TalkingData的Spark On Kubernetes实践 | 5月23日云栖夜读
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阿里专家原创好文
1.TalkingData的Spark On Kubernetes实践
本文整理自talkingdata云架构师徐蓓的分享,介绍了Spark On Kubernetes在TalkingData的实践。阅读更多》》
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5.异常检测的N种方法,阿里工程师都盘出来了
互联网黑产盛行,其作弊手段层出不穷,导致广告效果降低,APP推广成本暴增。精准识别作弊是互联网公司和广告主的殷切期望。今天我们将从时间序列、统计、距离、线性方法、分布、树、图、行为序列、有监督机器学习和深度学习模型等多个角度探讨异常检测。阅读更多》》
视频课程及PPT下载
HBase系列课第一季
3.1.1 JanusGraph —Distributed graph database with HBase
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/997
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/2929
3.1.2 Graph图数据库基础介绍及场景
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/805
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3270
3.2.1 HTAP DB —System : ApsaraDB HBase Phoenix and Spark
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1041
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3064
3.2.2 阿里云分析引擎Spark On多数据源介绍
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1062
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3313
3.2.3 基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1064
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3363
3.3 Kylin:Apache Kylin on HBase
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1070
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/2926
3.4.1 HBase和OpenTSDB在华为的实战
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1076
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3057
3.4.2 云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1080
PTT下载地址:待上传
3.5 GeoMesa时空基础及应用场景
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/793
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3266
3.6.1 Phoenix全局索引原理与实践
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/843
PTT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3300
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1.Hadoop HA简介及工作原理 Hadoop NameNode官方开始支持HA集群默认是从2.0开始,之前的版本均是不支持NameNode HA的高可用的。 1.1 Hadoop HA简介 Hadoop-HA集群运作机制介绍 HA即高可用(7*24小时不中断服务) 实现高可用最关键的是消除单点故障 分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA HDFS的HA机制详解 通过双namenode消除单点故障,以下为双namenode协调工作的特点: A、元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据 Edits日志只能有一份,只有Active状态的namenode节点可以做写操作 两个namenode都可以读取edits 共享的edits放在一个共享存储中管理(qjournal和NFS两个主流实现) B、需要一个状态管理功能模块 实现了一个zkfailover,常驻在每一个namenode所在的节点 每一个zkfailover负责监控自己所在namenode节点,利用zk进行状态标识 当需要进行状态切换时,由zkfailover来负责切换 切换时需要防止brain sp...
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大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。 大数据入门,需要学习以下这些知识点: 1、Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具,因此,想学好大数据,掌握Java基础是必不可少的。 2、Linux命令 对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令。 3、Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架,其核心是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算,因此,需要重点掌握,除此之外,还需要掌握Hadoo...
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