由于公司业务需求,需要搭建一套实时处理数据平台,基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群 基于docker-compose ,使用 docker stack 部署在容器中,由于zookeeper存在数据持久化存储,这块 ...
一 利用docker compose 见之前华为鲲鹏服务器安装docker compose及运用 二 利用Hadoop搭建Docker大数据处理集群 在Cnetos 构建大数据分析集群安装Docker并创建Hadoop镜像和三节点容器三步走各配置三节点Hdfs集群 Yarn集群 Spark集群 . 安装Docker与创建Hadoop镜像和三节点容器 . . 安装Dcoker 更新yum mv et ...
2020-07-12 22:33 0 527 推荐指数:
由于公司业务需求,需要搭建一套实时处理数据平台,基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群 基于docker-compose ,使用 docker stack 部署在容器中,由于zookeeper存在数据持久化存储,这块 ...
https://www.cnblogs.com/1ssqq1lxr/p/10417005.html 由于公司业务需求,需要搭建一套实时处理数据平台,基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群 ...
起因 Python处理一下数据,大概有六七个G,然后再存到另外一个文件中,单线程跑起来发现太慢了,数据总量大概是千万行的级别,然后每秒钟只能处理不到20行……遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下: 这里参考了这篇文章,然后尝试了一下,发现速度 ...
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试)。但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理? 针对这个问题,有以下几个建议 ...
批处理 批处理的输入是在一段时间内已经采集并存储好的有边界数据(相关概念见后面附录介绍)。同样的,输出数据也一样是有边界数据。当然,每次经过批处理后所产生的输出也可以作为下一次批处理的输入。 举个例子,你在每年年初所看到的“支付宝年账单”就是一个数据批处理的典型例子 ...
1.数据处理的主要操作 2.离散化与连续化 3.特征提取与构造 4.数据选择与构造 5.缺失值的处理 6.多重共线性和内生性 1. 数据处理的主要操作 映射与收集数据 :我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性,这样才方便我们接下来的数据处理。 缩放大型数据:对于使用数据 ...
Docker搭建大数据集群 (1)本机系统设置 电脑设置虚拟缓存(设置为自动管理) 虚拟机设置内存和CPU 内存设置为8G(或以上) CPU稍微设置高一点(三个虚拟化能开就开) 虚拟机系统配置阿里源 虚拟机更新包 (2)安装Docker 移除 ...
随着前端的飞速发展,在浏览器端完成复杂的计算,支配并处理大量数据已经屡见不鲜。那么,如何在最小化内存消耗的前提下,高效优雅地完成复杂场景的处理,越来越考验开发者功力,也直接决定了程序的性能。 本文展现了一个完全在控制台就能模拟体验的实例,通过一步步优化,实现了生产并操控多个1000000(百万 ...