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
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
创建阿里云RAM子用户，并进行授权注意，需要将我们生成的AccessKey保存至本地配置环境变量alicloud_authentication定义的环境变量必须以TF_VAR开头，这样就被terraform在读取环境变量时就认为是他自己的环境变量虽然也可以写在配置文件中明文保存，但是强烈不建议这样用，一旦配置文件泄露，便有非常大的风险。#第一种方式，需要去掉main.tf中的变量，直接全空即可，此变量是官方默认提供变量，不需要加TF_VARexportALICLOUD_ACCESS_KEY="LTA**************"exportALICLOUD_SECRET
作者：尹珉，KubeSphereAmbassador，KubeSphere社区用户委员会杭州站站长一、KubeKey介绍KubeKey（以下简称KK)是一个用于部署Kubernetes集群的开源轻量级工具。它提供了一种灵活、快速、便捷的方式来仅安装Kubernetes/K3s，或同时安装Kubernetes/K3s和KubeSphere，以及其他云原生插件。除此之外，它也是扩展和升级集群的有效工具。KubeKeyv2.0.0版本新增了清单（manifest）和制品（artifact）的概念，为用户离线部署Kubernetes集群提供了一种解决方案。在过去，用户需要准备部署工具，镜像tar包和其
[root@openstack-controller1~]#catopenstack-deploy-controller-node.sh#!/bin/bash#Author:QsyjSmy#Date:2022-01-24#QQ:582673967#定义变量HOST_IP=`ifconfig|grep172|awk'{print$2}'`FIREWALLD_STATUS=`systemctlis-enabledfirewalld.service`GETENFORCE_STATUS=`getenforce`#更改hosts文件functionsetup-hosts{echo"172.31.7.10
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,
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
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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
