kafka
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机 制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费。

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Hbase与hive整合
//hive与hbase整合create table lectrure.hbase_lecture10(sname string, score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' whth serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ':key,cf1:score')tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_lecture10"); with serdeproperties : 指定属性,这里指定Hbase表和hive的字段映射关系,注意这里的字段个数和顺序必须和前面Hive表的属性保持一致。第一个字段:key映射到Hive中的sname字段,后面字段依此类推。 //加载数据,可以通过Hive支持的insert overwrite方式将一个表的数据导入HBase. (耗时异常长)insert overwrite table lecture.hbase_lectrure10 Select sname, score...
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spark transformation与action操作函数
一、Transformation map(func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过函数处理后的新元素组成 filter(func) 返回一个新的数据集,经过fun函数处理后返回值为true的原元素组成 flatMap(func) 类似于map,但每个输入元素会被映射为0个或多个输出元素 mapPartitions(func) 类似于map,对RDD的每个分区起作用 intersection(otherDataset) 求两个RDD的交集 distinct([numTasks]) 返回一个包含源数据集中所有不重复元素的新数据集 groupByKey([numTasks]) 在一个由(K,V)对组成的数据集上调用,返回一个(K,Seq[v])对组成的数据集。 reduceByKey(func,[numTasks]) 在一个(K,V)对组成的数据集上调用,返回一个(K,V)对的数据集 sortByKey([ascending],[numTasks]) 在类型为(K,V)的数据集上调用,返回以K为键进行排序的(K,V)对数据集。 二、Action操作 reduce(func) ...
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