本周一，IBM宣布将对开源实时大数据分析项目Apache Spark进行大规模资助，蓝色巨人宣称，其资助的力度之大相当于每年数亿美元的投入。 Hadoop技术出自Google、Yahoo这些互联网公司
目前有好几种监控spark应用程序的工具：web UIs，指标系统和外部监控仪。 一，web界面 1，界面的基本介绍 每一个Spark应用程序都会启动一个spark ui，默认端口是4040端口，用于展示对应用程序有用的信息。包括以下信息： 1)，stages和tasks列表。 2)，RDD大小的总概和内存使用。 3)，运行环境信息。 4)，运行的Executors状态。 你可以在浏览器输入： http://<driver-node>:4040访问该界面。如果多个SparkContexts在同一台主机上运行
由于采用了sparkstreaming 任务一直再运行导致日志文件暴涨，达到了硬盘的预警，不得已必须指定策略定期删除日志已保证服务器硬盘空间。
在哪个文件下面更改？spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
要在 K8S 集群中部署一套 Spark History Server，首先要了解，怎么部署一个本地版本。然后就是了解一些基本的 K8S 相关的知识点。最后就是两部分知识结合起来，看看业界流行的方案是如何实现的。
随着物联网(IoT)和传感器技术的发展，越来越多的设备正在IP化，并被连接到铜缆水平布线基础设施之中。其中大多数设备，例如LED灯、安防摄像头、楼宇自动化控制和Wi-Fi接入点均具有用于连接网络的集成RJ45端口。
2）文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
通过之前一系列的文章叙述，想必大家都对dr.elephant有了一个较为清晰的了解。通过自己线上经验的积累，以及和一些读者的交流，我汇总了一些大家在实战中遇到的问题和解决方案。
地域: ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础教程
如果运行在 YARN 模式，可以在 ResourceManager 节点的 WEB UI 页面根据 任务状态、用户名 或者 applicationId Search 到应用。
Helm是Kubernetes的包管理器。借助Helm，您可以非常方便地将应用程序，工具和数据库（如MongoDB，PostgreSQL，WordPress和Apache Spark）部署到您自己的Kubernetes集群中。以下简要介绍如何将Helm用于IBM Cloud Container服务。
本文介绍了如何使用Helm将应用程序部署到IBM Cloud上的Kubernetes集群中。首先介绍了Helm的作用和如何使用Helm部署应用程序，然后详细说明了如何在IBM Cloud上使用Helm部署MongoDB。最后，提供了如何获取IP地址和端口的示例。
这是本系列文章中的第一部分，我们将探索一个用例和几个不同的机器学习平台，看看我们如何构建一个模型，一个可以帮助预测航班取消的平台。在第一部分中，我们将讨论用例，为什么限制场景，以及我们收集的数据以启动
从数据中寻找意义可能需要各种工具，而IBM希望通过将所有数据放在同一个平台，让数据科学家的工作更轻松。据《PC世界》网站报告，2016年6月7日，IBM宣布推出Data Science Experience（数据科学体验）平台，这是一个能够开展实时、高性能数据分析的云开发环境。 Data Science Experience以数据处理框架Apache Spark为基础，旨在加快和简化将数据和机器学习嵌入到云端应用的流程。除此之外，IBM还推出了RStudio和Jupyter记事本等新工具。在该环境中，开发人
因为spark的群起命令会和hdfs的命令冲突，所以spark执行命令时使用绝对路径。
有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
0、背景 集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。 看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错： 1
Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。
紧张精彩的2015年已经结束了，现在是时候回过头来看一看数据分析软件市场的潮流。 已经有几个趋势继续变得壮大（比如开源，云托管，基于Hadoop的SQL解决方案），同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。 SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道 除了Spark，大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto， Impala and Drill。 关于MapReduce继任者的斗争还在持续，而在列表中的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势
第一：节省时间和精力，程序员可以把所有的心思都放在应用程序的编写和调优上，而不用去担心繁杂的平台基础架构和设施，更有利于发掘程序员的创造力，开发出更高质量，高性能的应用；
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用户分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系 本文结构 首先，我们来分别部署一套hadoop、hbase、hive、spark，在讲解部署方法过程中会特殊说明一些重要配置，以及一些架构图以帮我们理解，目的是为后
本文介绍了如何使用Helm将应用程序部署到IBM Cloud上的Kubernetes，包括详细的步骤和示例。
0、背景 上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。 看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶
在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系，通过机器学习推荐算法进行智能推荐
本地模式是最简单的部署模式，所有模块都运行在一台机器的单个JVM进程中，使用的是本地文件系统，而不是HDFS. 本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调。下载Hadoop安装后不用进行任何的配置，默认的就是本地模式。
前几天在report script写展BOM的程序，怎么也没写出来。回上海后，用C#写了一个。但是还不够完善，希望有兴趣的继续写下去。
我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年的版本在“领头羊”（Leaders）和“黑马”（Challengers）中的明显改变，其中包含IBM, SAS, RapidMiner, KNIME, MathWorks, Microsoft 和Quest等公司。
第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似，约有2900人参与了此次投票。 最近几年，Python的使用增长率一直比R快，到今年，Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。然而最大的惊喜应该是深度学习工具的广泛共享和使用。 深度学习工具使用率 2017年深度学习有32%的使用率，而在2016年只有18%，2015年9%。谷歌Tensorflow迅速成为深度学习平台的领头者，以20.2%的使用率领先于其他平台。
作者 | 毛丽 魏子敏 星际探索中，一切成就变得格外伟大而浪漫。在无数太空任务中，一类任务特别激动人心——寻找外星生命。 封面图来自NASA 天文学家搜寻外星人的每一点进展都让全人类沸腾。而除了天文学
谷歌 谷歌发布 TensorFlow 0.9 测试版 支持 iOS 运行 谷歌昨天发布机器学习平台 TensorFlow 新版本0.9，支持在 iOS 上运行。 谷歌此举将让 App 能够整合神经网络
image.png Watson Services for Bluemix Sample Apps: Watson Films App (Video) Watson Films App (developerWorks Article) Watson Films App (Code) Live Demos: User Modeling [view here] Concept Expansion [view here] Message Resonance [view here] Language Identif
默认情况下，Spark程序运行完毕关闭窗口之后，就无法再查看运行记录的Web UI(4040)了，但通过 HistoryServer 可以提供一个服务, 通过读取日志文件, 使得我们可以在程序运行结束后, 依然能够查看运行过程。本篇博客，博主就为大家带来在Spark上配JobHistoryServer的详细过程。 在 Spark-shell 没有退出之前, 我们是可以看到正在执行的任务的日志情况:http://hadoop102:4040. 但是退出 Spark-shell 之后, 执行的所有任务记录全部丢失. 所以需要配置任务的历史服务器, 方便在任何需要的时候去查看日志.
Spark的HistoryServer能正常查看之前的历史作业日志，但新提交的作业在执行完成后未能在HistoryServer页面查看。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
Spark运行在YARN上是有2个模式的， 1个叫 Client模式 一个叫Cluster模式
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CDH：是Cloudera发布的一个自己封装的Hadoop商业版软件发行包，里面不仅包含了Cloudera的商业版Hadoop，同时CDH中也包含了各类常用的开源数据处理与存储框架，如Spark、Hive、Hbase等。
作者：Aishwarya Srinivasan, Deep Learning Researcher
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流，按照时效性可划分为实时和离线，实时日志通过消息队列供下游消费使用，离线日志需要保存下来，供下游准实时（分钟级）计算任务，离线（小时级/天级/Adhoc）分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此，我们开发了一系列的日志落地处理模块，包括消息队列订阅 Subscriber，日志合并，自研 dragon 格式日志等，如下图所示： Subscriber：Spark Streaming 任务，消费实时数据，落地到 HDFS，每分钟一个目录，供下游准实时
浪尖在deltalake第一讲的时候说过，它支持数据版本管理和时间旅行：提供了数据快照，使开发人员能够访问和还原早期版本的数据以进行审核、回滚或重新计算。
作者简介 张振华，携程旅行网机票研发部资深软件工程师，目前主要负责携程机票大数据基础平台的建设、运维、迭代，以及基于此的实时和非实时应用解决方案研发。 携程机票实时数据种类繁多，体量可观，主要包括携程机票用户访问、搜索、下单等行为日志数据；各种服务调用与被调用产生的请求响应数据；机票服务从外部系统(如GDS)获取的机票产品及实时状态数据等等。这些实时数据可以精确反映用户与系统交互时每个服务模块的状态，完整刻画用户浏览操作轨迹，对生产问题排查、异常侦测、用户行为分析等方面至关重要。 回到数据本身，当我们处理数
Hadoop 的概念可追溯到 2003，2004 Google2篇论文(老版三辆马车)，2011年发布1.0版本，2012年发布稳定版。Hadoop 在2.0版本之前组件主要是 HDFS跟MapReduce。
作者：Alex Williams 原文：How Microservices Have Changed and Why They Matter 译者：孙薇 责编：钱曙光 微服务的概念产生是顺应这样的需求：为了开发出速度更快、更有弹性且用户体验更佳的应用。这个概念等同于具有可扩展性的自动化系统，在简单的商业化架构上运行软件。由于容器所提供的经济效率，在2016年微服务将是一大主题。 应用快速开发的需求影响到了全部公司，以及如何看待历来业务安排的方式。来自微服务的新实践代表着需要小型团队以对于公司来说陌生的
完成了spark on k8s的部署和测试，现在需要一个能够查看spark任务执行情况的ui，原先采用yarn资源管理器ui链接到spark-web-ui，由于yarn集群下的机器ip固定，可以通过配置本地代理的方式访问它，现在去掉了yarn，自己需要搭建一个能够查看所有spark任务执行情况的页面。直接使用spark-web-ui不方便管理且部署的driver机器在线上且ip不固定，无法通过配置代理和服务名方式打通。
该文件在SPARK_HOME/conf/下，新安装的spark中只有spark-defaults.conf.template这个文件，改名为spark-defaults.conf即可
对于将公共云作为其数据中心解决方案的一部分的企业来说，网络延迟是一个很大的问题。对于某些企业而言，还没有考虑到这种延迟，直到他们已经承诺使用公共云，并迅速成为一个成本高昂的问题。也许只有在延迟不会引起问题的情况下才能利用公共云。 问题是互联网本身。虽然网速很快，但不是瞬时的。即使在最佳条件下，来往服务器的数据(无论是位于内部位置还是位于运营的数据中心)都将需要足够的时间来使一些进程变缓或无法运行。如果在某个地方出现瓶颈，取决于位置的情况可能会经常发生，整个系统可能会变得几乎无法使用。 安全性也可能是一
一、Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同时 Spark 也支持 Hadoop 的底层存储系统 HDFS，但 Spark 不依赖 Hadoop。 1.1 Spark 与 Hadoop Spark 基于 Hadoop MapReduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduc
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