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hive0.11升级问题小结

为了兼容spark,并使用hive的kerberos和hiveserver2功能和一些窗口函数,线上的hive由0.10升级至0.11,遇到几个问题,简单记录下: 1.分区schemal的问题 具体见: http://caiguangguang.blog.51cto.com/1652935/1355216 2.部分函数运行 unix_timestamp 在参数为null时会报错: 1 2 3 hive> select unix_timestamp( null ) from default .dual limit 5; FAILED: SemanticException [Error 10014]: Line 1:7 Wrong arguments 'TOK_NULL' : The function UNIX_TIMESTAMP takes only string or timestamp types 变通的方法时通过case when做处理: 1 ( case when ddtime is null then null else unix_timestamp(ddtime) en...

多来源数据采集、处理的数据流程

数据平台数据处理流程图 数据准备: 主要分为几个来源:FTP数据来源,合作方推送的数据,从携程对外开放的API接口获取数据,酒店管理系统日志数据以及在线旅行社网站的数据源。 数据接入: 针对数据多来源的特性开发针对特定场景的数据接入方式。 a.FTP来源的数据:采用shel脚本开发,包括检查数据是否准备就绪、开始下载、解密解包、lzop压缩、put方式上传文件到HDFS b.合作方推送的数据:搭建简单的web服务,接受携程推送的请求,利用Nginx完成请求负载,并利用Nginx记录请求中的数据,写入文件。后续通过日志收集系统获取数据(其实可以从合作方直接将数据推送Kafka的) c.合作方API接口数据:开发程序形成生产者消费者模式,生产者将任务写入队列,消费者从队列中获取任务并利用线程池并发从合作方API接口获取数据 d.PMS日志数据:主要由开源Flume组件完成 e.网站数据:利用爬虫抓取网站数据 3.数据存储: 分为实时和离线数据存储两种方式,分别通过Kafka和HDFS进行存储 4.数据处理: 在数据处理环节,主要利用MapReduce和Spark进行数据处理任务的开发。 5...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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