于处理消费者规模网站中的所有动作流数据。动作指(网页浏览、搜索和其它用户行动所产生的数据)。消息系统分类我们知道常见的消息系统有Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等等，但是这些消息系统中所使用的消息模式如下：Peer-to-Peer(Queue)简称PTP队列模式，也可以理解为点到点。例如单发邮件，我发送一封邮件给XuWeiLiang，
©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者臭臭粑粑的原创作品，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任客户：AzureDatabricks可以监控的吧？我：可以的。客户：那我想监控DatabricksCluster的资源使用率。我（思考片刻）：好的。为什么答应客户那么爽快，是因为以我对Azure的了解，只要是Azure上面的服务，基本上都有Monitor功能，而且还自带该服务的Mestrics数据，想要监控，直接到该服务下，找到Metrics，选择你感兴趣的metric，分分钟创建个折线图什么的。但当我去AzureDatabricksWorkspace服务下去找的时候，发现：尼玛，没有Metr
已经有一段时间没有更新实践内容了，不是因为没有在学习。而是工作上出现一个新的挑战，又在忙论文查重，论文也是大数据方向的，主要是ICT方向的一个技术（若有人感兴趣，我会另开一个帖子来详细谈这个内容）。 而且最近，把之前所有的实践环境换了一台电脑来重新搭建。按理说会很顺利，但没想到，还是出了许多问题。一些简单的问题就直接解决了，但仍是有两个大的故障，一直到今天下午才全部都解决了。现总结如下，为以后也能更好的学习使用。故障一：虚拟机上虚拟适配器不能链接到主机的网络故障现像： 在将原来的虚拟机整体复制到新电脑上之后，发现从虚拟机上可以PING通外网，但从自己的主机上不能PING通虚拟机。这样
