Shark

Shark简介 Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境

Starting Shark Shark可以通过一个客户端应用来启动，首先要进行配置（支持三种不同的风格），获得Shark实例。下面是一种最普遍的方式： String confFilePath="Shark.conf"; Shark.configure(confFilePath); Shark shark=Shark.getInstance(); 如果你想使用Shark的CORBA接口，首先你要启

Shark是一个完全基于WFMC和OMG规范的工作流引擎。 l         它使用WFMC的XPDL语言作为它本身的工作流定义格式。 l         在它的标准核心执行(implementation)中，Shark是一个库，它不产生自己的线程，能在很多环境中使用（web,swing,corba,ejb） l         它是十分结构化的，它所有内部接口，全部内核都可以被外部执行（imp

包装osworkflow，学习一下shark的功能体，down的是shark1.1-2 按照quick start实践了一下，介绍一下它的大致功能 Shark完全基于WfMC和OMG标准，使用 XPDL作为工作流定义语言。流程和活动的存储使用Enhydra DODS(一个开源OR映射工具)。 Shark1.1-2版本使用后大致功能简介如下： Adminstrator Application 1、 

配置了hadoop和hive进行测试，发现测试结果并不理想，听其他公司说使用spark可以提高计算速度。 安装spark比较顺利，按网上查到的安装就可以了。 shark的安装就麻烦多了，因为新出了0.9.0和0.9.1，网上查到的大部分都是0.7的安装方法，直接配置上就行了，0.9下下来一看只有1.5M，放上去报没有找到jar包，无法执行，查了半天，发现得自己编译，本地32位ubuntu，服务器6

本文介绍在计算机集群上如何启动和运行Shark。如果对Amazon EC2上运行Shark感兴趣，请点击这里查看如何使用EC2脚本快速启动预先配置好的集群。 依赖： 注意：Shark是一个即插即用的工具，所以可以在现有的Hive数据仓库之上运行，不需要您对现有的部署做出任何修改。 在集群上运行Shark需要一下几个外部组件： Scala 2.9.3 Spark 0.7.2 兼容的JAVA运行时环境

根据 WfMC 的定义，工作流（Work Flow）就是自动运作的业务过程部分或整体，表现为参与者对文件、信息或任务按照规程采取行动，并令其在参与者之间传递。 　　简单地说，工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。我们可以将整个业务过程看作是一条河，其中流过的就是工作流。 工作流引擎对工作流进行控制。 Shark1.0完全是根据WFMC规范实施的，可扩展功能的工作流引擎，它利用xpdl

Shark完全遵循WFMC和OMG标准： l         使用XPDL作为本地工作流定义标准 l         Shark的内核可以应用于不同的环境：web应用、Swing应用、CORBA服务部署、EJB容器。 l         具有非常好的可配置性，它的内部接口可以替换为其它的实现。 l         可应用于不同的虚拟机 l         它提供了一个CORBA接口，通过它CORB

shark这东西用了几天,觉得好没意思. 做了个web登陆,转了几个流程,还把监控做了个applet, 浪费了不少时间,不玩了. 最近项目组又有新的任务, 去某公司搞windchill实施,为期半年. 搞了2周了,收获不少,把以前搞的一些都串了起来. 继续努力.

出自http://gigix.blogdriver.com/gigix/106028.html Shark第一印象- -                                        试了一下Enhydra Shark工作流引擎，暂时还不知道如何编程使用，只有一些肤浅的印象。   庞大——比OSWorkflow和Werkflow都大了许多，概念非常完整，一时间还很难完全理解这些概念

Shark介绍及配置 -- Enhydra Shark   2007年3月16日 版本:1.0          本文仅代表个人对Shark的理解,如有理解错误或不准确的地方,敬请大家指出，我将急时修证。迎大家共同交流、相互学习。             目录 Shark是什么？…………………………………………………………… 启动Shark………………………………………………………………………..

   Shark  Jbpm  持久层  Shark自己的一个ORM的方案DODS，感觉不是很好 大名鼎鼎的 Hibernate（Jbpm2中使用的是Hibernate 2.1，Jbpm3种使用的是Hibernate3）  灵活性  Shark给人的感觉就是庞大，需要独立的运行一个工作量引擎服务  相对更加灵活，和OSWorkflow有的一比，也可以作为嵌入式的工作流引擎  后台管理  其实这点和

1、关于其API的存放路径问题，为什么不是在一个整体的src目录下，而是分了很多单独的目录 现在看是，为了将这些数量巨大的API分门别类的存放，以指示使用者在何种场合使用哪一部分API，比如api目录中为用户提供可编程的interface，corba中提供corba相关的服务。 2、关于Shark中Adapter模式的频繁使用问题 在Shark的设计思想中，我理解是基于一个Meta-Data Fr

1、先将shark用到的jar文件拷贝到工程的lib中(可能有些文件会冲突，比如我们的工程中有jgraph但是版本比较低，流程图就出不来)。 2、将shark的conf文件放到webroot目录下的conf文件夹中，还有logs文件夹，repository文件夹。 3、要查看流程图，需要配置生成流程图的servlet。 4、要查看流程图，jgraph.jar一定要用shark自带的那个版本。（我就

        Enhydra Shark 项目以一种不同的方式交付了一个工作流服务器。       Enhydra Shark 是一个可扩展的工作流引擎框架，它包括一个完全基于 WFMC 规范的标准实现，它使用XPDL（没有任何自己新的扩展）作为自身的工作流流程定义格式，使用WFMC 的"ToolAgents" API 作为系统活动的服务器端的执行形式。Enhydra JaWE 图形XPDL编辑

1.下载shark-1.1-2.解压到D盘下(不是必要)    ２．把数据库驱动放到shark/lib目录下    在你使用的数据库系统里建立空数据库　这里以shark为数据库名 3.修改shark-1.1-2/configure.properties配置文件 修改内容如下:    1)jdk_dir=D:／j2sdk1.4.2_04    //这里填你的jdk目录       db_ext_di

为了让shark适用于中国国情的工作流应用，目前已完成或改造技术点如下： 技术点名称 1.交接班当班值长精确移交任务 2. 取下一活动ID 3.查阅流程历史活动记录 4.过期活动提示，有新任务弹出提示用户 5.根据当前活动取下一活动的参与者映射人员 6. 强大参与者映射，可映射外部(企业自己数据库)组织机构，人员， 角色，资格等 7. 任务关联业务数据 8. 任务只发给指定人 9. 各步骤流程图

我正在努力让Spring JPA Data为我工作，但一直在努力。问题出在这里。 我有两个域类，它们之间有一个简单的一对多关系： 我已经为每个类设置了存储库接口：CardRepository，扩展JpaRepository的用户存储库，两个存储库都注入到服务中 非常基本的设置。someMethod（） 出现问题，其中我用它的标识符查询了一个用户，然后尝试获取映射@OneToMany的列表，然后发生

在使用Spring数据存储库时发现一些奇怪的行为。 我写了这些类和接口： 当我尝试测试UserRepositoryImpl时，java。lang.StackOverflowerr被抛出 我发现save（）方法存在一些问题。此外，delete（）方法会引发stackoverflow。 我已经找到了解决办法。当我更改将存储库接口扩展为（例如）JpaUserRepository的接口的名称时，我的问题就

主要内容：1.离线数仓,2.Lambda架构,3.Kappa架构,4.Smack架构,5.湖仓一体传统数仓 离线数仓 实时数仓 Lambda架构 Kappa架构 Smack架构 数据湖架构 仓湖一体架构 1.离线数仓 2.Lambda架构 Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构，它的核心思想是：将批处理作业和实时流处理作业分离，各自独立运行，资源互相隔离。 （1）Batch Laye：主要负责所有的批处理操作，支撑该层的技术以Hive、Spark-SQL或MapReduce这类批处

英文自我介绍和项目介绍 Good Afternoon, my name is Wang Longjiang，graduated from Anhui University. I have been working in the Institute of Aerospace Information, Chinese Academy of Sciences for two years. Focus o

主要内容：1.ETL,2.ELT,3.ELT的演变,4.ELT的工作原理,5.什么时候我们选择ELT,6.数据湖是不是很好的ELT落脚点,7.总结ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换 1.ETL ETL - 抽取、转换、加载 从不同的数据源抽取信息，将其转换为根据业务定义的格式，然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。另一种 ETL 集成方法是反向 ETL，它将结构化数据从数据仓库中加载到业务数据库中，如我们

写在前面：这段时间经过了一段高强度笔面，但还是颗粒无收 面试 面试官进来就说：你不会flink？ 我：了解的不多 那我们这次可能通过概率不大，但我们仍然可以就大数据来一波交流 实时： Flink的checkpoint Flink的反压 Flink的状态后端 离线： Kafka的有序性（不可全局有序，但可分区有序）面试官说不对？？我让他下去再好好看看 Kafka一定不会丢数据嘛? Spark的内存模