Overview Kafka is a frequently-used message queue in open-source communities. Although Kafka (Confluent) officially provides plug-ins to import data directly from Kafka to HDFS's connector, Alibaba Cloud provides no official support for the file storage system OSS. This article will give a simple example to implement data writes from Kafka to Alibaba Cloud OSS. Because Alibaba Cloud E-MapReduce service integrates a large number of open-source components and docking tools for Alibaba Cloud, in this article, the example is directly run in the E-MapReduce cluster. This example uses the open-source Flume tool as a transit to connect Kafka and OSS. Flume open-source components may also appear on the E-MapReduce platform in the future. Scenario example Next we will name a simple example. If you already have an online Kafka cluster, you can directly jump to Step 4. 1. In the Kafka Home directory, start the Kafka service process. Configure the Zookeeper address in the configuration file to the service address emr-header-1:2181 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 2. Create a Kafka topic with a name of test bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper emr-header-1:2181 \ --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 3. Write data to Kafka test topic and the data content is the performance monitoring data of the local machine vmstat 1 | bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 4. Configure and start the Flume service in the Flume Home directory Create a new configuration file: conf/kafka-example.conf. In specific, specify the source as the corresponding topic for Kafka, and use sink as the HDFS Sinker. Specify the path as the OSS path. Because the E-MapReduce service implements an efficient OSS FileSystem (compatible with Hadoop FileSystem) for us, the OSS path can be specified directly, and the HDFS Sinker data will be automatically written to OSS. # Name the components on this agent a1.sources = source1 a1.sinks = oss1 a1.channels = c1 # Describe/configure
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
2023年10月，Kimi智能助手初次亮相便凭借20万汉字的无损上下文能力，帮助用户解锁很多新的使用场景，包括专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、快速理解API开发文档等，获得用户口碑和业务量的双增长。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍，并结合云HBase常见的导入场景，给出建议的迁移工具和参考资料。
在使用spark时，根据集群资源情况和任务数据量等，合理设置参数，包括但不限于以下：
随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
生产环境中使用StarRocks一般都是多节点，3个fe3个be已经是很小的规模了，出现问题需要查日志的话，6个节点上找日志是比较费劲的，我们希望能够将日志都收集到es，查找方便而且支持搜索，提升排查问题的效率。
大数据文摘作品 近日，火山引擎数智平台（VeDI）正式发布《数据智能知识图谱》（以下简称「图谱」），内容覆盖了包括数据存储计算、数据分析加速、数据研发治理、数据洞察分析，数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。 点击文末「阅读原文」，下载高清图谱。 更强劲的数据基座能力 随着企业数字化转型的需求愈加强烈，数据存储计算作为转型最底层的基座也更加受到关注。过去，传统湖仓一体时常发生数据源数据入湖时效性差、多源数据管理难等问题；而在批流一体方面，由于批流存储引擎不统一导致批流任务分开处理
在用户上云初期，对于云资源的管理通常处于较为松散的状态。而随着资源用量的增加以及使用到的产品种类的多样化，云上成本支出日益激增 ，企业对于成本精细化管理的诉求也愈发强烈。从使用云产品维度看，成本的计算方式从服务器计算、存储以及网络的开销用量的简单场景，演进成了不同场景化的云原生PaaS服务。对于云平台管理人员来说，使用完全托管的PaaS服务能够在免除部署运维管理成本的情况下，通过云平台工具直接对资源及上层应用统一管理，例如云监控、云安全中心、资源编排、ARMS调用链工具、SLS日志服务等。在新的平台架构下，当线上出现故障时，工程师需要有对应的服务使用权限，并对这些云平台工具快速排查定位问题。
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
导语 Pulsar Summit 是 Apache Pulsar 社区年度盛会，它将分布在世界各地的 Apache Pulsar 项目 Contributor、Committer 和各企业 CTO/CIO、开发者、架构师、数据科学家，以及消息和流计算社区的精英召集在一起。于此盛会，大家分享实践经验、交流想法、探讨关于 Pulsar 项目和社区的知识，切磋互动。 大会介绍 Pulsar Summit Aisa 2022 将于 2022 年 11 月 19-20 日于线上举办。大会将分为主论坛和分论坛，汇聚技
0x00 前言 回想自己最初学 Hadoop 的时候，初衷是写MapReduce程序，但是搭建单机环境折腾一周，搭建分布式环境折腾一周，跑个Demo解决一下Bug又一周过去了。最后都忘了自己是想学 MapReduce 的。 感觉自己虽然是搞Hadoop的，但是写MR比自己想的要少很多。初期是花了很多精力在安装以及集群的各种日常维护，熟悉Hive后就经常用Hive来解决问题，然后逐渐地各种任务过度到了Spark上，因此对MapReduce的重视就少了很多。 细想起来，MapReduce本身是很简洁易学的，因此
在2023年11月12日，刚经过双11的购物节大压力的阿里，却从17:44起发生了服务宕机，旗下的淘宝、闲鱼、饿了么等服务出现服务中断，甚至让高校学生宿舍的洗衣机都“宕机”了。从阿里云健康看板公布的数据可以看出，阿里云的几乎所有的云产品等服务都受到了影响，影响了全球范围内多个地域。阿里云这次故障，放在整个云厂商界都是炸裂般的存在。阿里云历时3个多小时，服务才陆续恢复。
大家好，我是梦想家 Alex 。在上一篇文章 简单介绍 HDFS，MapReduce，Yarn 的 架构思想和原理，收获和反响还不错，那本篇内容，我们继续，本篇文章，我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。
Hadoop是现在最流行的大数据分布式基础架构，其实现了很多大数据相关的核心功能，并且支持大量的核心项目。那么，今天小编就给大家盘点一下Hadoop生态圈核心组件，感兴趣的小伙伴快来学习下吧!
Hive作为Hadoop家族的重要一员，具有学习成本低，开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中，Hive也不负众望，得到了非常高的票数。为此，CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮（博客： http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang ）绘制了Hive技术图谱，帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布，速来关注！ 我要成为Hive专家团一员，筛选优质内容>>猛戳这里： http://li
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
最近在看冰河大佬写的《海量数据处理与大数据技术实战》，该书涵盖以Hadoop为主的多款大数据技术框架实战的内容，兼顾理论与实操，是市面上难得的技术好书。本篇文章，我就分享一下从中学习到的关于Hive命令的7个小技巧，受益的朋友记得来发三连⭐支持一下哟~
MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。现实世界中有很多满足上述处理模型的例子，本论文将详细描述这个模型。
记录下，散仙今天的工作以及遇到的问题和解决方案，俗话说，好记性不如烂笔头，写出来文章，供大家参考，学习和点评，进步，才是王道 ，废话不多说，下面切入主题： 先介绍下需求： 散仙要处理多个类似表的txt数据，当然只有值，列名什么的全部在xml里配置了，然后加工这些每个表的每一行数据，生成特定的格式基于ASCII码1和ASCII码2作为分隔符的一行数据，ASCII2作为字段名和字段值的分隔符，ASCII1作为字段和字段之间的分隔符，每解析一个txt文件时，都要获取文件名，然后与xml中的schema信息
最近我发现，很多萌新说着想要做算法工程师，但是却对这个岗位的要求以及工作内容一无所知。以为学一个Python，再学一些机器学习、深度学习的模型就可以胜任了。工作就是用Python不停地写模型。
Google File System提供了大数据存储的方案，这也为后来HDFS提供了理论依据，但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce。
在解决海量数据的问题的时候，我们需要什么样的策略和技术，是每一个人都会关心的问题。今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术，但是注意这里只是从技术角度进行分析，只是一种思想并不代表业界的技术策略。
How to Install Hadoop in Stand-Alone Mode on Ubuntu 16.04 如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序。 尽管Hadoop框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现Hadoop程序。尽管Hadoop官方网站给的示例程序是使用Jython编写并打包成Jar文件，这样显然造成了不便，其实，不一定非要这样来实现，我们可以使用Python与Hadoop 关联进行编程，看看位于/src/exa
ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用，尤其是在添加数据的时候，可以使用分布式任务来添加索引数据，尤其是在数据平台上，很多数据存储在Hive中，使用Hive操作ElasticSearch中的数据，将极大的方便开发人员。这里记录一下Hive与ElasticSearch整合，查询和添加数据的配置使用过程。基于Hive0.13.1、Hadoop-cdh5.0、ElasticSearch 2.1.0。
本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录。
倒排索引就是根据单词内容来查找文档的方式，由于不是根据文档来确定文档所包含的内容，进行了相反的操作，所以被称为倒排索引 下面来看一个例子来理解什么是倒排索引 这里我准备了两个文件 分别为1.txt和2.txt 1.txt的内容如下 I Love Hadoop I like ZhouSiYuan I love me 2.txt的内容如下 I Love MapReduce I like NBA I love Hadoop 我这里使用的是默认的输入格式TextInputFormat，他是
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
问题导读 1.yarn默认情况下使用哪些资源？ 2.Yarn如何实现扩展自定义资源？ 3.自定义资源，可以在哪个配置文件中配置？ 4.哪些配置可以在yarn-site.xml文件或则 resource-types.xml文件配置？ 5.yarn有哪三种Containers？ 6.三种Container如何配置请求的CPU，memory等值？ 1.概述 yarn支持可扩展资源类型.所有节点、应用程序、队列，默认情况下Yarn使用 CPU和内存。资源定义可以扩展为任意的“countable”资源。一个cou
问题描述 上次发布的博客 通过Java程序提交通用Mapreduce，在实施过程中发现，每次提交一次Mapreduce任务，JVM无法回收过程中产生的MapReduceClassLoader对象以及其生成的类。 通过定制如下代码来实现多次任务提交测试： public class JobSubmitTest { public static void submit(String classPath, String mainClassName) { ClassLoader originC
项目大致过程是：flume监控日志文件，定时把文件清洗后上传到hdfs上，上传清晰后的数据是格式化的，可被hive识别，然后hive创建表，写脚本，执行hql语句，把执行结果写到hdfs上，最后为了方便查看，把放在hdfs上的结果通过sqoop放在mysql中。
一、简介 Hadoop是一个实现了MapReduce计算模式的能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop计算框架最核心的设计是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce，HDFS单看全称就知道，实现了一个分布式的文件系统，MapReduce则是提供一个计算模型，基于分治策略。 二、Hadoop特性 第一，它是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布
1、导入到HDFS [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:oracle:thin:@node1:1521:ORA --username TEST --password test --as-textfile --warehouse-dir /user/root Warning: /opt/sqoop-1.4.7/bin/../../hbase does not exist! HBase imports will
链接： https://pan.baidu.com/s/1cFbcj5tz5Gy6AljgpPBTyg
MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。
最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce
MapReduce重要配置参数 1. 资源相关参数 1 //以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效 2 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 3 (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则
参考：https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
这篇文章是关于 Spark 的，说实话，我是很犹豫写这篇文章的，因为 Spark 在国内非常火，大牛不计其数并且相关的文章也数不胜数，要找准一个有趣的角度去畅抒 Spark 是很难的。
根据近期需要hadoop的MapReduce程序集成到一个大的应用C/C++书面框架。在需求make当自己主动MapReduce编译和打包的应用。
Hadoop是一个基于Java的编程框架，支持在廉价机器集群上处理和存储极大数据集。它是大数据竞争领域的第一个主要开源项目，由Apache Software Foundation赞助。
最近订阅学习了《深入浅出云计算》专栏，一口气学完之后，做了一些总结笔记形成此文，特分享与你，希望对你有所帮助！本文为下半部分，主要总结了PaaS篇的核心要点。
今天主要介绍下在框架中如何使用mapreduce，不涉及到mapreduce的使用讲解 这边主要的js代码都将写在js文件中，放在classpath下面统一维护，修改起来也比较方便，如果直接用字符串拼接的方式在代码中，难看又难维护。 就算不用框架，就用驱动操作mapreduce时，自己也可以将js代码写在xml中，跟mybatis一样，然后写个工具类去读取即可。 MapReduceOptions options = MapReduceOptions.options(); options.outputColl
作者：tutorialspoint 译者：java达人 来源：https://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_mapreduce.htm（点击文末阅读原文前往
该文摘要总结：通过Hadoop命令行工具进行格式化读取文本文件并输出到控制台，同时通过Java代码实现MapReduce作业，将文本文件内容按行进行分割，对每一行进行统计，并输出到控制台。
新粉请关注我的公众号 在最近费城召开的SIGMOD2022上，Databricks当仁不让成为了赢家，一共拿到了两项大奖： 1.Spark拿到了SIGMOD System Award 2.Photon拿到了Best Industry Paper Award SIGMOD和VLDB是数据库领域两大顶级会议。后面还跟着ICDE。有人认为这三大会差不多，但是大部分人还是觉得ICDE差一点。 2020年以前我每年会尽量争取去其中一个会议，以便紧跟形势。疫情起来以后就没去过了。有关SIGMOD是啥就不多介绍了，很
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