- scala和spark用到的依赖_使用scala开发spark入门总结
淡庸
使用scala开发spark入门总结一、spark简单介绍关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍。推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/1、spark是什么?Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架。一般配合hadoop使用,可
- Hive简介及架构
afei00123
大数据
Hive简介hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将类sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive的本质将HQL转化为MapReduce程序。SQL——>MapReduce原理Hive的优点简单容易上手:提供了类SQL查询语言HQL;可扩展性:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作
- python操作hadoop_使用Python操作Hadoop,Python-MapReduce
weixin_39968823
python操作hadoop
环境环境使用:hadoop3.1,Python3.6,ubuntu18.04Hadoop是使用Java开发的,推荐使用Java操作HDFS。有时候也需要我们使用Python操作HDFS。本次我们来讨论如何使用Python操作HDFS,进行文件上传,下载,查看文件夹,以及如何使用Python进行MapReduce编程。使用Python操作HDFS首先需要安装和导入hdfs库,使用pipinstall
- 【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Hadoop
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Hadoop作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Hadoop,分布式计算,大数据,数据处理框架,YARN,MapReduce1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸式增长。传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据处理需求。为了高效处理海量数据,分布式计算技术应运而生。H
- HBase学习笔记
等等等等等再等
大数据linuxhadoophbase
HBase简介Hbase(HadoopDatabase),是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库;利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务;主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)。HBase数据模型ROWKEY决定一行数据;按照字典顺序排序
- mapreduce-案例-简单的数据清洗案例代码
小萌新~~~~
mapreducejavamybatis
//1.从Mapper继承//2.重写map方法//LongWritable,Text:表示初始输入的键值对格式。LongWritable是键的数据类型,Text是值的数据类型//Text,LongWritable:表示map函数输出的数据的格式。Text是键的数据类型,LongWritable是值的数据类型publicclassWeblogMapperextendsMapper{@Overrid
- Hadoop 序列化操作
江韵
Hadoophadoopmapreduce大数据
文章目录1、序列化概述1.1什么是序列化1.2为什么要序列化1.3为什么不用Java的序列化1.4Hadoop序列化特点2、实现自定义序列化接口(Writable)2.1自定义序列化基本步骤2.2自定义序列化案例1.分析需求及实现逻辑2.编写MapReduce程序1、序列化概述1.1什么是序列化 序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储到磁盘(持久化)和网络传输。
- mapreduce的工作原理
lqlj2233
hadoopnpm大数据
MapReduce是一种分布式计算模型,用于处理大规模数据集。它将复杂的计算任务分解为多个小任务,并在集群中的多个节点上并行执行,从而实现高效的数据处理。以下是MapReduce的工作原理详细解析:1.MapReduce的基本概念MapReduce包含两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。每个阶段都由用户定义的函数组成:Map函数:输入是一系列的键值对(key-valuepairs),处理后
- Hadoop运行官方Grep本地案例时 显示权限不够 图片如下
Gsen2819
hadoophadoop官方grep案例打通本地环境大神
#HHadoop运行官方Grep本地案例时显示权限不够图片如下这是执行bin/hadoopjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jargrepinputoutput‘dfs[a-z.]+’命令后的结果用sudo执行此条命令后相同显示求解答其中/*.xml文件已经拷贝到了input文件目录下bin/hadoop命令能有效执
- 探索Hadoop生态圈:核心组件介绍
放。756
hadoop大数据分布式
Hadoop生态圈包括多个组件,如HDFS提供分布式存储,MapReduce处理大数据计算,YARN管理资源调度,HBase支持非结构化数据存储,Hive实现数据仓库功能,Pig提供高级数据流处理,Sqoop实现数据迁移,Flume处理日志收集等。这些组件共同构建起强大的大数据处理框架。
- 大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计模式:星型与雪花型架构
一只蜗牛儿
大数据数据仓库hive
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,它能够提供一个SQL类似的查询语言(HiveQL),并通过MapReduce或者其他引擎进行查询处理。Hive数据仓库设计的核心之一就是数据建模,而星型架构和雪花型架构是常见的两种数据建模模式。本文将深入探讨这两种架构的设计理念、区别以及在Hive中的应用。目录Hive数据仓库架构概述星型架构(StarSchema)定义星型架构设计星型架构的优缺点Hive
- 深入剖析 Hive Fetch 抓取机制:原理、优化与实践
自然术算
Hive面试100篇hivehadoop数据仓库
在Hive查询执行过程中,Fetch抓取机制作为重要的性能优化手段,能够在特定场景下直接跳过MapReduce计算,显著提升数据访问效率。本文将从底层原理出发,系统阐述Fetch机制的触发条件、适用场景及优化策略,并结合实际案例演示其应用价值。一、Fetch机制核心原理1.1执行流程对比传统Hive查询执行流程为:SQL解析→生成逻辑计划→转换为物理计划→提交MapReduce任务→输出结果而Fe
- Big Data 流处理框架 Flink
wumingxiaoyao
BigData大数据flinkBigData流处理框架实时数据处理
BigData流处理框架Flink什么是FlinkFlink的主要特性典型应用场景AmazonElasticMapReduce(EMR)VSFlink架构和运行时环境实时处理能力开发和编程模型操作和管理应用场景总结Flink支持的数据源Flink如何消费AWSSQS数据源自定义SourceFunctionFlinkConnectorforAWSSQS(社区贡献或第三方库)借助AWSLambda和K
- mongoDB集合名以及数据属性大写转小写
wh+
mongodb数据库
//在nosqlbootster下执行//先生成各个集合keys结合不能通过findOne来找因为第一条数据存在key不全问题db.getCollectionNames().forEach(function(collName){if(collName.indexOf("_keys_wpf")<0){varmr=db.runCommand({"mapreduce":collName,"map":fu
- hadoop 集群的常用命令
....123456789
大数据
以下是一些Hadoop集群的常用命令,包括针对HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce作业等方面,且相对不太常见:HDFS权限相关:-修改文件或目录的所有者:hdfsdfs-chown[-R][:]。例如,hdfsdfs-chown-Rhadoop:hadoop/user/hadoop/data,-R选项用于递归修改目录及其子目录和文件的所有者。-修改文件或目录的权限:hdfsd
- 配置Hadoop集群远程客户端
赶路人儿
hadoop#sparkhadoop大数据bigdata
在Hadoop和Spark集群搭建好了以后,如果我们需要向集群中发送、获取文件,或者是执行MapReduce、Spark作业,通常是搭建一个外围的、集群的客户端,在这个客户端上进行操作。而不是直接在集群的NameNode或者DataNode上进行。此时,集群和客户端的结构如下图所示(简化图,没有考虑NameNode的高可用),本文将介绍如何快速搭建一个集群客户端(有时也叫gateway)。说明:在
- 大数据(4.1)Hive架构设计与企业级实战:从内核原理到性能巅峰优化,打造高效数据仓库
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集数据仓库hivehadoop
目录背景与行业痛点一、Hive内核机制深度拆解1.元数据管理的艺术:Metastore核心原理2.执行引擎的底层博弈:MapReducevs.Tezvs.Spark二、企业级数仓建模实战:金融风控场景1.分层架构设计2.数据质量监控三、性能优化巅峰实践1.资源调优:YARN队列的黄金分割法则2.执行计划魔改:Hint强制优化3.数据倾斜核武器:SkewJoin优化四、Hive
- mapreduce的工作原理
痕517
mapreduce
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,它主要由Map(映射)和Reduce(化简)两个阶段组成,下面为你详细介绍其工作原理:###整体流程MapReduce作业的执行过程大致可分为输入、Map阶段、Shuffle和排序、Reduce阶段以及输出几个步骤。###详细步骤1.**输入**-输入数据通常被划分为多个数据块(InputSplit),这些数据块存储在HDFS(Hado
- MongoDB mapReduce使用
guoqianqian5812
Mongodbmapreducemongodb
转载自:http://blog.csdn.net/qqiabc521/article/details/6330783MongoDB的MapReduce相当于Mysql中的group使用MapReduce要实现两个函数MapFunction和ReduceFunction在调用mapReduce时需要用到这两个函数db.things.mapReduce(MapFunction,ReduceFuncti
- 使用 MapReduce 进行高效数据清洗:从理论到实践
麻芝汤圆
spark大数据分析mapreduce大数据网络服务器数据库linuxwindows
在大数据时代,数据清洗是数据分析和处理流程中的关键步骤。无论是处理结构化数据还是非结构化数据,数据清洗的目标都是确保数据的准确性、完整性和一致性。然而,随着数据量的爆炸式增长,传统的单机数据清洗方法已经无法满足需求。MapReduce作为一种分布式计算框架,能够高效地处理海量数据,为数据清洗提供了一种强大的解决方案。本文将深入探讨如何使用MapReduce进行数据清洗,从理论到实践,帮助你掌握这一
- JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Hadoop MapReduce任务,对大数据集中的时间序列数据进行窗口聚合和筛选”
守护者170
java学习java学习
问题:使用java语言,实现一个HadoopMapReduce任务,对大数据集中的时间序列数据进行窗口聚合和筛选。解答思路:为了实现一个HadoopMapReduce任务,对大数据集中的时间序列数据进行窗口聚合和筛选,我们需要定义一个MapReduce程序。以下是一个简单的示例,它使用Hadoop的JavaAPI来实现这个任务。首先,我们需要定义Map和Reduce类,以及一个Driver类来运行
- Mapreduce初使用
直裾
mapreducejava
(一)MapReduce的定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个Hadoop集群上。(二)MapReduce优缺点好,知道了MapReduce的作用之后,我们先来大概说下它的优缺点。先来看优点,这里总结了4条:1)M
- Hadoop中HDFS工作原理
sdlyjzh
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Hadoop其实并不是一个产品,而是一些独立模块的组合。主要有分布式文件系统HDFS和大型分布式数据处理库MapReduce。由于目前主要用到HDFS,所以这里看一下它的工作原理,以及相应的介绍下配置。什么是HDFS?HadoopDistributedFileSystem,字面意思,Hadoop分布式文件系统,通俗的讲,就是可以将不同节点的设备用来存储。它分为两个部分:NameNode和DateN
- mapreduce的工作原理
Eternity......
大数据spark
MapReduce是一种用于大规模数据集并行运算的编程模型,它主要包含Map(映射)和Reduce(化简)两个阶段,以下为你详细介绍其工作原理:整体流程MapReduce作业的整体执行流程可以分为输入、Map阶段、Shuffle和排序、Reduce阶段、输出几个主要步骤。详细步骤及原理1.输入-数据划分:待处理的大规模数据会被分割成多个固定大小的数据块(InputSplit),这些数据块通常存储在
- MapReduce论文精读
寒冰陨云
MIT6.824分布式系统mapreducehadoop大数据
文章目录概述研究意义编程模型与系统实现编程模型MapReduce示例:统计文档中所有单词的出现次数系统实现基本流程容错处理worker异常master异常localityTaskGranularityBackupTasksCombinationFunction总结概述本文主要目的是记录MapReduce论文中的核心思想,方便个人和大家进行记录和查看。MapReduce同时也是MIT6.824的必读
- 大数据论文_02_MapReduce(个人总结)
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声明:1.本文为我的个人复习总结,并非那种从零基础开始普及知识内容详细全面,言辞官方的文章2.由于是个人总结,所以用最精简的话语来写文章3.若有错误不当之处,请指出MapReduce目的:让开发人员意识不到分布式的存在架构:Master(JobTracker)Worker(TaskTracker:MapTask,ReduceTask)三个问题:简单易用:只有Map和Reduce,增加机器数量即可提
- MapReduce:在大规模集群上的数据处理简化(上)
Vigor
云计算
MapReduce:在大规模集群上的数据处理简化(上)摘要:MapReduce是一种编程模型和一种处理和生成大数据集合的相关实现。用户可以特化一个map函数用来处理一个key/value对用来生成一个中间的key/value对,然后用一个reduce函数归并所有的key相同的相关联的value。很多现实世界的任务可以再这个模型中表现出来,正如在这篇论文中描述的这样。采用这种函数风格的编写的程序会被
- Google 三大论文之——MapReduce
花月诗人
MapReduceMapReduceGoogle三大论文之MapReduceGoogle三大论文论文MapReduceGoogleMapReduce
MapReduce:超大机群上的简单数据处理摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时
- hadoop相关面试题以及答案
酷爱码
编程学习hadoop大数据分布式
什么是Hadoop?它的主要组件是什么?Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据的存储和计算。其主要组件包括HadoopDistributedFileSystem(HDFS)和MapReduce。解释HDFS的工作原理。HDFS采用主从架构,包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块的映射关系,DataNode负责存储实际数
- python基础语法中的内置函数与拆包
Cccc吃吃吃
python开发语言
目录一、内置函数abssummax和minzipmapreduce二、拆包一、内置函数Python语言中有许多内置函数,以下是一些基础的内置函数:print():打印输出内容到控制台。type():返回对象的类型。len():返回对象的长度。input():接受用户输入。int():将输入转换为整数。float():将输入转换为浮点数。str():将输入转换为字符串。list():将输入转换为列表
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
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jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl