在 EMR 中使用 ES-Hadoop

2018-06-21 708

在 EMR 中使用 ES-Hadoop

ES-Hadoop 是 Elasticsearch(ES) 推出的专门用于对接 Hadoop 生态的工具，使得用户可以使用 Mapreduce(MR)、Spark、Hive 等工具处理 ES 上的数据（ES-Hadoop 还包含另外一部分：将 ES 的索引 snapshot 到 HDFS，对于该内容本文暂不讨论）。众所周知，Hadoop 生态的长处是处理大规模数据集，但是其缺点也很明显，就是当用于交互式分析时，查询时延会比较长。而 ES 是这方面的好手，对于很多查询类型，特别是 ad-hoc 查询，基本可以做到秒级。ES-Hadoop 的推出提供了一种组合两者优势的可能性。使用 ES-Hadoop，用户只需要对自己代码做出很小的改动，即可以快速处理存储在 ES 中的数据，并且能够享受到 ES

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[译] 为何前端开发如此不稳定

我们都知道这样一个笑话：在你学会一项前端技术的时候，另外三项新技术已经发布了。不仅如此，你刚学会的那个也已经被弃用了。我们却不常看到有解释为什么会这样。典型的解释（来源于 reddit 的 r/programming 频道）这似乎与前端开发者天生不耐烦，追逐流行与能力有限相关，这种解释构成了一个更普遍的谬论：假设你所不理解的行为是由整个群体的愚蠢，糟糕或贪婪造成的 (而你自己的不明智行为完全是由你无法控制的因素造成的)。无论它是不是谬论，我们确实有这个问题，对吗？量化问题在跑偏之前，我们有必要确定这个问题是否真的有现实依据。前端技术真的变化很快吗？从主流受关注（也可能不是）的技术来看，细想一下这个 Github 上“高星” JavaScript 前端技术排行： +------------------------------------------------------------+ | 库 | Star 数 | 发布时间 | 年龄 | |------------------------------------------------------------+ | Reac...

2018-06-22

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在 EMR 中使用 Mongo-Hadoop Mongo-Hadoop 是 MongoDB 推出的用于 Hadoop 系列组件连接 MongoDB 的组件。其原理跟我们上一篇文章介绍的 ES-Hadoop 类似。EMR 中已经集成了 Mongo-Hadoop，用户不用做任何部署配置，即可使用 Mongo-Hadoop。下面我们通过几个例子来展示一下 Mongo-Hadoop 的用法。准备在下面这几个例子中，我们使用一个统一的数据模型 { "id": long, "name": text, "age": integer, "birth": date } 由于我们是要通过 Mongo-Hadoop 向 MongoDB 的特定 collection （可以理解成数据库中的表）写数据，因此需要首先确保 MongoDB 上存在这个

2018-06-22

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