一周冰雪大数据（5.11-5.18）

大数据学习（五）：如何使用 Livy提交spark批量任务--转载 zuoseve01 livy
Livy是一个开源的REST接口，用于与Spark进行交互，它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令，启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式，所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话，直接使用本地文件即可（注意必须配置livy.conf文件，设置livy.
Spark Livy 指南及livy部署访问实践 house.zhang 大数据-Spark 大数据
背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行；二是批处理，通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息，并打通集群网
大数据学习（四）：Livy的安装配置及pyspark的会话执行猪笨是念来过倒大数据 pyspark
一个基于Spark的开源REST服务，它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能：提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行；提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行；提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar
iOS开发——NSURLSession初步学习（下载、待完善）吉吉有梦想 iOS开发
文章目录一、前文二、NSURLSession与NSURLConnection区别2.1使用现状2.2普通任务、上传和下载2.3下载任务方式2.4请求方法的控制2.5断点续传的方式2.6配置信息三、NSURLSession的优势四、代码部分4.1Xcode不支持http访问的解决办法4.2手动缓存（繁琐）4.3自动缓存四、demo一、前文写这篇文章，是为了总结一周内的学到的关于NSURLSessio
网络爬虫——分布式爬虫架构好看资源分享网络爬虫 Python 爬虫分布式架构
分布式爬虫在现代大数据采集中是不可或缺的一部分。随着互联网信息量的爆炸性增长，单机爬虫在性能、效率和稳定性上都面临巨大的挑战。分布式爬虫通过任务分发、多节点协作以及结果整合，成为解决大规模数据抓取任务的核心手段。本节将从Scrapy框架的基本使用、Scrapy-Redis的分布式实现、分布式爬虫的优化策略等多个方面展开，结合实际案例，帮助开发者掌握分布式爬虫的设计与实现。1.Scrapy框架的核心
Python-玩转数据-数据分析之分析思维人猿宇宙数据分析 python big data
一、说明当下时代的社会生产发展，人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后，都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起，大数据思维已经逐渐被更动的人接受，随着其进一步发展，产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师，仅仅知道跑数据是不够的，还需要通过数据发现生产环节出现
火星数据电竞数据，世界杯数据接口api，足球数据资料库 Tina0898 数据分析
电竞数据包含的内容有很多，比如说基础数据（实时比分，关键事件，赛后数据等等），统计数据（阵容分析，选手分析，地图分析等），还有资料库数据（赛事战队，赛程赛果，赛况榜单等等），众多的数据组合而成形成如今的电竞大数据。在当今电竞世界中，电子竞技的大数据可以用在多个方面，从自身来说：可以用来分析自己的强势点，可以分析对手的弱点，从而运用更好的策略来战胜对手。通过电竞大数据也可以更好地了解游戏，了解当下游
构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望 Mr' 郑 gpu算力
引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下，合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
Databricks:打造数据国度的“金砖四国” weixin_33832340 大数据
Databricks，一个并不算熟悉的名字，是大数据国度的后起之星。成立不够一年，但却阵容强大，创始人都是开源圈子里面的重要级人物，值得关注。从公司名Databricks似乎就能看出一些深意——data(数据)+bricks（金砖四国）。不知道，在数据国度里Databricks是否具有“金砖四国”的发展前景呢？可以先从公司的创始背景谈起，打开Databricks官网，“We'reworkingto
一文详解大厂数据中台架构 isNotNullX 架构大数据性能优化
在大数据发展的黄金期，几乎所有的高科技企业都在思考一个问题：海量数据作为大多数企业发展不可避免的一个趋势之后，企业该怎么去应用这部分数据资产，会对其商业产生什么影响，如何使数据对企业产生正面的推动而不是成为企业的负担。作为国内的主要大数据玩家，阿里在2015年提出了“大中台、小前台”的战略，奠定了其内部发展数据中台的基础。2018年因为“腾讯数据中台论”，中台再度成为了人们谈论的焦点。至此，关于“
大数据公司 Databricks 详解 Bj陈默大数据
Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司，以下是关于它的详细技术解析：1.起源与背景：Databricks成立于2013年，由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统的多位创始人联合创立，包括AliGhodsi、AndyKonwinski、IonStoica、PatrickWendell、ReynoldXin、MateiZaharia、A
hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并做生活的创作者 hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息，包括位置大小分块信息等，都保存在NN内存中，在小文件数较多的情况下，会造成占用大量内存空间，导致NN性能下降；2、在读取小文件多的目录时，MR会产生更多map数，造成GC频繁，浪费集群资源；3、现在大数据平台文件总数超过30亿，单个NS文件数超过4亿的时候，读写性能会急剧下降，影响到所有读写该NS的任务性能；4、如果队列限制最大map数是20000，
数仓建模（五）选择数仓技术栈：Hive & ClickHouse & 其它昊昊该干饭了数仓建模大数据 hive clickhouse hadoop
在大数据技术的飞速发展下，数据仓库（DataWarehouse，简称数仓）成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富，如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等，对于初学者而言，选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术，帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
Hive 数据类型全解析：大数据开发者的实用指南大鳥 sql hive 数据仓库
在大数据处理领域，Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具，被广泛应用于数据的存储、查询和分析。而理解Hive的数据类型是有效使用Hive的基础，本文将深入探讨Hive的数据类型，帮助大家更好地掌握Hive的使用。Hive数据类型概述Hive支持多种数据类型，主要可分为数值类型、日期/时间类型、字符类型、Misc类型以及复杂类型。这些数据类型为存储和处理各种不同格式的数据提供了有力的支持。以
2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛网安墨雨 web安全安全
前言随着大数据、人工智能的发展，人们步入了新的时代，逐渐走上科技的巅峰。\⚔科技是一把双刃剑，网络安全不容忽视，人们的隐私在大数据面前暴露无遗，账户被盗、资金损失、网络诈骗、隐私泄露，种种迹象表明，随着互联网的发展，网络安全需要引起人们的重视。\互联网安全从其本质上来讲就是互联网上的信息安全。从广义来说，凡是涉及到互联网上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研
基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统计算机学姐大数据精选实战项目源码 Python精选实战项目源码 Vue源码 1024程序员节 python 大数据数据分析数据挖掘 django vue.js
作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码系统展示【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+D
Apache Hive--排序函数解析大鳥 apache hive hadoop
在大数据处理与分析中，ApacheHive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利，排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数，我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值，这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数，通过具体的HQL代码和数据实例进行说明，并阐述它们之间的区别。0.排序函数：ORDER、SORT
基于微信小程序的健身房预约管理系统计算机学姐微信小程序源码微信小程序小程序 spring boot vue.js java mysql 后端
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Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）青云交大数据新视界 Java 大视界大数据文本分析自然语言处理文本挖掘机器翻译智能对话智能客服 java
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
Java 大视界 -- Java 大数据物联网应用：数据处理与设备管理（八）青云交大数据新视界 Java 大视界大数据物联网数据处理设备管理车联网智能家居预测性维护 java
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Java 大视界 -- Java 大数据分布式缓存：提升数据访问性能（五）青云交大数据新视界 Java 大视界大数据分布式缓存数据访问性能 Redis Memcached 缓存一致性缓存击穿 java
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Java 大视界 -- Java 微服务架构在大数据应用中的实践：服务拆分与数据交互（一）青云交大数据新视界 Java 大视界 Java 微服务架构大数据应用服务拆分数据交互性能优化安全考量分布式事务处理 java
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大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计的优化原则（2 - 16 - 4）青云交大数据新视界 #Hive 之道 Hive 数据仓库优化原则数据分区存储格式查询优化 B 树索引查询性能大数据
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大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升：高效处理大数据变更青云交 Hudi 之道大数据新视界大数据 Hudi 数据湖框架大数据变更数据版本控制性能提升数据存储优化
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23种设计模式的形象比喻 aijuans 设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
开发管理 CheckLists aoyouzi 开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
js实现切换百合不是茶 JavaScript 栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路: 1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none 2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示 3,判断js获取的id名字;再设置是否显示代码实现: html代码: <di
周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话 bijian1013 感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。 &
前端Web开发的页面效果 Bill_chen html Web Microsoft
1.IE6下png图片的透明显示： <img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/> 或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。 2.<li>标
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dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了 good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you 爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢.... 当然是拿十块的咯... 爸爸你很笨的, 你不会两张都拿爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
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