240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • hive更新UDF的正確步驟

    1. 刪除原函數(shù)和jar包 1.1 在hive窗口e中執(zhí)行刪除原函數(shù) 1.2 在beeline中執(zhí)行刪除jar包 1.3 從hdfs上刪除jar...

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    在CDH環(huán)境集成Hudi

    一偿短、Hudi簡(jiǎn)介 Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的縮寫,用于管理HDFS上的大型分析數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)嫉沽,主要目...

  • MongoDB數(shù)據(jù)增量同步到Hive(方案二通過(guò)MongoSpark)

    一、背景 本文續(xù)接上文 MongoDB數(shù)據(jù)增量同步到Hive(方案一通過(guò)BSON文件映射)[http://www.reibang.com/p...

  • MongoDB數(shù)據(jù)增量同步到Hive(方案一通過(guò)BSON文件映射)

    一俏竞、背景 隨著monggo中數(shù)據(jù)量越來(lái)越大绸硕,全量同步到數(shù)倉(cāng),已不太現(xiàn)實(shí)魂毁,考慮增量同步的方式玻佩,我們?cè)谔剿髟隽客降倪^(guò)程中,方案不斷在改進(jìn)優(yōu)化席楚,這里...

  • mysql數(shù)據(jù)增量同步到hive

    一咬崔、背景 同步業(yè)務(wù)庫(kù)的數(shù)據(jù)到ODS層,之前一直是全量同步數(shù)據(jù),主要考慮IO太大垮斯,耗時(shí)太長(zhǎng)郎仆,重復(fù)拉取同樣的數(shù)據(jù),現(xiàn)在考慮增量同步的方式實(shí)現(xiàn)兜蠕,同時(shí)對(duì)...

  • Spark高級(jí)編程之TopN及分組TopN

    1扰肌、獲取文本內(nèi)最大的前三個(gè)數(shù)字輸入數(shù)據(jù): 3544426732133542313523733216782156 1)Java版top3: 輸出結(jié)...

  • Spark高級(jí)編程之二次排序

    原始數(shù)據(jù): 2 63 71 52 43 61 32 13 1 1、Java版二次排序首先定義排序的key 然后實(shí)現(xiàn)二次排序 2熊杨、Scala版二次...

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    RDD講解

    1狡耻、RDD的創(chuàng)建的三種方式1)使用程序中的集合創(chuàng)建RDDjava版代碼如下: scala版代碼如下: 2)使用本地文件創(chuàng)建RDDwordcoun...

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    提交wordCount程序到spark集群上運(yùn)行

    1、Java版wordCount1)Java代碼: 2)打包代碼上傳到服務(wù)器 3)上傳文件到hdfs上去 4)使用spark-submit提交 ...

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