Flume简介Flume用于将多种来源的日志以流的方式传输至Hadoop或者其他目的地 -一种可靠、可用的高效分布式数据收集服务Flume拥有基于数据流上的简单灵活架构，支持容错、故障转移与恢复由Cloudera2009年捐赠给Apache，现为Apache顶级项目Flume架构Client：客户端，数据产生的地方，如Web服务器Event：事件，指通过Agent传输的单个数据包，如日志数据通常对

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。

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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

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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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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

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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

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方

归并排序以其稳定性和高效率而著称，尤其适用于大数据集的排序。算法原理归并排序的基本步骤包括：分解：将数组递归地分成两半，直到每个子数组只有一个元素。

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