【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

2017-02-27 638 89

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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2017-02-28 00:00:00

【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。

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2017-03-01 00:00:00

storm 1.0版本滑动窗口的实现及原理

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...

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