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hbase源码系列(八)从Snapshot恢复表

在看这一章之前,建议大家先去看一下snapshot的使用。这一章是上一章snapshot的续集,上一章了讲了怎么做snapshot的原理,这一章就怎么从snapshot恢复表。 restoreSnapshot方法位于HMaster当中,这个方法没几行代码,调用了SnapshotManager的restoreSnapshot方法。 // 检查meta表当中是否存在该表 if (MetaReader.tableExists(master.getCatalogTracker(), tableName)) { //不能对在线的表进行恢复操作 if (master.getAssignmentManager().getZKTable().isEnabledTable( TableName.valueOf(fsSnapshot.getTable()))) { throw new UnsupportedOperationException("Table '" + TableName.valueOf(fsSnapshot.getTable()) + "' must be disabled in orde...

让Spark成为你的瑞士军刀

依托于Spark Streaming /Spark SQL,封装了一套通过配置和SQL就能完成批处理和流式处理的引擎,这样可以很好的完成复杂的ETL处理过程,实现了数据的流转和变换。 完成了数据的流转和变换,接着就是查询了,通过对Spark SQL的封装,我现在可以任意指定多个数据源,举个例子,将ES的索引A` 命名为表A,将来自HDFS 的Parquet 文件命名为表B,这个时候我就可以写SQL作任意的处理了。用户要做的就是选择对应数据来源,接着就是完成SQL就好。 能实现上面的功能得益于Spark 统一易用的API,比如RDD/DF/DS 功能丰富的组件,比如流式计算/批处理,机器学习,强大的SQL支持 Spark 背后的Databricks公司是我见过最重视 用户API设计 对领域问题具有高度抽象和设计能力 API 我就不说了,Spark的用户层API都是经过精心设计的,RDD自然不必说,上层的DF/DS 已经很好用,在2.0又更进一步统一了DF/DS (DF 是DS 类型为Row的一个特例),这样可以让用户进一步减少使用和理解障碍。而且机器学习相关的API 也要慢慢迁移到 DF...

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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