【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上Hadoop——从专家的角度解释What、Why和How-低调大师

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上Hadoop——从专家的角度解释What、Why和How

2017-02-27 658

本讲义出自SATO Naoki在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要从What、Why和How三个角度解释了在云上应该如何使用Hadoop，在Why方面，他分享了Hadoop运行在云上的好处；在What方面，主要分享了云上Hadoop的选项以及云上的Hadoop集群以及集群定制等内容；在How方面，主要分享了如何在云上部署Hadoop架构。

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】LLAP：Hive上的次秒级分析查询

本讲义出自Yuta Imai在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了为什么选择LLAP，并对于LLAP的相关概念进行了分享，在演讲中还介绍了Hive 2 与LLAP的架构概览，并对于MR、Tez与Tez+LLAP的三种方式进行了比较，并分享了为什么LLAP能够让查询变得更快。

2017-02-28

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滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛，比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数，根据请求或者异常次数采取相应措施。在storm1.0版本之前，没有提供关于滑动窗口的实现，需要开发者自己实现滑动窗口的功能（storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度）。原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 微信：intsmaze 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速开发出窗口滑动的功能。窗口可以从时间或数量上来划分，由如下两个因素决定：窗口的长度，可以是时间间隔或Tuple数量；滑动间隔(sliding Interval)，可以是时间间隔或Tuple数量。比如：每两秒统计最近6秒的请求数量；每接收2个Tuple就统计最近接收的6个Tuple的平均值......。 storm1.0支持的时间和数量的排列组合有如下： withWindow(Count windowLength, Count slidingInterval) 每收到slidingInterval...

2017-03-01

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。