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SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案

最近工作中是做日志分析的平台,采用了sparkstreaming+kafka,采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能,处理日志类应用再好不过了,采用了sparkstreaming的流处理框架 主要是考虑到它本身是基于spark核心的,以后的批处理可以一站式服务,并且可以提供准实时服务到elasticsearch中,可以实现准实时定位系统日志。 实现 Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式。 一. 基于Receiver方式 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。代码如下: SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("log-etl").setMaster("local[4]"); JavaStreamingContextjssc=newJavaS...

分布式机器学习平台比较

这篇文章调查分析了多个分布式机器学习平台所使用的设计方法,并提出了未来的研究方向。这是我与我的学生Kuo Zhang、Salem Alqahtani通力合作的成果。我们在2016年的秋天写了这篇论文,并且将在ICCCN'17(International Conference on Computer Communications and Networks,计算机通信与网络国际会议)上介绍这篇文章。 机器学习,特别是深度学习(DL),最近已经在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐/搜索引擎等领域获得了成功。这些技术在自主驾驶汽车、数字卫生系统、CRM、广告、物联网等方面都存在着非常有前景的应用。当然,资金驱动着这些技术以极快的速度向前发展,而且,最近我们已经看到了有很多机器学习平台正在建立起来。 由于在训练过程中要涉及到庞大的数据集和模型的大小,因此机器学习平台通常是分布式平台,而且并行运行了10到100个作业来训练模型。据估计,在不久的将来,数据中心的绝大多数任务将是机器学习任务。 我的知识背景是分布式系统,因此,我们决定从分布式系统的角度来研究这些机器学习平台,分析这些平台的通信和控...

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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。

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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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