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如何配置webpack文件监听
在实际项目开发中,我们经常需要在项目构建文件监听,已备在项目的源码发生变化时候时,自动重构出新的输出文件。配置代码如下:webpack.config.jsmodule.export={watch:true,watchOption:{ignored:/node_modules///忽略不需要监听的文件aggregationTimeout:300,poll:1000//默认每秒访问1000}}在执行时
分类:Web程序   时间:2020-11-20 11:18:24    阅读次数:11
【问题】Spark Streaming批次处理耗时问题排查
Spark Streaming处理流程中,遇到某些批次耗时长的问题,排查思路
分类:其他好文   时间:2020-11-18 13:12:54    阅读次数:8
Spark Stuctured Streaming 读取文件夹数据
package com.atguigu.structure.streaming import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org ...
分类:其他好文   时间:2020-11-16 13:25:07    阅读次数:3
12个行业月均阅读超100亿,看Spark如何助力微博Feed算法提升活跃度
12个行业月均阅读超100亿,看Spark如何助力微博Feed算法提升活跃度#编者按:本文由高可用架构向黄波约稿,介绍黄波在SparkSummitChina2016中的演讲精华,并侧重对微博系统和Feed系统进行了更多的介绍。黄波,2010年加入新浪微博,微博研发中心Feed技术专家,负责微博Feed流排序和推荐相关项目。目前专注于基于Spark、Storm等计算平台的大数据处理,致力于将分布式计
分类:编程语言   时间:2020-11-16 13:06:48    阅读次数:9
spark学习(一) --spark基本概念和任务调度
(一)RDD、DataFream、DataSet 理解 1. RDD理解 (1) RDD定义为弹性分布式数据集合。 MR运算之间数据共享差: MR的计算之间的数据共享只能通过将数据写入外部存储系统。后一步计算需要从外部存储系统中加载进来的方式进行。 Spark 思路相反,设计了一种抽象-RDD(弹性 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-10 10:31:29    阅读次数:3
分布式日志收集器 - Flume
Flume概述官方文档:https://flume.apache.org/documentation.htmlFlume是一种分布式、高可靠和高可用的日志数据采集服务,可高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有一种基于流数据的简单且灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性,具有可调整的可靠性机制和许多故障切换和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型,允许在线分析应用程序。Flume架构及核心组件F
分类:Web程序   时间:2020-11-08 16:36:50    阅读次数:26
经典教程 | 基于Spark GraphX实现微博二度关系推荐
经典教程|基于SparkGraphX实现微博二度关系推荐导读:图计算是近几年大数据领域非常受关注的热点,社交网络中的好友关系推荐是一种典型图计算场景,本文是微博关系项目团队在二度关系计算中的一些实践,供高可用架构读者参考,作者为王舜、蒋生武、田瑞林。关系计算问题描述二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系。目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐。用户的一度关系包含了关注、好
分类:其他好文   时间:2020-11-07 17:07:30    阅读次数:27
Hadoop使用实例
1.词频统计 a.下载喜欢的电子书或大量文本数据,并保存在本地文本文件中 b.编写map与reduce函数 c.本地测试map和reduce d.将文本数据上传到HDFS上 e.用hadoop streaming提交任务 f.查看运行结果 g.计算结果取回本地 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-07 16:36:45    阅读次数:33
Hadoop使用实例
1.下载喜欢的电子书或大量文本数据,并保存在本地文件夹中 2.编写map与reduce函数 3.本地测试map与reduce 4.将文本数据上传至HDFS上 5.用hadoop streaming提交任务 6.查看运行结果 7.计算结果取回到本地 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-07 16:32:22    阅读次数:17
Hadoop实例
1.下载喜欢的电子书或大量文本数据,并保存在本地文本文件中 2编写map与reduce函数 3本地测试map与reduce 4将文本数据上传至HDFS上 5.用hadoop streaming提交任务 6.查看运行结果 7.计算结果取回到本地 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-07 16:17:20    阅读次数:18
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