安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统.按照 Storm 作

不多说,直接上干货! Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统

Hadoop YARN学习之组件功能简述(3) 1. YARN的三大组件功能简述: ResourceManager(RM)是集群的资源的仲裁者, 它有两部分:一个可插拔的调度器和一个ApplicationManager,用于管理集群中的用户作业. NodeManager,位于每个节点上,管理该节点上用户作业和工作流. ApplicationMaster,用户作业生命周期管理者. 是用户应用程序驻留的地方. 2. 三大组件构成了一个可扩展的.灵活的.高效的环境,来运行各种类型的大数据处理作业. 3

Ambari介绍1Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等. Apache Ambari 支持HDFS.MapReduce.Hive.Pig.Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等的集中管理.也是5个顶级hadoop管理工具之一. 建议需对hadoop生态圈

Hadoop基础-Hdfs各个组件的运行原理介绍 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.NameNode工作原理(默认端口号:50070) 1>.什么是NameNode NameNode管理文件系统的命名空间.它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录.这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上:命名空间镜像文件和编辑日志文件.NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息,但它并不永久保存块的位置信息,因为这些信息在系统启动时由数据节点重建. 2>

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义拦截器(interceptor) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是举例了一个自定义拦截器的方法,测试字节传输速度. 1>.自定义interceptor方法 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E7%94%9F%E6%80%81%E5%9C%88/ EMAIL:y1053419035@qq.com

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义Sink 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客主要介绍sink相关的API使用两个小案例,想要了解更多关于API的小技巧请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#client-sdk 一.自定义Sink的步骤 1>.编写自定义sink /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh

Hadoop生态圈-Flume的组件之sink处理器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一. 二.

  Hadoop生态圈-Flume的组件之拦截器与选择器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客只是配置的是Flume主流的Interceptors,想要了解更详细的配置信息请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#flume-interceptors.   想必大家都知道Flume的组件有Source,channel和sink.其实在Flume还有一些更深层的东西,比如你知道soucre是如何将数据传

CDH版本Hadoop 伪分布式环境搭建 服务规划 步骤 第一步:上传压缩包并解压 cd /export/softwares/ tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.14.0.tar.gz -C ../servers/ 第二步:查看Hadoop支持的压缩方式以及本地库 cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0 bin/hadoop checknative 在第一台机执行,如果出现openssl为false,执行 yum -y insta

本文引用自:Cloudera Hadoop什么是CDH及CDH版本介绍http://www.aboutyun.com/thread-6788-1-1.html(出处: about云开发) 云技术新兴的概念太多,让我们无法使用,这里说一下什么是CDH CDH版本衍化 hadoop是一个开源项目,所以很多公司在这个基础进行商业化,Cloudera对hadoop做了相应的改变.Cloudera公司的发行版,我们将该版本成为CDH(Cloudera Distribution Hadoop).截止目前为止

tomcat 6 不支持jsf2.2,仅支持jsf2.0及以下版本 安装tomcat8即可.

将 iTunes 降级到支持安装 .ipa 文件的版本 新版的 iTunes 再也不支持安装 .ipa 文件了,但是 Apple 官网依旧保留了旧版 iTunes 的下载渠道.(点击进入) 安装完上面的版本,将C:\Users\*\Music\iTunes下的iTunes Library.itl文件删除,即可正常打开旧版 iTunes.

1)hadoop 本身并不支持 lzo 压缩,故需要使用 twitter 提供的 hadoop-lzo 开源组件.hadoop lzo 需依赖 hadoop 和 lzo 进行编译,编译步骤如下. 编译参照: https://www.cnblogs.com/allthewayforward/p/11131218.html 2)将编译好后的 hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入 hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/ 3)同步 hadoop-lzo-0.4.2

原文来自于:http://www.infoq.com/cn/news/2014/01/stimulsoft-reports-fx-2013-3 Stimulsoft发布Reprots.Fx 2013.3,有Adobe Flex.PHP和Java三种版本,支持通过e-mail发送报告.发送时,需要填写e-mail地址.主题和正文三个选项.该版本还新增了一个图表组件——Funnel Weighted Slices,它将数据显示在高度不同的块中,用户可以用它来分析销售水平. 最新版本还包含AutoPa

写在前面 omi-cli是Omi的命令行工具.在v0.1.X以及之前版本中,生成出来的项目脚手架 是基于webpack1的.由于: webpack1不支持tree-shaking,webpack2 支持tree-shaking webpack1不支持 sass-loader,webpack2 支持sass-loader tree-shaking 作用是移除没有使用的代码有效的减小包体积 sass-loader 可以让你把sass转成css,在omi项目里可以把sass转成组件的局部CSS 所以,

转载自:http://www.jb51.net/article/117490.htm 本篇主要介绍:如何自动构建入口文件,并生成对应的output:公共js库如何单独打包. 多入口文件,自动扫描入口.同时支持SPA和多页面型的项目 公共js库如何单独打包. 基础结构和准备工作 以下示例基于上一篇进行改进,上一篇项目源码 目录结构说明 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 . ├── package.json    # 项目配置 ├── src      # 源码目录 │

对于文件的存储.传输.磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的,而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗. 此时,一种常用的方式就是对文件进行压缩.但文件被压缩之后,在读取数据时要先进行解压缩,会对CPU造成一定负担. 因此,在实际生产中,是否对数据进行压缩以及采用哪种方式进行压缩显得尤为重要.需要综合考虑压缩和解压缩数据所需的资源.磁盘IO,以及在网络传输数据所需带宽以及集群的性能和文件的特性等.它至少能带来以下好处: 减少磁盘存储空间 降低IO(包

第一部分:系统基础配置 系统基础配置中主完成了安装大数据环境之前的基础配置,如防火墙配置和安装MySQL.JDK安装等 第一步:关闭防火墙 Hadoop与其他组件的服务需要通过端口进行通信,防火墙的存在会阻拦这些访问,在初学阶段建议将防火墙全部 关闭,命令如下. systemctl stop firewalld.service vi /etc/selinux/config # Selinux策略 SELINUX=disabled #更改为disabled关闭状态 第二步:安装JDK JDK安装包

简介 启用lzo 启用lzo的压缩方式对于小规模集群是很有用处,压缩比率大概能降到原始日志大小的1/3.同时解压缩的速度也比较快. 安装lzo lzo并不是linux系统原生支持,所以需要下载安装软件包.这里至少需要安装3个软件包:lzo, lzop, hadoop-gpl-packaging.  增加索引 gpl-packaging的作用主要是对压缩的lzo文件创建索引,否则的话,无论压缩文件是否大于hdfs的block大小,都只会按照默认启动2个map操作 安装lzop native lib