Hadoop

Kafka

由 倖福魔咒の 提交于 2021-02-09 06:42:04
Kafka 入门 什么是 Kafka kafka最初是 LinkedIn 的一个内部基础设施系统。最初开发的起因是， LinkedIn虽然有了数据库和其他系统可以用来存储数据，但是缺乏一个可以帮助处理持续数据流的组件。所以在设计理念上，开发者不想只是开发一个能够存储数据的系统，如关系数据库、Nosql 数据库、搜索引擎等等，更希望把数据看成一个持续变化和不断增长的流，并基于这样的想法构建出一个数据系统，一个数据架构。 Kafka外在表现很像消息系统，允许发布和订阅消息流，但是它和传统的消息系统有很大的差异， 首先，Kafka 是个现代分布式系统，以集群的方式运行，可以自由伸缩。 其次，Kafka 可以按照要求存储数据，保存多久都可以， 第三，流式处理将数据处理的层次提示到了新高度，消息系统只会传递数据，Kafka 的流式处理能力可以让我们用很少的代码就能动态地处理派生流和数据集。所以 Kafka 不仅仅是个消息中间件。 Kafka不仅仅是一个消息中间件，同时它是一个流平台，这个平台上可以发布和订阅数据流（Kafka 的流，有一个单独的包 Stream 的处理），并把他们保存起来，进行处理，这个是 Kafka作者的设计理念。 大数据领域，Kafka 还可以看成实时版的 Hadoop，但是还是有些区别，Hadoop 可以存储和定期处理大量的数据文件，往往以 TB 计数，而

Kafka-为什么选择kafka(kafka的优点)

由 妖精的绣舞 提交于 2021-02-09 06:00:08
Kafka- 为什么选择 kafka(kafka 的优点 ) 多个生产者 kafka 可以无缝的支持多个生产者，不管客户端在使用单个主题还是多个主题。所以它很适合用来从多个前端系统手机数据，并以同一的格式对外提供数据。 例如 : 一个包含了多个微服务的网站，可以为页面视图创建一个单独的主题，所有服务都以相同的消息格式向该主题写入数据。消费者应用程序会获得统一的页面视图，而无需协调来自不同生产者的数据流。 多个消费者 kafka 支持多个消费者从一个单独的消息流上读取数据，而且消费者之间互不影响。这与其他队列系统不同，其他队列系统的消息一旦被一个客户端读取，其他客户端就无法再读取它。 另外，多个消费者可以组成一个群组，它们共享一个消息流，并保证整个群组对每个给定的消息只处理一次。 基于磁盘的数据存储 kafka 允许消费者非实时地读取消息，这要归功于 kafka 的数据保留特性。 消息被提交到磁盘，根据设置的保留规则进行保存。每个主题可以设置单独的保留规则，以便满足不同消费者的需求，各个主题可以保留不同数量的消息。 消费者可能会因为处理速度慢或突发的流量高峰导致无法及时读取消息，而持久化数据可以保证数据不会丢失。 消费者可以被关闭，但消息会继续保留在 kafka 里。消费者可以从上次中断的地方继续处理消息。 伸缩性 为了能够处理大量数据， kafka

Oozie keep adding a old version of httpcore jar to classpath

由 佐手、 提交于 2021-02-08 15:16:26
问题 I'm keep getting an exception because Oozie add a wrong version of httpcore jar to classpath. I tryed different options such as oozie.launcher.mapreduce.task.classpath.user.precedence oozie.launcher.mapreduce.user.classpath.first oozie.launcher.mapreduce.task.classpath.user.precedence does not respond at all and when I use oozie.launcher.mapreduce.user.classpath.first, application cannot load even one class. In class path I can see two versions of http-core. httpcore-4.4.1.jar httpcore-4.2.4

Hadoop: Error: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object

由 老子叫甜甜 提交于 2021-02-08 13:02:55
问题 I have Hadoop installed and working perfectly because I run the word count example and it works great. Now I tried to move forward and do some more real examples. My example is done in this website as Example 2 (Average Salaries by each department) . I am using the same code from the website and this data mapper.py #!usr/bin/Python # mapper.py import csv import sys reader = csv.reader(sys.stdin, delimiter=',') writer = csv.writer(sys.stdout, delimiter='\t') for row in reader: agency = row[3]

Hadoop: Error: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object

由 半腔热情 提交于 2021-02-08 13:02:18
问题 I have Hadoop installed and working perfectly because I run the word count example and it works great. Now I tried to move forward and do some more real examples. My example is done in this website as Example 2 (Average Salaries by each department) . I am using the same code from the website and this data mapper.py #!usr/bin/Python # mapper.py import csv import sys reader = csv.reader(sys.stdin, delimiter=',') writer = csv.writer(sys.stdout, delimiter='\t') for row in reader: agency = row[3]

10亿+文件数压测，阿里云JindoFS轻松应对

由 若如初见. 提交于 2021-02-08 11:54:09
简介： Apache Hadoop FileSystem (HDFS) 是被广为使用的大数据存储方案，其核心元数据服务 NameNode 将全部元数据存放在内存中，因此所能承载的元数据规模受限于内存，单个实例所能支撑的文件个数大约 4亿。JindoFS块模式是阿里云基于 OSS 海量存储自研的一个存储优化系统，提供了高效的数据读写加速能力和元数据优化能力。JindoFS 实际表现如何，我们在 10亿文件数规模下做了压测，验证 JindoFS 在达到这个规模的时候是否还可以保持稳定的性能。 主要介绍 Apache Hadoop FileSystem (HDFS) 是被广为使用的大数据存储方案，其核心元数据服务 NameNode 将全部元数据存放在内存中，因此所能承载的元数据规模受限于内存，单个实例所能支撑的文件个数大约 4亿。JindoFS块模式是阿里云基于 OSS 海量存储自研的一个存储优化系统，提供了高效的数据读写加速能力和元数据优化能力。在设计上避免了 NameNode 上的内存限制，与HDFS不同的一点是，JindoFS元数据服务采用RocksDB作为底层元数据存储，RocksDB可以存储在大容量本地高速磁盘，解决了内存容量瓶颈问题。借助于内存缓存，将10%~40%的热文件元数据存放于内存缓存，从而保持稳定的优秀的读写性能。借助于Raft机制

HBase update operations on hdfs

由 人走茶凉 提交于 2021-02-08 11:41:30
问题 Because HBase is based on HDFS, and that HDFS doesn't have update features, I was wondering if the update operations on it rewrites the whole HFILE files on hadoop? thanks 回答1: There are no updates in HBase. When you perform a delete in HBase (the whole row or particular cells), a special deletion marker is added to a cell. Upcoming scans or get operations would not see that cell(s). When you perform an insert, you just create a new cell with current timestamp. Scan and get operations will

Hive - How to display Hive query results in the Command Line along with column names

由 回眸只為那壹抹淺笑 提交于 2021-02-08 06:18:22
问题 I am working in Hive for quite a while . Please note that I don't use Hue at all. I use the Hive shell all the time and now I got a weird but useful question. Whenever we execute a query in the Hive shell, we can see the relevant results on screen but we cannot recognise the column names corresponding to the data unless we do a "desc formatted table_name" or any other similar command and scroll up / down the screen to match the results with the table structure. We do this all the time most

Hive - How to display Hive query results in the Command Line along with column names

由 爱⌒轻易说出口 提交于 2021-02-08 06:17:50
问题 I am working in Hive for quite a while . Please note that I don't use Hue at all. I use the Hive shell all the time and now I got a weird but useful question. Whenever we execute a query in the Hive shell, we can see the relevant results on screen but we cannot recognise the column names corresponding to the data unless we do a "desc formatted table_name" or any other similar command and scroll up / down the screen to match the results with the table structure. We do this all the time most

Cannot create Hive external table using jdbcStorageHandler

由 天涯浪子 提交于 2021-02-08 04:45:30
问题 I am running a small cluster in Amazone EMR in order to play with Apache Hive 2.3.5. It is my understanding that Apache Hive can import data from a remote database and have the cluster to run queries. I was following an example that is provided in Apache Hive web documentation (https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/JdbcStorageHandler) and created the following code: CREATE EXTERNAL TABLE hive_table ( col1 int, col2 string, col3 date ) STORED BY 'org.apache.hive.storage.jdbc
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