kudu

温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 最近后台有位兄弟向Fayson提了一个问题，原文如下： “ 就是我的hdfs机器配置两个ip，一个外部可以访问，一个内部互联的地址，机器的hostname都是配置内网地址，现在有一个集群外的机器要写hdfs文件，发现namenode分配的datanode的地址是内网地址，不能访问到，这个不知道怎么去配置了。 ” Fayson想了想这个问题其实在各个环境是都可能碰到的，于是在这篇文章给大家系统介绍一下。 在做Hadoop应用开发时有多种方式访问HDFS文件系统（如：FileSystem、WebHdfsFileSystem），Fayson前面的文章《 如何使用Java代码访问HDFS.docx 》已讲过使用FileSystem访问HDFS。另外一种基于REST的API实现，分为两种一种是Hortonworks提供的WebHDFS默认的与Hadoop集成，一种是Cloudera 提供的HttpFS需要安装独立的HttpFS服务。本篇文章主要介绍如何使用WebHdfs和HttpFS方式访问HDFS。两种方式具体架构如下图： 内容概述 1

数据湖分析Data Lake Analytics是阿里云数据库自研的云原生数据湖分析系统，目前已有数千企业在使用，是阿里云 库、仓、湖战略高地之一 !!! 现紧急 招聘 【 数据湖平台工程师】 产品链接：https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics !!! 如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号： iteblog_hadoop 团队内部拥有多位Apache PMC&Committer，在国内外拥有良好的影响力，加入后您将与国内最顶尖的大数据、数据库领域专家一起工作，打造世界一流的数据湖分析服务能力!!! 业界趋势 ：数据湖是比大数据关注更多的词汇，未来5年数据湖同比以50%在高速发展。在全球多家云厂商，阿里云 数据湖分析 Data Lake Analytics 处于领先地位 !!! 岗位职责 负责产品云化，打造Serverless弹性多租户平台能力 负责平台的资源调度、高并发连接、多租户管理、安全、计量、被集成 等研发 负责商业化输出研发，包括公有云、集团、专有云、混合云等多种形态 生产问题的定位解决，系统性能的调优改进，业务需求的分析落地。 工作地可以open to 杭州， 深圳，北京 职位要求 熟悉JAVA，较好的架构意识、性能意识、清晰的代码能力 有平台相关经验

原文链接: http://www.apachecn.org/bigdata/spark/268.html Apache Spark™ 是一个快速的, 用于海量数据处理的通用引擎. 官方网址: http://spark.apache.org 中文文档: http://spark.apachecn.org 花了大概两周左右的时间，在原来 Spark 2.0.2 中文文档 版本的基础上，终于迭代出该 Spark 2.2.0 中文文档 的版本了。 衷心感谢每一位贡献者，感谢 ApacheCN 让我们聚在一起奋斗，我们一直在努力 。。。 网址: http://spark.apachecn.org/docs/cn/2.2.0 github: https://github.com/apachecn/spark-doc-zh （如果觉得不错，请各位大佬们给个 star ） 贡献者: https://github.com/apachecn/spark-doc-zh#贡献者 建议反馈: https://github.com/apachecn/spark-doc-zh#联系方式 以下是 Spark 2.2.0 中文文档 的目录索引: Apache Spark 2.2.0 官方文档中文版 概述 编程指南 快速入门 Spark 编程指南 Spark Streaming 编程指南 DataFrames,

随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要， 商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息， 对企业的决策运营策略调整有很大帮助。此外，随着 5G 技术的成熟、广泛应用， 对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常高的行业，企业就更需要一套完整成熟的实时数据体系来提高自身的行业竞争力。 本文从上述现状及实时数据需求出发，结合工业界案例、笔者的实时数据开发经验， 梳理总结了实时数据体系建设的总体方案，本文主要分为三个部分： 第一部分主要介绍了当下在工业界比较火热的实时计算引擎 Flink 在实时数据体系建设过程中主要的应用场景及对应解决方案； 第二部分从实时数据体系架构、实时数据模型分层、实时数据体系建设方式、流批一体实时数据架构发展等四个方面思考了实时数据体系的建设方案； 第三部分则以一个具体案例介绍如何使用 Flink SQL 完成实时数据统计类需求。 一、Flink 实时应用场景 目前看来，Flink 在实时计算领域内的主要应用场景主要可分为四类场景， 分别是实时数据同步、流式 ETL、实时数据分析和复杂事件处理，具体的业务场景和对应的解决方案可详细研究下图， 文字层面不再详述。 二、实时数据体系架构 实时数据体系大致分为三类场景：流量类、业务类和特征类，这三种场景各有不同。 在数据模型上，流量类是扁平化的宽表