概述     Shuffle就是对数据进行重组,由于分布式计算的特性和要求,在实现细节上更加繁琐和复杂.    在MapReduce框架,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce:而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算.在整个shuffle过程中,往往伴随着大量的磁盘和网络I/O.所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低.Spark也会有自己的shuffle实现过程.   spark中的shu

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频

在开发中,我们常常碰到需要定时拉取网站数据,如: setInterval(function(){ $.ajax({ url: 'xx', success: function( response ){ // do something with the response } }); }, 5000); 请思考下此写法有什么弊端? 能想到情况是:如果接口异常了,程序仍然会间隔5000ms抓取数据.换句话说,我们不能捕获到异常,并做一些合理的调整. 所以我们换个写法: // new hotness (f

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然

高并发大流量的互联网架构,一般通过服务层来访问数据库,随着数据量的增大,数据库需要进行水平切分,分库后将数据分布到不同的数据库实例(甚至物理机器)上,以达到降低数据量,增加实例数的扩容目的. 一旦涉及分库,逃不开“分库依据”patition key的概念,使用哪一个字段来水平切分数据库呢:大部分的业务场景,会使用业务主键id. 确定了分库依据patition key后,接下来要确定的是分库算法:大部分的业务场景,会使用业务主键id取模的算法来分库,这样即能够保证每个库的数据分布是均匀的,又能够保

Kafka消费程序间歇性报同一个错: 上网没查到相关资料,只好自己分析.通过进一步分析日志发现,只有在拉取某一个特定的topic的数据时报错,如果拉取其他topic的数据则不会报错.而从这个异常信息来看是拉取数据时进行类似CRC校验时,校验结果不正确.所以,感觉可能是数据损坏.于是联系了OP(我们单位开发人员不去现场操作),把疑似出错的那个topic.partition和offset信息发给他,他检查了一下Kafka,果然是数据损坏了(处于保护机密考虑,把分区名字那里模糊处理一下): 由于Kaf

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink

https://github.com/goinaction/code [root@hadoop3 sample]# go run main.go 2018/07/30 17:45:39 Register default matcher 2018/07/30 17:45:39 Register rss matcher 2018/07/30 17:45:39 Search Feed Type[rss] Site[npr] For URI[http://www.npr.org/rss/rss.php?

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s

使用情况说明: 已经使用logstash拉取MySQL数据存储到es中,es中也创建了相应的索引,也存储了数据.假若把这个索引给删除了,再次进行同步操作的话要咋做,从最开始的数据进行同步,而不是新增的数据 官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-tracking_column 官方原话: The plugin will persist

问题描述从远程git上拉取某一个分支,然后报错,拉取不了这个分支. 拉取分支的命令: git checkout -b xxx-static-19 origin/xxx-static-19 其中xxx-static-19是分支名. 报错 fatal: 'origin/xxx-static-19' is not a commit and a branch 'xxx-static-19' cannot be created from it 解决重新拉取数据,git pull ,然后再切回分支

虽然知道了本地的数据接口位置,但是我们需要的是从远程拉取数据,所以我们需要更改es的ip端口为0.0.0.0:xxxx. 直接修改下图的elasticsearch.yml配置文件,结果发现无效. 这是因为es部署在docker中,直接修改配置文件没有用,需要进行docker端口映射. 使用docker ps命令查看目前的docker端口映射情况: 可以发现elastic search进程从docker中的9200端口映射到了主机的127.0.0.1:64298端口 查看一下: 确实是这样的. 接

创建: 2017/08/05 更新: 2018/01/08 修正: ele_inner_text -> ele.inner_text                           补充: inner_text和text一样  第一步   gemfile里面加上 # 2017/08/05  拉取数据  这行是注释,自己随便写点啥 gem 'mechanize'  第二步  bundle install 在项目目录下运行,安装Mechanize  第三步  新建文件 scraping.rb  

在开发中,经常会遇到本地工程错乱或者误操作导致本地本地项目被删除,此时利用SFDX: Retrieve Source from Org只会拉取新建并且名称相同的组件,若通过创建一个个文件,然后再拉取的方式,不免显得过于笨拙. 本人便踩过这个坑,这里分享一下个人的解决方案. 在我看来,从Org中一次拉取多个组件文件或者全部组件文件,有三种解决方案,下面一一叙述: 1. 利用manifest新建工程 1)打开Vs Code,进入命令行模式(shift+cmmand+p/F1), SFDX: Crea

代码: 两列图片瀑布流(一次后台取数据,无ajax,图片懒加载.下拉后分批显示图片.图片高度未知,当图片onload后才显示容器) [思路]: 图片瀑布流,网上代码有多种实现方式,也有各类插件.没找到合意的,所以根据网上找的一段代码,进行了较大改动. 需引用 zepto 或 jquery. 我这个是应用于手机上的,两列瀑布流,图片高度未知——等图片的onloaded事件触发后,才对容器进行计算和定位. 大容器是 $("#imgList"),容器格子是$(".pin"

package download; import org.json.JSONArray; import java.io.*; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; import java.nio.Buffer; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; import org.json.JSONObject; public class Downloader { pu

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前. 当我们要hive来做类似于大批量数据的select时,也许问题就会发生了变化. 1. 通用解决方案之分页 首先,我们要基于一个事实,就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据.比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了.而我们的解决方法也比较简单,那就是分页获取,比如我一页取1w条,直到取完为止.同样,因为hive基于都支持sql92

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

1.数据倾斜 数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spark或Kafka的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 数据倾斜俩大直接致命后果. 1.数据倾斜直接会导致一种情况:Out Of Memory. 2.运行速度慢. 主要是发生在Shuffle阶段.同样Key的数据条数太多了.导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数据量太大了.远远超过其他Task所处理的数据量. 一个经验结论是:一般情况下,OOM的原因都是

//服务器取数据 var remoteStore = Ext.create('Ext.data.Store', { proxy: ({ type: "ajax", url:"---------路径--------", extraParams: ******, method: "POST", reader: { type: 'json', rootProperty: "data", fields: ["partnerI