18 Nov 2014 by Fabian Hüske (@fhueske) Apache Hadoop is an industry standard for scalable analytical data processing. Many data analysis applications have been implemented as Hadoop MapReduce jobs and run in clusters around the world. Apache Flink ca…

Hive: https://stackoverflow.com/questions/17038414/difference-between-hive-internal-tables-and-external-tables…

新一代大数据处理引擎 Apache Flink https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/ 新一代大数据处理引擎 Apache Flink 沈 钊伟2015 年 12 月 28 日发布       大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 创建Flink项目及依赖管理 1.1创建Flink项目 官网创建Flink项目有两种方式: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.html 方式一: mvn a…

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window…

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt…

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发…

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------…

大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Had…

Flink 部署文档 1 先决条件 2 下载 Flink 二进制文件 3 配置 Flink 3.1 flink-conf.yaml 3.2 slaves 4 将配置好的 Flink 分发到其他节点 5 以 Standalone 模式启动 Flink 6 以 Flink on YARN 模式启动 6.1 Flink YARN Session 6.2 Single Flink job on YARN 7 参考 本文档中的集群包含 192.168.105.10/11/12 三台机器.三台机器的 hos…

一.MapReduce概述 二.MapReduce编程模型简述 三.combiner & partitioner 四.MapReduce词频统计案例         4.1 项目简介         4.2 项目依赖         4.3 WordCountMapper         4.4 WordCountReducer         4.4 WordCountApp         4.5 提交到服务器运行 五.词频统计案例进阶之Combiner 六.词频统计案例进阶之Partiti…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.…

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中.MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值对处理,它将作业的输入视为一组 <key,value> 对,并生成一组 <key…

1.下载 http://mirror.bit.edu.cn/apache/flink/ 2.安装 确保已经安装java8以上 解压flink tar zxvf flink-1.8.0-bin-scala_2.11.tgz 启动本地模式 $ ./bin/start-cluster.sh # Start Flink [hadoop@bigdata-senior01 flink-1.8.0]$ ./bin/start-cluster.sh Starting cluster. Starting stan…

https://mp.weixin.qq.com/s/noD2Jv6m-somEMtjWTJh3w 本文是根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由阿里巴巴高级开发工程师沙晟阳分享,主要面向于初次接触 Flink.或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学.希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink,并着手相关开发调试工作. 主要内容: Flink 开发环境的部署和配置 运行 Flink 应用 单机 Standalone 模式 多机 Standalone 模式 Yarn 集群…

Flink Standalone 集群 HA 配置 1. HA 集群环境规划 使用三台节点实现两主两从集群(由于笔记本性能限制,不能开启太多虚拟机,其实使用三 台和四台机器在安装配置上没有本质区别) Jobmanager:hadoop100hadoop101[一个 active,一个 standby] Taskmanager:hadoop101hadoop102 zookeeper:hadoop100[建议使用外置 zk 集群,在这里我使用单节点 zk 来代替]注意: 要启用 JobManage…

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli…

1.概述 最近有同学留言咨询,Flink消费Kafka的一些问题,今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据,通过Flink任务来消费并存储到HDFS上. 2.内容 这里举个消费Kafka的数据的场景.比如,电商平台.游戏平台产生的用户数据,入库到Kafka中的Topic进行存储,然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上,积累后的数据可以构建数据仓库(如Hive)做数据分析,或是用于数据训练(算法模型).如下图所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.F…

大数据安全系列的其它文章 https://www.cnblogs.com/bainianminguo/p/12548076.html-----------安装kerberos https://www.cnblogs.com/bainianminguo/p/12548334.html-----------hadoop的kerberos认证 https://www.cnblogs.com/bainianminguo/p/12548175.html-----------zookeeper的kerber…

1. Flink 的容错机制(checkpoint) Checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保证应用流图状态的一致性.Flink的Checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要Checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(…

Stratio’s Cassandra Lucene Index Stratio’s Cassandra Lucene Index, derived from Stratio Cassandra, is a plugin for Apache Cassandra that extends its index functionality to provide near real time search such as ElasticSearch or Solr, including full te…

一年一度的金三银四招聘旺季又要到了,最近有很多同学希望我能给他们一些关于python的就业指导:之前出过一期关于java的就业指导,但是并不是很完善,所以希望这期关于python的就业指导能够很全面很详细的聊聊就业的那些事,以下都是猪哥的个人经验和建议,如有偏差还望指正! 一.就业方向 不管做任何事,一开始就有一个方向会让你有很高的效率:大家都听说python几乎无所不能,哪具体有哪些职位呢? 测试开发工程师 运维工程师 后端开发工程师 web开发工程师 游戏开发工程师 爬虫工程师 全栈工程师…

先阐述一下JSR(Java Specification Requests)规范,即Java语言的规范提案.是向JCP(Java Community Process)提出新增一个标准化技术规范的正式请求.任何人都可以提交JSR,可以向Java平台增添新的API和服务.JSR已成为Java界的一个重要标准.可以理解为JSR是Java开发者以及授权者指定的标准,而Java开发者以及授权者形成一个JCP国际组织.职能是制定Java标准,即所有的规范都是有迹可循的. 在Java8中推出的lambda表达式…

https://github.com/Stratio/cassandra-lucene-index Stratio’s Cassandra Lucene Index Stratio’s Cassandra Lucene Index, derived from Stratio Cassandra, is a plugin for Apache Cassandra that extends its index functionality to provide near real time searc…

一.简介 二.IComponent接口 三.Spout     3.1 ISpout接口     3.2 BaseRichSpout抽象类 四.Bolt     4.1 IBolt 接口     4.2 BaseRichBolt抽象类 五.词频统计案例 六.提交到服务器集群运行 七.关于项目打包的扩展说明 一.简介 下图为Strom的运行流程图,在开发Storm流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元),并通过TopologyBuilder将它们之间进行…

一.案例引入 这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计.项目依赖和代码实现如下: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency> import org.apac…

一.整合说明 Storm官方对Kafka的整合分为两个版本,官方说明文档分别如下: Storm Kafka Integration : 主要是针对0.8.x版本的Kafka提供整合支持: Storm Kafka Integration (0.10.x+) : 包含Kafka 新版本的 consumer API,主要对Kafka 0.10.x +提供整合支持. 这里我服务端安装的Kafka版本为2.2.0(Released Mar 22, 2019) ,按照官方0.10.x+的整合文档进行整合,不…

一.Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址:storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下,有两个地方需要注意: 这里由于我服务器上安装的是CDH版本的Hadoop,在导入依赖时引入的也是CDH版本的依赖,需要使用<repository>标签指定CDH的仓库地址: hadoop-common.hadoop-client.hadoop-hdfs均需要排除slf4j-log4j12依赖,原因是storm-core中已经有该依赖,不排除的话…

一.简介 Storm-Redis提供了Storm与Redis的集成支持,你只需要引入对应的依赖即可使用: <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-redis</artifactId> <version>${storm.version}</version> <type>jar</type> </depe…