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Hadoop新手篇:hadoop入门基础教程

Hadoop新手篇:hadoop入门基础教程关于hadoop的分享此前一直都是零零散散的想到什么就写什么,整体写的比较乱吧。最近可能还算好的吧,毕竟花了两周的时间详细的写完的了hadoop从规划到环境安装配置等全部内容。写过程不是很难,最烦的可能还是要给每一步配图,工程量确实比较大。原计划准备接上一篇内容写dkhadoop的监控页面的参数,突然觉得还是有必要把上两周写的内容做一个汇总,这样方便需要的朋友浏览。上两周写的五篇内容,汇总到一起就算是hadoop新手入门的一个基础性教程吧(持续更新中)。 五篇文章讲什么?前两周时间写的五篇文章,其实都在讲一件事情——hadoop运行环境安装部署!可能口头描述几分钟就可以把整个过程说完了,但一旦使用文字来表述就发现每一个部分都写的好长。五篇文章分别介绍了集群管理系统的搭建规划、虚拟机安装、Linux操作系统安装、操作系统服务器配置、DKhadoop下载安装。这五篇文章按照上面的顺序汇总到一起才是完整。 《hadoop集群管理系统搭建规划说明》 《最新虚拟机搭建hadoop环境详细图文教程》 《Hadoop伪分布式环境搭建之Linux系统安装教程...

实时计算如何帮助淘宝实现在线「实时选品」?

一、背景介绍 随着淘宝内容化的深入发展,实时选品的需求越来越强烈。对于某些实时性要求较高的产品(SPU)而言,运营小二希望自己圈定产品池可以当天实时生效,以供创作者写文章使用。该需求对选品的实时性要求较高,比较适合流式计算的特点。因此,本文采用Blink实时流计算技术来实现该功能,实际应用中取得较好效果。 二、解决方案 2.1 问题分析 要实现实时选品的需求,需要解决如下几个问题: 实时触发问题:流计算必须要有触发数据源,用户提交的特征数据存储在idb中,idb如何与Blink计算流程建立关联? 中间状态存储问题:Blink计算过程中,依据业务场景需要记录上一次中间计算状态,如何存储这些中间状态,并在需要时实时读取? 实时生效问题:Blink计算结果需要最终在搜索引擎生效,Blink如何跟搜索引擎交互,使计算结果实时生效? 增量问题:如果没有增量过程,离线全量切换数据期间,会覆盖部分已更新的数据,入如何增量追数据? 针对上述问题,可采用TT+Blink+Hbase+Swift的方式解决。流程中引入TT可解决实时触发问题,引入Hbase解决中间存储问题,引入Swi...

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