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gracejpw1117

Flume之Taildir Source的特點

Flume Taildir Source的特點如下：（1）斷點續(xù)傳、多目錄（2）哪個flume版本產(chǎn)生的？Apache1.7、CDH1.6（3）沒有斷點續(xù)傳功能時怎么做的？自定義（4）taildir掛了怎么辦？不會丟數(shù)：斷點續(xù)傳重復(fù)數(shù)據(jù)：（5）怎么處理重復(fù)數(shù)據(jù)？不處理：生產(chǎn)環(huán)境通常不處理，因為會影響傳輸效率；處理：自身：在taildirs

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flume中有幾種可監(jiān)控文件或目錄的source

flume中有三種可監(jiān)控文件或目錄的source，分別是Exec Source、Spooling Directory Source和Taildir Source。Taildir Source是1.7版本的新特性，綜合了Spooling Directory Source和Exec Source的優(yōu)點。使用場景如下：Exec SourceExec Source可通過tail -f命令去tail住一個文

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Flume常用source類型

flume流動模型Flume常用source類型1、Avro 類型的Source：監(jiān)聽Avro 端口來接收外部avro客戶端的事件流。avro-source接收到的是經(jīng)過avro序列化后的數(shù)據(jù)，然后反序列化數(shù)據(jù)繼續(xù)傳輸。所以，源數(shù)據(jù)必須是經(jīng)過avro序列化后的數(shù)據(jù)。利用 Avro source可以實現(xiàn)多級流動、扇出流、扇入流等效果。接收通過flume提供的avro客戶端發(fā)送的日志信息。是flum

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Hive 時間戳和日期相互轉(zhuǎn)換 from_unixtime和unix_timestamp

Hive 時間戳和日期相互轉(zhuǎn)換：from_unixtime和unix_timestamp時間戳轉(zhuǎn)日期select distinct from_unixtime(1441565203,‘yyyy/MM/dd HH:mm:ss’) from test_date;日期轉(zhuǎn)時間戳select distinct unix_timestamp(‘20111207 13:01:03’) from test_dat

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永洪科技

數(shù)據(jù)分析如何用好高可用？Naming雙活必須掌握！

在之前的文章中，我們有做過永洪對數(shù)據(jù)的加工和處理的方法和介紹，這次我們來學習一下永洪產(chǎn)品高可用的配置設(shè)計方案。在使用永洪產(chǎn)品過程中，可能會遇到服務(wù)器斷電、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量差、服務(wù)器宕機等突發(fā)問題，結(jié)果使集群中的節(jié)點失效，從而影響到永洪BI的正常使用，導(dǎo)致無法正常的查看、分析數(shù)據(jù)，為了解決如此問題，永洪也完善并支持服務(wù)的高可用場景。永洪如何實現(xiàn)產(chǎn)品的高可用呢，答案是Naming雙活，也就是部署兩個N節(jié)點，通

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什么是CAP法則？Zookeeper符合了這個法則的哪兩個？

CAP原則又稱CAP定理,指的是在一個分布式系統(tǒng)中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分區(qū)容錯性),三者不可得兼。Zookeeper符合強一致性、高可用性。

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ZooKeeper常用命令

查看目錄ls[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /[jodis, zk, zookeeper, codis, codis3, worker_id_forever]創(chuàng)建目錄create[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /zk_test hanchao_testCreated /zk_test獲取數(shù)據(jù)get[zk:

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Zookeeper選舉機制及部署臺數(shù)

半數(shù)機制：2n+1，部署奇數(shù)臺。10臺服務(wù)器：3臺20臺服務(wù)器：5臺100臺服務(wù)器：11臺ZK部署臺數(shù)多的好處：提高可靠性；壞處：影響通信延時

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30臺機器，跑mr任務(wù)的時候發(fā)現(xiàn)5個map任務(wù)全都分配到了同一臺機器上

集群有30臺機器，跑mr任務(wù)的時候發(fā)現(xiàn)5個map任務(wù)全都分配到了同一臺機器上，這個可能是由于什么原因?qū)е碌膯?？解決方案：yarn.scheduler.fair.assignmultiple 這個參數(shù) 默認是開的，需要關(guān)掉。將YARN配置中的yarn.scheduler.fair.assignmultiple參數(shù)設(shè)為false，或者手動設(shè)定yarn.scheduler.fair.max.assign

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張敏玉

MySQL 客戶端操作和在cmd 中操作有什么區(qū)別呢？

有什么區(qū)別呢？哪個更方便一些

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MapReduce解決數(shù)據(jù)傾斜的方法

1）提前在map進行combine，減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量在Mapper加上combiner相當于提前進行reduce，即把一個Mapper中的相同key進行了聚合，減少shuffle過程中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，以及Reducer端的計算量。如果導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的key大量分布在不同的mapper的時候，這種方法就不是很有效了。2）導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的key 大量分布在不同的mapper（1）局部聚合加全局聚合。第一次在

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Hadoop宕機的處理方法

1）如果MR造成系統(tǒng)宕機。此時要控制Yarn同時運行的任務(wù)數(shù)，和每個任務(wù)申請的最大內(nèi)存。調(diào)整參數(shù)：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（單個任務(wù)可申請的最多物理內(nèi)存量，默認是8192MB）2）如果寫入文件過快造成NameNode宕機。那么調(diào)高Kafka的存儲大小，控制從Kafka到HDFS的寫入速度。例如，可以調(diào)整Flume每批次拉取數(shù)據(jù)量的大小參數(shù)batchs

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Hadoop集群的基準測試

搭建完Hadoop集群后需要對HDFS讀寫性能和MR計算能力測試。測試jar包在hadoop的share文件夾下。應(yīng)用舉例：cd /root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.1/share/hadoop/mapreducehadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.1.jar pi 2 3 # 運行pi(3.14159

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Yarn調(diào)度器

1）Hadoop調(diào)度器重要分為三類：FIFO 、CS(Capacity Scheduler)（容量調(diào)度器）和FS(Fair Sceduler)（公平調(diào)度器）。Apache默認的資源調(diào)度器是容量調(diào)度器CS；CDH默認的資源調(diào)度器是公平調(diào)度器FS。2）區(qū)別：FIFO調(diào)度器：支持單隊列、先進先出,生產(chǎn)環(huán)境不會用。CS容量調(diào)度器：支持多隊列，保證先進入的任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行。FS公平調(diào)度器：支持多隊列，保證每個

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圖解Yarn工作流程

圖解Yarn工作流程如下：MR(MapReduce)程序提交到客戶端所在的節(jié)點>>YarnRunner向RM(ResourceManager)申請一個Application>>RM返回Application資源提交路徑hdfs://…./.staging以及application_id給YarnRunner>>YarnRunner提交job運行所需資源給HDFS>>YarnRunner資源提交完畢

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HENRYGAN

人大的CDA數(shù)據(jù)分析師培訓以及考試怎么樣？

人大經(jīng)濟論壇里的CDA培訓以及考試怎么樣？課程的使用程度以及認證的含金量怎么樣？

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我是大魔王哈哈

怎樣關(guān)閉Hive版本自動檢測功能

我們可以在hive的conf目錄下修改hvie-site.xml文件，從而關(guān)閉版本驗證在hvie-site.xml文件中添加如下內(nèi)容： hive.metastore.schema.verification false即可關(guān)閉版本驗證功能

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為什么需要數(shù)倉分層，如何優(yōu)雅地設(shè)計數(shù)倉分層？

1、為什么要分層：· 數(shù)據(jù)建設(shè)剛起步，大部分的數(shù)據(jù)經(jīng)過粗暴的數(shù)據(jù)接入后就直接對接業(yè)務(wù)?！? 數(shù)據(jù)建設(shè)發(fā)展到一定階段，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的使用雜亂無章，各種業(yè)務(wù)都是從原始數(shù)據(jù)直接計算而得?！? 各種重復(fù)計算，嚴重浪費了計算資源，需要優(yōu)化性能。2、怎么分層:從理論上抽象，可以把數(shù)據(jù)倉庫分為下面三個層，即：數(shù)據(jù)運營層、數(shù)據(jù)倉庫層和數(shù)據(jù)產(chǎn)品層。· ODS (Operati

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MapReduce階段的Shuffle優(yōu)化

MapReduce的工作流程參加上個帖子《MapReduce詳細工作流程圖解》，針對MapReduce工作流程的各個階段，對應(yīng)的Shuffle優(yōu)化方法如下：1）Map階段：（1）增大環(huán)形緩沖區(qū)大小。由100m擴大到200m（2）增大環(huán)形緩沖區(qū)溢寫的比例。由80%擴大到90%（3）減少對溢寫文件的merge次數(shù)。（10個文件，一次20個merge）（4）不影響實際業(yè)務(wù)的前提下，采用Combiner提

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MapReduce詳細工作流程圖解

MapReduce詳細工作流程圖解如下（以Java手寫wordCount代碼的執(zhí)行流程為例）:

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