http://ju.outofmemory.cn/entry/237491 Overview 最近一段时间都在搞集群迁移.最早公司的hadoop数据集群实在阿里云上的,机器不多,大概4台的样子,据说每个月要花7000多.从成本的角度,公司采购了4台2手服务器(E5-2420 v2 * 2+96G内存)在办公室自己搭数据集群.虽然说机房条件艰苦,没空调就算了,还有暖气呢,但是机器还是挺不错的,比阿里云32G的的机器强多了,4台大概2万,还不够阿里云烧3个月的,理论上只要能用3个月就已经很划算了.

Saiku数据库迁移后的刷新脚本 之前有谈过对saiku中的数据进行刷新,因为saiku默认会从缓存中查询数据,但是配置不使用缓存又会效率低下... 所以这里就需要做一个数据刷新,每次ETL之后都需要执行一遍数据刷新脚本. 刷新脚本主要分为两部分 1.使用shell命令从数据库中读取已有的用户信息 (因为已经做过数据迁移,数据库已经从h2转为我们自己的mysql) saikuRefresh.sh #!/bin/bash #数据库连接信息 HOSTNAME="10.11.22.33" #

1.确定基本信息 2.源数据库导出 3.目的数据库导入 4.逻辑迁移注意事项 1.确定基本信息 确定基本信息: 源数据库所在系统类型:________ 源数据库地址:__.__.__.__ 源数据库版本:________ 数据库高可用/灾备:{单机|RHCS|RAC|DataGuard|其他} 迁移导出业务用户:________ 目的数据库所在系统类型:________ 目的数据库地址:__.__.__.__ 目的数据库版本:________ 数据库高可用/灾备:{单机|RHCS|RAC|Dat

把传统的基于sql的企业信息中心迁移到spark 架构应该考虑的几点 * 理由: 赶时髦,  这还不够大条么? > 数据都设计为NO-SQL模式, 只有需要search的才建立2级索引. 就可以了,未必需要rdbms结构. 搜索,和报表可以用spark sql 来进行query. 而且spark提供了内置的mlib和graphX 一般的报表都够用了. > DBA平常有做备份什么的. 那么切换到spark系统后,如何对数据进行备份? > 有没有异地备份的功能?

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

系列索引 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 从入门到精通 开篇及索引 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 4.JQGrid参数.ColModel API.事件及方法 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 5.Pager翻页.搜索.格式化.自定义按钮 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 6.准备工作 & Hello JQGrid Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 7.查询数据.编辑数据.删除数据

最近研究了一段时间Android开发后发现,google自带的ADT工具,缺失一些开发常用的东西,希望可以构建一个类似使用JAVA EE开发体系一样开发的工具包集合,包括前台开发,调试,到后台数据库的管理,到此,在网上逛了一遍发现这个一些常用的插件功能很强大,所以我决定做一系列翻译这些插件安装使用的教程,希望大家喜欢. 本文受益于这篇文章,所以决定翻译这篇文章中的一部分东西工具.19 个 Android 开发工具投递人 itwriter 发布于 2014-05-08 09:32 本文翻译:Ecl

作者:Panda Fang 出处:http://www.cnblogs.com/lonkiss/p/rebuild-development-environment-with-virtualenv-and-pip.html 原创文章,转载请注明作者和出处,未经允许不可用于商业营利活动 Why 开发中遇到了问题 讲讲软件工程中写代码之外的知识.开发中我们往往遇到这些问题: 1.一个项目写了不少代码.使用一些第三方包或者模块,对于这个项目来说已经能很好的工作了, 但是后来这些包或模板有了新版,改动较大

修复迁移后Net Standard项目中的错误 接上一章,项目编译结果如下: 解决依赖dll引用 在Net Framework项目的引用如下: 各引用和作用: log4net(1.10.0.0) 用于写框架日志 Castle.DynamicProxy(1.1.5.1) 用于代理类生成 Micosoft.Practice.EnterpiseLibrary 微软企业库,用于管理数据链接和缓存的功能 System.Data.OracleClient 用于链接Oracle数据库 System.Data

MySQL误操作删除后,怎么恢复数据?登陆查数据库mysql> select * from abc.stad;+----+-----------+| id | name |+----+-----------+| 1 | abc1 || 2 | abc2 |+----+-----------+ 0点全量备份[root@M ~]# mkdir /opt/backup[root@M ~]# mysqldump -uroot -p123456 -F -B --master-data=2 abc|gzip

前几天一台内网服务器从ubuntu迁移到了centos,检查一切正常后就没有太在意. 今天有同事反馈迁移后的机器上的服务一个缓存总是无法获取,对比了下环境.JVM参数,尝试了war包替换等方式照样复现. 在有问题的机器上装了redis-cli让同事去看也是可以获取到的,一时没有了头绪. 打算请教其他同事,让有问题的同事把查询等发我一下,然后就看到了... .... key设置为了中文,一下子头大了... ... 检查机器的locale都没什么问题: $ env |grep LANG LANG=e

1.数据倾斜的原理 2.数据倾斜的现象 3.数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候,大家都知道,我们之前讲解过shuffle的原理. 是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,总共是90万. 但是问题是,可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个

spark是一个高性能的并发的计算平台,而netflow是一种一般来说数量级很大的数据.本文记录初步使用spark 计算netflow数据的大致过程. 本文包括以下过程: 1. spark环境的搭建 2. netflow数据的生成与处理 3. 通过spark 计算netflow数据 spark环境的搭建 spark环境的搭建主要分2部分. hadoop的环境的搭建 spark的安装 hadoop的安装 hadoop的安装包括,hdfs的安装和yarn的安装.  读本部分之前要先去查阅hdfs和y

1.日志报错 rancher导入k8s集群后添加监控无数据,rancher日志报错: k8s.io/kube-state-metrics/pkg/collectors/builder.go:: Failed to list *v1beta1.PodDisruptionBudget: poddisruptionbudgets.policy is forbidden: User "system:serviceaccount:cattle-prometheus:exporter-kube-state-

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[MM系列]在SAP里查看数据的方法   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 需求分析 有些时候我们会对采购订单或者销售订单中的条件问题进行多次分析,无论是消息输出类型还是定价条件或税收条件,当然很多时候我们可以通过查找条件记录的存储表,来查看数据进行分析,这是其中的一种方法,比较直接,但是有的时候却显得不是很方便