Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器。 &
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2023-07-12 14:54:49
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1. Spark是什么？Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算
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2023-07-14 14:25:35
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在聊实时计算之前，先说一下我对离线和批量、实时和流式的一些看法。我们首先来简单看一下计算任务的大致流程：首先先说下批量计算和流式计算：图中显示了一个计算的基本流程，receiver处负责从数据源接收数据，并发送给下游的task，数据由task处理后由sink端输出。以图为例，批量和流式处理数据粒度不一样，批量每次处理一定大小的数据块（输入一般采用文件系统），一个task处理完一个数据块之后，才将处
问题描述我们的数据分析平台是单一的Map/Reduce过程，由于半年来不断地增加需求，导致了问题已经不是那么地简单，特别是在Reduce阶段，一些大对象会常驻内存。因此越来越顶不住压力了，当前内存问题已经是最大的问题，每个Map占用5G，每个Reduce占用9G！直接导致当数据分析平台运行时，集群处于资源匮乏状态。 因此，在不改变业务数据计算的条件下，将单一的Map/Reduce过程分解
文章目录1.简介2.执行流程3.核心三大组件4.应用场景5.架构原理6.常用的API7.java编写flink程序8.把flink程序部署到hadoop环境上面运行8.1.安装flink程序8.2.编译java开发的flink应用8.3.提交Flink任务到YARN集群中8.4.测试任务并查看结果8.5.停止任务 1.简介 Fink是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的
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2023-07-24 11:27:11
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什么是实时流（streaming）数据？用户在浏览网页或操作App时，其操作行为会源源不断地汇集成日志。游戏玩家在玩游戏的时候，也会产生源源不断的操作记录。这些持续生成的数据便是实时流数据。数据流是连续到达的无穷序列。流处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理。流处理是对流数据的低延迟处理和分析在实时流式计算中，最重要的是在任何情况下，消息不重复、不丢失，即Exactly-once实时 秒级
前言： 为什么大家会慢慢青睐上Flink呢？哪些场景会使用它呢？究其原因是因为，信息爆炸时代的来临，我们对数据的及时性和容错性要求越来越高。如双11的电商大屏，我们当然想实时看到销售的滚动数据。我们使用微信、博客等网络软件，当然希望实时接收到对方发送的消息。这些都迫使大数据开发人员需要掌握一种流（实时）处
# Java实时流处理
在当今的大数据时代，数据流处理已经成为了一个重要的任务。实时流处理是一种能够处理数据流的技术，它可以对不断产生的数据进行实时处理和分析。本文将介绍Java中的实时流处理，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是实时流处理？
实时流处理是一种处理连续产生的数据的技术。与批处理不同，实时流处理可以在数据到达时立即对其进行处理，而不需要等待整个数据集完全准备好。实
原创
2023-08-25 12:36:50
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Internet上使用流式传输技术的连续时基媒体。当前在Internet上传输音频和视频等信息主要有两种方式：下载和流式传输两种方式。 下载情况下，用户需要先下载整个媒体文件到本地，然后才能播放媒体文件。在视频直播等应用场合，由于生成整个媒体文件要等直播结束，也就是用户至少要在直播结束后才能看到直播节目，所以用下载方式不能实现直播。Internet是基于分组传输的，所以接收端收到的数据
# 实现“实时流架构”的入门指南
实时流架构是现代软件开发中极其重要的一个部分，允许我们处理和分析实时数据流。对于刚入行的小白来说，理解并实现这一架构可能会显得有些复杂。本文将逐步带你认识实时流架构的基本流程，并为每一步提供示例代码和详尽注释。
## 实时流架构的基本流程
我们可以将实现实时流架构的过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述
总结自——吃透实时流计算 文章目录1. 流计算通用架构数据采集模块数据传输模块数据处理模块数据存储模块2. 流计算本质：NIO+异步NIO如何优化IO和CPU都密集的任务异步编程3. 反压机制4. 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了?5. 流处理架构1. Lambda架构2. kappa架构 1. 流计算通用架构流计算系统通常包含五个部分：数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据展现
我们流媒体服务器可以传输多种格式的视频文件，能够比较好的兼容ios、android系统，包括电脑系统和网页无插件直播。本文我打算给大家讲一下流媒体服务器的传输方式。流媒体服务器提供的流式传输方式有两种：顺序流式传输和实时流式传输两种方式。顺序流式传输顺序下载，在下载文件的同时用户可观看在线媒体。如果使用普通的HTTP服务器，将音视频数据以从头至尾方式发送，则为顺序流媒体传输。实时流式传输实时传送，
# Hadoop 实时备份指南
作为一名刚入行的开发者，实现 Hadoop 实时备份可能看起来是一项复杂的任务。但不用担心，我将通过这篇文章，一步步教你如何实现这一功能。
## 1. 理解 Hadoop 备份
Hadoop 是一个分布式存储和计算框架，它将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中。实时备份意味着在数据写入 HDFS 的同时，备份数据也被创建和存储。
## 2.
我们知道使用实时云渲染系统来做程序的流化，是将程序放在服务器上，用户终端的各种操作指令完成都是借助的服务器算力。而为了用户能拥有和本地安装类似的体验效果，指令执行和传回终端的时间就必须尽可能短，这是实时云渲染系统很重要的一个参数：延迟性。没有低延迟，该方案就无法落地。举个简单的例子，我们在操作智慧城市的UE4模型时，如果点击了时间的变化，从早八点到中午12点无论日照还是其他都会有很大变化，要等几分
环境：Vmware 8.0 和Ubuntu11.04Hadoop 实战之运行DataJoin第一步：首先创建一个工程命名为HadoopTest.目录结构如下图:
第二步: 在/home/tanglg1987目录下新建一个start.sh脚本文件，每次启动虚拟机都要删除/tmp目录下的全部文件，重新格式化namenode，代码如下：
sudo rm
本文主要对比两种常用的分布式系统：Hadoop 分布式批处理计算代表Storm 分布式实时系统代表一. Apache Hadoop Hadoop的两个重要组成部分:HDFS (Hadoop Distributed Files System ，Hadoop的分布式文件系统) 和MapReduce模型。 1. HD
# 使用Hadoop实现实时查询的步骤
为了帮助你实现Hadoop实时查询，我将分为以下几个步骤进行介绍。在每个步骤中，我会告诉你需要做什么，并提供代码示例和注释。
## 步骤一：准备环境
在开始之前，你需要确保已经完成了以下准备工作：
1. 安装Hadoop和Hive：你可以从官方网站下载和安装Hadoop和Hive。确保配置文件正确，并且能够启动Hadoop和Hive服务。
2. 创
目录一、Spark Streaming 是什么 ?二、Spark Streaming 的特点二、Spark Streaming 架构1. 架构图2. 背压机制 一、Spark Streaming 是什么 ? Spark 流使得构建可扩展的容错流应用程序变得更加容易。Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flum
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2023-08-08 07:49:31
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流式计算框架的开源方案非常多，整体的机构相似，只是实现实时的方式存在差异，按照子系统功能划分，分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四个部分 数据采集 1）实时采集的数据一般来自业务服务器，分成两大类：① 数据库变更日志② 服务器引擎访问日志2）不论是哪种日志文件，采集完成后都已文件的形式保存，采集工具只要监控文件的变化就可以做到实时采集3）处于对吞吐量的考虑，会以批次的方式进行采集，批次大小
文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
