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Elasticsearch集成hive参数设置2020-06-29 1093
Kafka 原理以及分区分配策略剖析2021-08-16 876
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Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始，elasticsearch
一、Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣，小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程。 为了避免超大集群我们按
一般来说，软件发布应该包含文档、代码和DB脚本等，在发布上线时，一般都需要先执行DB脚本，再启动软件，犹豫一些疏忽之类，经常容易出现数据库未升级导致软件发布失败的场景，因此一些组件提供了启动自动执行D
要仅显示正在运行的容器，请使用给定命令： docker ps 要显示所有容器，请使用给定命令： docker ps -a 要显示最新创建的容器 （包括所有状态），请使用给定命令： docker ps
1.在Ambari页面创建用户 该用户主要用于操作Ambari页面。 2.服务级别权限 3.主机级别权限 4.集群级别权限 5.Ambari级别权限 参考： https://www.cnblogs.c
默认情况下，一个容器是没有任何资源限制的，它能够耗尽当前主机内核能够调度给容器的所有资源，就像拥有饥饿者能力的猪头帝一样，永远吃不饱。这显然是不合理的，因为资源吃多了会被制裁的。在 linux 系统
hadoop的dfs.datanode.data.dir是设置datanode节点存储数据块文件的本地路径，通常可以设置多个，用逗号隔开： <property> <name>
数据导入是之前导出的备份数据，采用: hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver export table /hdfs路径 的方式导出的，但是在导入的
原因是spark-sql执行sql有三中模式：ANSI, LEGACY, STRICT。 ANSI模式是标准sql,不允许不合理的类型转换，与PostgreSQL相同。 LEGACY模式允许类型强制转
原因是linux root执行spark-sql,但是root用户对hdfs文件没有相应权限。 解决方法是：在ranger权限管理对HDFS添加root用户 或者： hdfs dfs -chmod 7
在hbase集群中遇到Call queue is full改了队列大小和长度怎么不管用，本文分析为什么及解决办法 Call queue is full 解决办法 在hbase集群日志中经常会看到Cal
apache spark版本2.4.4，HDP版本3.0.1.0-187 首先使用hadoop3编译spark， ./dev/make-distribution.sh --pip --tgz -Pha
一、概述 1、原理 master服务器将数据的改变记录二进制binlog日志，当master上的数据发生改变时，则将其改变写入二进制日志中； slave服务器会在一定时间间隔内对master二进制日志
项目准备上ElasticSearch，为了后期开发不卡壳只能笨鸟先飞，在整个安装过程中遇到以下三个问题。 Docker安装非常慢 ElasticSearch-Head连接出现跨域 ElasticSea
1 - 为什么要高可用 在 Hadoop 中，NameNode 扮演着至关重要的角色 —— 整个 HDFS 文件系统的元数据信息都由 NameNode 管理，一旦 NameNode 进程出现异常，或者
HBase介绍 HBase是Hadoop Database的简称，是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，它具有高可靠、高性能、面向列和可伸缩的特性，提供快速随机访问海量数据能力。 H
前言 开源社区有好多优秀的队列中间件，比如RabbitMQ和Kafka，每个队列都貌似有其特性，在进行工程选择时，往往眼花缭乱，不知所措。对于RabbitMQ和Kafka，到底应该选哪个？ Rabbi
一、简介 Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台（分布式的基于发布/订阅模式的消息队列【Message Queue】）。 流处理平台有以下3个特性： 可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面