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Sqlite小型数据库.Sqlite特点:可以实现大数据量的管理读写速度慢最常见的数据库类型是关系型数据库管理系统（RDBMS）：RDRMS中的数据存储在被称为表（tables）的数据库对象中。

简单来说，MapReduce是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。

目录使用场景HBase与Hive集成使用1）案例一2）案例二使用场景如果大量的数据已经存放在HBase上面，并且需要对已经存在的数据进行数据分析处理，那么Phoenix并不适合做特别复杂的SQL处理。此时，可以使用Hive映射HBase的表格，之后通过编写HQL进行分析处理。HBase与Hive集成使用Hive安装https://blog.csdn.net/qq_45115959/article/

目录Flume数据流监控Ganglia的安装与部署Ganglia组件介绍1）安装Ganglia2）在hadoop12修改配置文件/etc/httpd/conf.d/ganglia.conf3）在hadoop12修改配置文件/etc/ganglia/gmetad.conf4）在hadoop12,hadoop13,hadoop14修改配置文件/etc/ganglia/gmond.conf5）在hado

HDFS—故障排除NameNode故障处理需求NameNode进程崩溃且存储的数据丢失，如何恢复NameNode？故障模拟终止NameNode进程[lzl@hadoop12current]$kill-919886删除NameNode存储的数据[[email protected]]$rm-rf/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/*问题解决从Se

第1章Flume概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。1.2Flume基础架构Flume组成架构如下图所示。1.2.1AgentAgent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。Agent主要有3个部分组成，Source、Channel、Sink。1.2.2Sourc

主要功能特性多种监控手段，可以通过语言探针和servicemesh获得监控的数据支持多种语言自动探针，包括Java，.NETCore和Node.JS;轻量高效，无需大数据平台和大量的服务器资源4、模块化

unity做一个加载大数据的软件，大数据是用html5开发的，里面有很多带blob的流视频，但是unity换了几个插件都不能播放，最终用Electron做了一个网页框架放到unity上方，unity通过

为推进医疗数字化转型，我们提出构建数据中台架构方案：通过集成医院内外多个数据源，利用大数据、人工智能等技术对数据进行清洗、整合、标准化处理，形成高质量的数据资产；再基于云原生技术构建湖仓一体化大数据平台

礼尚往来总是要有的：①2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）②Python标准库资料（最全中文版）③项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）④Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频

目录HBaseAPI环境准备创建连接单线程创建连接多线程创建连接DDLDMLHBaseAPI环境准备新建项目后，在pom.xml中添加如下依赖：org.apache.hbasehbase-server2.4.11org.glassfishjavax.elorg.glassfishjavax.el3.0.1-b06注意：javax.el包虽然会报错不存在，但这仅是一个测试用的依赖，不会影响实际使用。

目录HBase整合PhoenixPhoenix简介Phoenix定义为什么使用PhoenixPhoenix快速入门安装1）官网地址2）Phoenix部署PhoenixShell操作Table表的映射数字类型说明PhoenixJDBC操作Phoenix二级索引二级索引配置文件全局索引（globalindex）包含索引（coveredindex）本地索引（localindex）HBase整合Phoen

目录Zookeeper入门概述Zookeeper的主要特点包括：Zookeeper的应用场景：Zookeeper的基本概念：架构：Zookeeper工作机制Zookeeper数据结构Znode（ZookeeperNode）Znode的类型Znode路径Znode属性Watcher监听器使用示例总结Zookeeper入门概述Zookeeper是一个分布式的、开放源码的协调服务，用于大型应用中管理和协

高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）[atguigu@hadoop102hbase]$bin/stop-hbase.sh在con

谁也不会想到，21世纪的今天，能有被禁足3年，不能随性旅游、随性就餐、随性交往的漫长的3年，一个初中、高中阶段，也就3年，大学才4年，3年的网课，剩一年实习、找工作……大数据分析结论：疫情后抑郁、焦虑的人

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SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归

在高并发和大数据量的数据库环境中，主从复制延迟是一个常见的问题。特别是当多个数据库共享同一个实例时，资源竞争会更加激烈，从而导致复制延迟。

在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。

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因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

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表现示例mov将数据从一个位置复制到另一个位置直接数据传输传输数据，不改变数据内容传输数据，不改变数据内容moveax,ebxmovsx将源操作数符号扩展到目标操作数有符号扩展数据将较小数据类型符号扩展到较大数据类型将较小数据类型符号扩展到较大数据类型

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一.hive内外表操作1.建表语法create[external]table[ifnotexists]表名(字段名字段类型,字段名字段类型,...)[partitionedby(分区字段名分区字段类型)]#分区表固定格式[clusteredby(分桶字段名)into桶个数buckets]#分桶表固定格式[sortedby(排序字段名asc|desc)][rowformatdelimitedfiel

（一）Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;（五）统计指标使用sqoop导入m

S2023132基于hadoop+spark的旅游大数据分析平台使用BeautifulSoup爬取数据，爬取成功以后使用spark分析数据，将分析的结果保存到mysql，flask读取mysql数据，结合

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它构建在ApacheLucene搜索引擎库的基础上，提供了一个RESTfulAPI和易于使用的工具，使得在大数据量情况下进行搜索和分析变得高效和简单。1.2为什么使用Elasticsearch？