做大数据开发经常遇上在众多数据中统计前几的问题,比如王者荣耀每个区的富豪排行榜(腾讯可以做个刺激消费,…

topN算法,spark实现 package com.kangaroo.studio.algorithms.topn; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFu…

求每一个订单中成交金额最大的那一笔  top1 数据 Order_0000001,Pdt_01,222.8 Order_0000001,Pdt_05,25.8 Order_0000002,Pdt_05,325.8 Order_0000002,Pdt_03,522.8 Order_0000002,Pdt_04,122.4 Order_0000003,Pdt_01,222.8 Order_0000003,Pdt_01,322.8 pom.xml <?xml version="1.0"…

a.txt.b.txt文件如下: a.txt hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop b.txt如下: java java java…

一.概述 1.kafka是什么 根据标题可以有个概念:kafka是storm的上游数据源之一,也是一对经典的组合,就像郭德纲和于谦 根据官网:http://kafka.apache.org/intro 的解释呢,是这样的: Apache Kafka® is a distributed streaming platform   ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台 l Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成.是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目. l…

<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大…

大数据应用日志采集之Scribe演示实例完全解析 引子: Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统(可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理.它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案.当中央存储系统的网络或者机器出现故障时,scribe会将日志转存到本地或者另一个位置,当中央存储系统恢复后,scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统.其通常…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

不多说,直接上干货! 在前面的博文里,我已经介绍了 大数据入门基础系列之Linux操作系统简介与选择 大数据入门基础系列之虚拟机的下载.安装详解 大数据入门基础系列之Linux的安装详解 大数据入门基础系列之远程连接工具下载和安装详解 大数据入门基础系列之Apache版本的hadoop集群详细部署搭建(包括HA和非HA)(包括单节点.3节点.5节点) 大数据入门基础系列之CDH版本的hadoop集群详细部署搭建(3节点) 大数据入门基础系列之ClouderManager版本的hadoop集群详细…

不多说,直接上干货! 如果在一个界面里,可以是单个项目 注意:本文是以gradle项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Gradle项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 注意:本文是以maven项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Maven项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 如果在一个界面里,可以是多个项目 注意:本文是以maven项目的方式来做的! IDEA学习系列之IDEA里如何正确设置(类似eclipse里同一个wor…

一.什么是大数据 进入本世纪以来,尤其是2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB(1MB大约等于一百万字节).GB(1024MB).TB(1024GB),一直向上攀升,目前,PB(等于1024TB)级的数据系统已经很常见,随着移动个人数据.社交网站.科学计算.证券交易.网站日志.传感器网络数据量的不断加大,国内拥有的总数据量早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024…

一.引言 基于Hive+Hadoop模式构建数据仓库,是大数据时代的一个不错的选择,本文以郑商所每日交易行情数据为案例,探讨数据Hive数据导入的操作实例. 二.源数据-每日行情数据 三.建表脚本 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_day_detail( id STRING, lastday FLOAT, today FLOAT, highest FLOAT, lowest FLOAT, today_end FLOAT, today_jisuan FLOAT, updow…

一.概述 1.HDFS中的角色 Block数据: HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M 基本存储单位,一般大小为64M(配置大的块主要是因为:1)减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间:2)减少管理块的数据开销,每个块都需要在NameNode上有对应的记录:3)对数据块进行读写,减少建立网络的连接成本) 一个大文件会被拆分成…

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而…

不多说,直接上干货! 第一步:卸载CentOS中自带openjdk Centos 6.5下的OPENJDK卸载和SUN的JDK安装.环境变量配置   第二步:安装Intellij IDEA 若是3节点如,master.slave1.slave2,则建议将其安装在master节点上 到https://www.jetbrains.com/idea 下载对应版本的文件, 因为,我一般都是自己安装jdk,不用CentOS自带的openjdk,所以我下载版本如下 然后将其解压. 以下是Intellij I…

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)…

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http…

详解Kafka: 大数据开发最火的核心技术   架构师技术联盟 2019-06-10 09:23:51 本文共3268个字,预计阅读需要9分钟. 广告 大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等. LinkedIn.Microsoft和Netflix每天都用…

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要…

前言:老刘不敢说写的有多好,但敢保证尽量用大白话把自己复习的内容详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的了解! 1. hive知识点(3) 从这篇文章开始决定进行一些改变,老刘在博客上主要分享大数据每个模块的重点知识点,对这些重点内容进行详细解释,每个模块的完整知识点分享在公众号:努力的老刘.等有机会了,用视频的方式先对每次分享的知识点进行一次分析和总结,再发文章进行详细的解释. 现在开始正文,还是那句话,虽然这些都是hive的常用函数,很多人不在意,但是日常开发中会遇到很多业务需要用到…

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM…

1. 广播变量  1.1 补充知识(来源:https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674) 之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输.Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至…

作者 | 胡泽康 鄞乐炜 作者简介 胡泽康 联通(广东)产业互联网公司  大数据工程师,专注于开源大数据领域,从事大数据平台研发工作 鄞乐炜 联通(广东)产业互联网公司 大数据工程师,主要从事大数据平台的应用与引擎端开发 01 背景介绍 我们是联通医疗团队,一直践行 "服务医改,惠及民生" 的使命,全面驱动医疗健康产业数字化.智能化转型. 在调度系统选型初期,我们团队技术栈以 JVM 语言为主,由于 Airflow 的结构体系无法进行充分的改造和融合,因此在开源调度系统的选择上,我们主…

一.环境搭建 1.  下载安装配置 <OD大数据实战>Hadoop伪分布式环境搭建 2. Hadoop配置信息 1)${HADOOP_HOME}/libexec:存储hadoop的默认环境变量信息 (1)hadoop-config.sh (2)hdfs-config.sh (3)mapred-config.sh (4)yarn-config.sh (5)httpfs-config.sh & kms-config.sh 2)${HADOOP_HOME}/etc/hadoop:搭建环境时配…

大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容. 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍. 1.大快Dkhadoop,可以说是…

Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出.旨在设计出一个能满足.实时大数据系统关键特性的架构,具有高容错.低延时和可扩展等特. Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变(Immutability,读写分离和隔离 一系列构原则,可集成Hadoop,Kafka,Storm,Spark,HBase等各类大数据组件. Lambda架构的主要思想就是将大数据系统构建为多个层次,三层架构:批处理层.实时处理层.服务层 ,如下图 批处理层:批量处理数据,生成离线结果实时处理层:实…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…