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教你用Python 编写 Hadoop MapReduce 程序

摘要:Hadoop Streaming 使用 MapReduce 框架,该框架可用于编写应用程序来处理海量数据。 本文分享自华为云社区《Hadoop Streaming:用 Python 编写 Hadoop MapReduce 程序》,作者:Donglian Lin。 随着数字媒体、物联网等发展的出现,每天产生的数字数据量呈指数级增长。这种情况给创建下一代工具和技术来存储和操作这些数据带来了挑战。这就是 Hadoop Streaming 的用武之地!下面给出的图表描绘了从2013年起全球每年产生的数据增长情况。IDC估计,到 2025年,每年产生的数据量将达到180 Zettabytes! IBM 表示,每天有近 2.5 千万字节的数据被创建,其中 90% 的世界数据是在过去两年中创建的!存储如此庞大的数据量是一项具有挑战性的任务。Hadoop 可以比传统的企业数据仓库更有效地处理大量结构化和非结构化数据。它跨分布式计算机集群存储这些庞大的数据集。Hadoop Streaming 使用 MapReduce 框架,该框架可用于编写应用程序来处理海量数据。 由于 MapReduce 框架基...

如何优雅地记录操作日志?

操作日志广泛存在于各个B端和一些C端系统中,比如:客服可以根据工单的操作日志快速知道哪些人对这个工单做了哪些操作,进而快速地定位问题。操作日志和系统日志不一样,操作日志必须要做到简单易懂。所以如何让操作日志不和业务逻辑耦合,如何让操作日志的内容易于理解,让操作日志的接入更加简单?上面这些都是本文要回答的问题,主要围绕着如何“优雅”地记录操作日志展开描述。 1. 操作日志的使用场景 系统日志和操作日志的区别 系统日志:系统日志主要是为开发排查问题提供依据,一般打印在日志文件中;系统日志的可读性要求没那么高,日志中会包含代码的信息,比如在某个类的某一行打印了一个日志。 操作日志:主要是对某个对象进行新增操作或者修改操作后记录下这个新增或者修改,操作日志要求可读性比较强,因为它主要是给用户看的,比如订单的物流信息,用户需要知道在什么时间发生了什么事情。再比如,客服对工单的处理记录信息。 操作日志的记录格式大概分为下面几种: 单纯的文字记录,比如:2021-09-16 10:00 订单创建。 简单的动态的文本记录,比如:2021-09-16 10:00 订单创建,订单号:NO.11089999...

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