ES-Hadoop无缝打通了ES和Hadoop两个非常优秀的框架，我们既可以把HDFS的数据导入到ES里面做分析，也可以将es数据导出到HDFS上做备份，归档，其中值得一提的是ES-Hadoop全面的支持了Spark框架，其中包括Spark，Spark Streaming，Spark SQL，此外也支持Hive，Pig，Storm，Cascading，当然还有标准的MapReduce，无论用那一
# Spark和ES结合作用
近年来，随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始使用Spark和Elasticsearch（简称ES）来处理和分析海量数据。Spark作为一种快速、通用的大数据处理引擎，可以提供高效的数据处理能力；而ES作为一种分布式搜索和分析引擎，可以提供高效的数据检索和分析能力。将Spark和ES结合起来，可以更好地利用两者的优势，实现更加复杂和高效的数据处理和分析任务。
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Windows窗口计算是流计算的核心，窗口将流数据切分成有限大小的“buckets”，我们可以对这个“buckets”中的有限数据做运算。Windows are at the heart of processing infinite streams. Windows split the stream into “buckets” of finite size, over which we can
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2023-08-24 22:27:59
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Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统。 它提供了Java，Scala和Python中的高级API以及支持通用执行图的优化引擎。Spark通常通过将数据缓存到内存中，从而为大型数据集提供快速的迭代/功能类功能。 与本文档中提到的其他库相反，Apache Spark是一种计算框架，与Map / Reduce本身无关，但它与Hadoop集成，主要针对HDFS。 elasticsearc
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2023-09-27 12:15:38
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## PyTorch和Spark结合的实现过程
### 1. 简介
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，提供了丰富的工具和接口，用于构建、训练和部署深度学习模型。Spark是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。将PyTorch和Spark结合起来可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速PyTorch模型的训练和推理。
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch和Sp
一、Elasticsearch for Hadoop安装Elasticsearch for Hadoop并不像logstash、kibana一样是一个独立的软件，而是Hadoop和Elasticsearch交互所需要的jar包。所以，有直接下载和maven导入2种方式。安装之前确保JDK版本不要低于1.8，Elasticsearch版本不能低于1.0。 官网对声明是对Hadoop 1.1.x、1
在我当前的项目之一中，我们使用Cassandra和Spark Streaming进行了一些接近实时的分析。 Datastax的好伙伴已经建立了Cassandra和Spark的商业包装（Datastax Enterprise，又名DSE），使您可以轻松地启动并运行此堆栈。 Datastax产品不包括的一件事是一种汇总所有这些组件中的日志的方法。 集群中运行着许多进程，每个进程都会生成日志文件。
ES和Redis环境安装与配置ES和Redis环境安装与配置ES安装配置校验Redis配置安装配置启动 ES和Redis环境安装与配置ES安装Java JDK1.8.0 以上的版本 11.0yum install -y java-1.8.0-openjdk*配置环境变量就不讲了安装ES yum公钥rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-
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2023-05-29 15:50:03
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SparkStreamingSparkStreaming是流式处理框架，是Spark API的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。Flink & Storm & SparkStreaming 区别：Strom:纯实时处
Spark-RDD简介以及算子实例一、RDD概述1.1 什么是RDD？RDD（Resilient Distribute Dataset）叫做分布式数据集。式Spark最基本的数据抽象。它代表
Spark+Hadoop集群搭建：（二）集群节点上搭建Hadoop环境1 集群规划1.1 节点规划2 构建data12.1 复制生成data12.2 设置网卡2.3 配置data1服务器2.3.1 编辑hostname主机名2.3.2 配置core-site.xml2.3.3 配置YARN-site.xml2.3.4 配置mapred-site.xml2.3.5 配置hdfs-site.xml2
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2023-07-20 17:37:26
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目录组合标签计算-传统方案基于ES+Hbase组合标签方案传统方案痛点上一篇下一篇组合标签计算-传统方案痛点应用角度： 筛选客群得分别在多个索引搜索后，再做聚合，比较麻烦技术角度： 架构较重，维护复杂 Sql能力差(join和聚合等)，开发成本大， 定制开发，扩展不灵活 ES vs Hbasees主要是个查询引擎，大量存的代价较大，Hbase优势在大规模读写1）数据量 随着数据量的增加，
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2023-08-05 12:50:05
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MySQL 自身简单、高效、可靠，是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候，对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w，后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的。原数据库的同步问题由于传统的 mysql 数据库并不擅长海量数据的检索，当数据量到达一定规模时（估算单表两千万左右），查询和
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2023-07-28 23:19:32
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ES高可用方案1. ES双中心主备集群架构全平台所有体系的会员总量是十多亿。在这么大的数据体量下，业务线的查询维度也比较复杂。有的业务线基于手机号，有的基于微信unionid，也有的基于卡号等查询会员信息。这么大的数据量，又有这么多的查询维度，基于此，我们选择ES用来存储统一会员关系。ES集群在整个会员系统架构中非常重要，那么如何保证ES的高可用呢？ 当ES集群有一个节点宕机了，会将其他节点对应的
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2023-09-10 18:09:12
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前言; es整合hbase实现二级索引的目的,只要是因为hbase不具备全文检索,只有rowkey是全局的唯一标识,在大量数据的前提下,想要根据字段进行检索,没办法利用rowkey就会出现效率低下的情况.刚好es具备全文检索的优良传统,两个优秀的框架注定是要擦出点火花来的.设计思想: 在es中存储标题，在hbase 中存储正文实现思路: 1.使用代码解析excel,读取excel的内容 2.将读取
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2023-07-11 13:04:56
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原来的架构这样的架构会导致ES压力太大引入redis架构图 redis不能直接对接ES 所以使用logstash进行转换 redis的数据是filebeat输入的 logstash 从redis（仓库中）拿取数据 给ES使用redis缓存服务来缓解ES压力1.安装redis
yum install redis
sed -i 's#^bind 127.0.0.1#bind 127.0.0.1 10
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2023-08-09 21:37:17
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需求要建立一个千万级的数据库，来检索图片的特征并不断插入。（这段时间不断摸索踩了很多的坑，不过也算是最后终结了这个问题。简单记录下遇到的主要的问题）方法首先是es建立了一个生命周期30天的数据库，把数据的一些信息和id写进去，心里的数据查看有没有相似特征。如果有，就把指纹定位对方的指纹，如果没有就是自己的。特征是hash值。hash值可以分桶，因为大部分都不一样，用汉明距离卡了一个阈值，比如5或者
一.spark streaming原理Spark Streaming是Spark的核心组件之一，为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示，Spark Streaming可整合多种输入数据源，如Kafka、Flume、HDFS，甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据可存储至文件系统、数据库，或显示在仪表盘里。Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片（
一、背景二、ES高可用方案三、会员Redis缓存方案四、高可用会员主库方案五、异常会员关系治理六、展望：更精细化的流控和降级策略一、背景会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。随着同程和艺龙两家公司的合并，越来越多的系统需要打通同程APP、艺龙A
Elasticsearch数据同步elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。1、数据同步思路分析方案一：同步调用基本步骤如下：hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用ho
