【8.23更新--技术干货全家桶】大数据计算技术共享计划 — MaxCompute技术公开课第二季
2018年5月-6月 MaxCompute 开启大数据计算技术共享计划技术公开课第一季,有超过1500名用户以及大数据爱好者参与到直播学习中来。7月,我们又开启第二季直播,5次大数据技术直播,有近6000名用户、大数据专家、技术牛人、大数据爱好者参与其中。
在前两季的直播中,我们看到了开发者们对大数据的热情和需求,第三季正在火热策划和准备中,请大家摆好姿势,保持期待!
究竟第二季技术共享中有哪些产品和技术干货?
错过了第二季直播分享,哪里可以看回放?下资料?
来这里,全都有。(往下看吧)
第二季技术干货
1、MaxCompute客户端 - odpscmd操作使用—7月24日 曲宁 阿里巴巴计算平台 产品专家
摘要:介绍如何借助客户端命令行工具使用 MaxCompute 服务的基础功能。
2、MaxComput
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windows 本地测试spark streaming + kafka direct api
windows 本地测试spark streaming + kafka direct api 卡在如下信息出: “Kafka scala consumer marked as dead for group” 1.环境: kafka server为集群,连接时使用的是hostname:9092方法去连接,程序也不报错, 就是卡在上面的信息出,没有输出。 2.之前已经在集群上使用shell 测试过相应的topic,kafka 和 topic没有问题。 3.所以问题可能出在windows上,最可能就是hosts中的kafka服务器域名配置问题。验证后,果然是。 **解决方法: 修改本地windows上hosts文件,添加对应的主机映射关系即可,保证两者网络通信畅通。** 问题原因: kafka 某个topic 下的某一个机器网络是不通的,导致去获取该机器上的消费组时无法获取到,就标记该组在机器上为死亡状态。
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Spark2.2.0 分布式离线搭建
1、Spark简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式...
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