本节主要内容 理解用户和组的概念 用户管理 组管理 权限分配 1. 理解用户和组的概念 在第一讲中我们提到.linux是一种多任务.多用户的操作系统,在讲ls -l命令行我们看到例如以下文件具体信息: root@ubuntu:/home/xtwy# ls -l total 48 drwxr-xr-x 2 xtwy xtwy 4096 2015-08-20 23:31 Desktop drwxr-xr-x 2 xtwy xtwy 4096 2015-08-20 23:31 Documents dr…

本节主要内容 怎样获取帮助文档 Linux文件系统简单介绍 文件夹操作 訪问权限 1. 怎样获取帮助文档 在实际工作过程其中,常常会忘记命令的使用方式.比如ls命令后面能够跟哪些參数,此时能够使用man命令来查看其使用方式.比如 //man命令获取命令帮助手冊 xtwy@ubuntu:~$ man ls 能够使用键盘上的 来显示下一行或上一行命令,也能够使用 进行上一页或下一页(屏)命令的查看,另外 空格鍵也能够用来显示下一屏的命令.想退出命令查看,直接按q鍵退出就可以.也能够h鍵显示less命…

课程内容 Spark修炼之道(基础篇)--Linux基础(15讲).Akka分布式编程(8讲) Spark修炼之道(进阶篇)--Spark入门到精通(30讲) Spark修炼之道(实战篇)--Spark应用开发实战篇(20讲) Spark修炼之道(高级篇)--Spark源代码解析(50讲) 部分内容会在实际编写时动态调整.或补充.或删除. Spark修炼之道(基础篇)--Linux大数据开发基础(15讲). Linux大数据开发基础--第一节:Ubuntu Linux安装与介绍 Linux大数据…

1.Spark计算依赖内存,如果目前只有10g内存,但是需要将500G的文件排序并输出,需要如何操作? ①.把磁盘上的500G数据分割为100块(chunks),每份5GB.(注意,要留一些系统空间!) ②.顺序将每份5GB数据读入内存,使用quick sort算法排序. ③.把排序好的数据(也是5GB)存放回磁盘. ④.循环100次,现在,所有的100个块都已经各自排序了.(剩下的工作就是如何把它们合并排序!) ⑤.从100个块中分别读取5G/100=0.05 G入内存(100input bu…

高手养成计划基础篇-Linux第二季   本文来源:i春秋社区-分享你的技术,为安全加点温度   前言 前面我们学习了文件处理命令和文件搜索命令,简单的了解了一下Linux,但是仅仅了解这样还不行,遇到命令我们怎么知道怎么用?Linux压缩怎么解?Linux怎么关机?本篇文章将给你答案. 目录 第一节 帮助命令 第二节 压缩命令 第三节 关机与重启 第四节 总结 第一节 帮助命令 help Command和Command --help的区别 help Command适用于内部命令Command …

一.桥接的概念 简单来说,桥接就是把一台机器上的若干个网络接口"连接"起来.其结果是,其中一个网口收到的报文会被复制给其他网口并发送出去.以使得网口之间的报文能够互相转发. 交换机就是这样一个设备,它有若干个网口,并且这些网口是桥接起来的.于是,与交换机相连的若干主机就能够通过交换机的报文转发而互相通信. 如下图:主机A发送的报文被送到交换机S1的eth0口,由于eth0与eth1.eth2桥接在一起,故而报文被复制到eth1和eth2,并且发送出 去,然后被主机B和交换机S2接收到.…

一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou…

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…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不…

选择结构.循环结构.大数据java基础面试题 switch: 注意: byte short int char String(jdk1.7支持) 不能是 long float double boolean while.do-while.for同c# 面试题: 大数乘法:随机给定两个超大整数,计算乘积. 思路:AB*CD = AC(BC+AD)BD public static void main(String[]arg) { String i1="111111111111111"; Str…

Repractise基础篇:Web应用开发七日谈 本来想的仅仅是画一个例如以下的七日图来说说Web开发的.随后又想了想这似乎是一个非常棒的Web开发相关的知识介绍.应用开发是一个非常有意思的循环,多数时候我们总会认为别人的代码写得不好.即使它使用了一种非常好的设计,我们也可能会认为他非常复杂. 而它总结下来就是以下的七天过程里发生的一些事情. 七日谈 事实上对于Web开发,有以下这张图就足够了. 第一天:新的開始 我们迎来了我们的新的一个项目,看起来每一个人都非常兴奋.这一天过得非常快,也做了特…

课程介绍 本课程是由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程.通过本课程的学习大数据新手能够少走弯路,以较短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础.   适用人群 1.想学大数据没有语言基础的学员 2.想学大数据没有Java语言基础的学员 3.转行想学大数据的学员 4.了解Java,大数据Java知识体系不完整的学员   课程视频下载地址(视频完整,无加密) 链接:https://pan.…

Vvio总共就一轮技术面+一轮HR面,技术面总体而言,比较宽泛,比较看中基础,面试的全程没有涉及简历上的东西(都准备好跟他扯项目了,感觉是抽取的题库...)具体内容如下: 1.熟悉Hadoop哪些组件? 答:hdfs.yarn.MapRedue.Hive 2.讲一讲yarn的调度过程? 答:blabla... 3.yarn的调度器有哪些? 答:FIFO.多队列分开调度.CapacityScheduler.FairScheduler...(当时没答全) 4.讲讲Hive内部表和外部表的区别? 答:…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

大数据在近两年可算是特别火,有很多人都想去学大数据,有java转大数据的,零基础学习大数据的.但是大数据真的好学吗. 我们先来了解一下什么是大数据. 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合.大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统. 以下是大数据的定义 大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超…

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…

如今随着环境的改变,物联网.AI.大数据.人工智能等,是未来的大趋势,而大数据是这些基石,万物互联,机器学习都是大数据应用场景! 为什么要学习大数据?我们JAVA到底要不要转型大数据? 好比问一个程序员为什么要学编程! 大数据技术是未来科技的必备技能,在外行看来大数据就是噱头,华而不实,对于大数据技术来说"先是看不见,再是看不上,最后是跟不上".做技术的一定要跟上时代,做精当下,看见未来! 大数据,人工智能,可以说绝对是未来十年社会发展的风向标.生存法则变了, 你再不懂这些就彻底晚了!…

众所周知,很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路. 有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title. 比如我自己,也都在往更高的技能走,我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇! 所以做Java开发,除了Java还可以学什么?如何正确转型大数据,编程语言与大数据的关系? 企业级大数据项目的开发流程是:数据采集 → 数据清洗 → 数据存储 → 数据计算 → 数据分析 → 数…

撰写我对java后端开发工程师选择方向的想法,写给在java后端选择转方向的人 背景 看到一些java开发工程师,对java后端薪酬太悲观了.认为换去大数据领域就会高工资.觉得java后端没有前途.我从事java后端开发,对大数据领域工作有些了解,但不深入.本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解. 目的 分析大数据领域分类 分析大数据工作工资高的原因 分析造成觉得java后端开发不够前景的原因 java后端转大数据工作做什么 转去大数据领域的各类方向与java后端比较衡量 一.…

前面一篇讲到streamin读取kafka数据加工处理后写到kafka数据,大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入Kafka是针对比如推荐领域,实时标签等场景对于实时处理结果放到mysql也是一种常用方式,假设一些车辆调度的地理位置信息处理后写入到mysql 1.说明 数据表如下: create database test; use test; DROP TABLE IF EXISTS car_gps; CREATE TABLE IF NOT EXISTS ca…

点击上方 蓝字关注我们 作者 | 宋哲琦 ✎ 编 者 按 在不久前的 Apache  DolphinScheduler Meetup 2021 上,有赞大数据开发平台负责人 宋哲琦 带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache  DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践. 这位来自浙江杭州的 90 后年轻人自 2019 年 9 月加入有赞,在这里从事数据开发平台.调度系统和数据同步组件的研发工作.刚入职时,有赞使用的还是同为 Apache 开源项目的 Airf…

1.介绍 本节主要利用Stream SQL进行实时开发实战,回顾Beam的API和Hadoop MapReduce的API,会发现Google将实际业务对数据的各种操作进行了抽象,多变的数据需求抽象为三类: 离线的Map.Shuffle.Reduce以及 实时的ParDo.GroupByKey.Combine,这些抽象其实也对应了SQL的操作.SQL开发有如下几类: select操作:包括过滤.投影.表达式等. join操作:关联操作,包括和维度表关联以及窗口操作等. 聚合操作:全局group…

1.流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm.Spark Streaming.Flink.Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建SQL抽象层,降低实时开发的门槛. 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎之间架起一座桥梁---流计算SQL被用户提交,被SQL引擎层翻译为底层的API并在底层的流计算引擎上执行.比如对Storm 来说,…

1.Hadoop数据仓库架构设计 如上图. ODS(Operation Data Store)层:ODS层通常也被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层,以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据. 数据仓库层(DW:Data Warehouse): 是Hadoop数据平台的主体内容.数据仓库层的数据是ODS层数据经过ETL清洗.转换.加载生成的.Hadoop数据仓…

FusionInsight大数据开发 FusionInsight HD是一个大数据全栈商用平台,支持各种通用大数据应用场景. 技能需求 扎实的编程基础 Java/Scala/python/SQL/shell常见命令 掌握FusionInsight 熟悉业务开发 大数据应用开发流程 业务分析和方案设计 应用开发 应用调试 应用部署 应用开发关键点 账号 安全认证 场景约束 应用开发指南--调试 常规手段 协助资料 保障团队 总结: 认证是应用开发的关键点,要根据业务需求,申请合适账号,完成安全认证…

前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.get…

因公司战略以及业务拓展,收大量java攻城狮以及大数据开发攻城狮. 职位信息: java攻城狮: https://job.cnblogs.com/offer/56032 大数据开发攻城狮: https://job.cnblogs.com/offer/56033 欢迎博客园的XDJM自荐和推荐! 此招聘长期有效 欢迎留言!…

4.聚合操作 4.1.group by 操作 group by操作是实际业务场景(如实时报表.实时大屏等)中使用最为频繁的操作.通常实时聚合的主要源头数据流不会包含丰富的上下文信息,而是经常需要实时关联相关 相关的维度表,并针对这些扩展的.丰富维度属性进行各种业务的统计. 在下面的实例中,订单流通过买家id关联了买家维度表,获取其所在省份信息,然后实时统计每天各个省份的iPhone销量信息. ---从源头接收订单实时流 create table test_order_stream ( gmt_c…

Storm是一个分布式.高容错.高可靠性的实时计算系统,它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义.Hadoop提供了Map和Reduce原语.同样,Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语.Storm集群表面上看和Hadoop集群非常像,但Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而Storm上面运行的是topology(拓扑),它们非常不一样,比如一个MapReduce的Job最终会结束, 而一个Storm topology永远运行(除非显式杀…