的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M,可在hive中通过setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.举例：a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop

MapTask的数量由以下参数决定文件个数文件大小blocksize一般而言，对于每一个输入的文件会有一个mapsplit，每一个分片会开启一个map任务，很容易导致小文件问题（如果不进行小文件合并，极可能导致Hadoop

是数据分析数据引擎，也是MapReduce模型，支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎，不支持SQL，有自己的PigLatin数据5.Sqoop是数据采集工具，针对关系数据库6.Flume是针对文件等数据的采集7.Hadoop

Redhat7.2非Kerberos集群CDH5.13，OS为CentOS6.5前置条件CDH集群运行正常本地开发环境与集群网络互通且端口放通16.2示例这里使用的代码是没有加载CDH集群的xml配置的，因为使用hadoop

ThefundamentalideaofYARNistosplitupthefunctionalitiesofresourcemanagementandjobscheduling/monitoringintoseparatedaemons.TheideaistohaveaglobalResourceManager(RM)andper-applicationApplicationMaster(AM)

记一次Flink作业启动缓慢背景应用发现，Hadoop集群的hdfs较之前更加缓慢，且离线ELT任务也以前晚半个多小时才能跑完。

单列XML扩展成多列遇到了个需求是需要把XML格式的数据拆分成多列的一个需求，本来需要使用spark进行处理的，但是没想到什么优雅的解决方案，所以打算先使用pandas找找感觉。样例数据如下所示。

数据清洗：数据存储到HDFS：使用pyspark对数据进行分析：//数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=

【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！

spark为什么比mapreduce快？

原理的角度出发,mapreduce其实就是二分查找的一个逆过程,不过因为计算节点有限,所以map和reduce前都预先有一个分区的步骤.二分查找要求数据是排序好的,所以MapReduce之间会有一个shuffle的过程对Map的结果排序.Reduce的输入是排好序的.MR分而治之的策略和数据库行业中另一种数据库MassivelyParallelProcessor即大规模并行处理数据库(典型代表AW

version：2.4.0-cdh6.3.0文章目录sparkproperties常用配置sparktasksparktask使用的cpu核数sparkarchitecturesparkmemorysparkonyarn

由于所做的银行项目与大数据有关，所以个人学习下hadoop的知识，希望能对大数据有所了解，不喜勿喷，哪里有不对的希望大神指点Hadoop百度百科：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构

背景该sql运行在spark版本3.1.2下的thriftserver下现象在运行包含多个union的sparksql的时候报错（该sql包含了50多个uinon，且每个union字查询中会包含join

它集成了所有常见的集群资源管理器，例如HadoopYARN，但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构，并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复

分布式消息系统（kafka2.8.0版本之后接触了对zk的依赖，使用自己的kRaft做集群管理，新增内部主体@metadata存储元数据信息），它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop

Spark系列文章：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客大数据-Spark系列《二》-关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客大数据

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Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)1.MapReduce计算引擎(默认)sethive.execution.engine=mr;2.Tez引擎sethive.execution.engine=

第1章Shell概述1）Linux提供的Shell解析器有[zhao@hadoop101~]$cat/etc/shells/bin/sh/bin/bash/usr/bin/sh/usr/bin/bash

一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。

Streaming简介•MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口•Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在HadoopMapReduce中使用•Streaming

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制`TableInputFormat`来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的`DataSet`的方式读取,另外下面还有`Spark

星火大模型-科大讯飞2.修改对应php文件中的key等可以参考文档说明，以及下载demo星火认知大模型WebAPI文档|讯飞开放平台文档中心其中appid等都需要修改还有uid，3.5模型wss://spark-ap

问题背景在Flink的sql-client客户端中执行连接hive的sql代码时出现如下错误，版本Flink1.13.6FlinkSQL>createcatalogtestwith(>'type'='hive',>'default-database'='default',>'hive-conf-dir'='/opt/hive/conf');[ERROR]CouldnotexecuteSQLstat

一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions

  通过通过yarn.provided.lib.dirs配置选项指定位置，将flink的依赖上传到hdfs文件管理系统1.实践  （1）生产集群为cdh集群，从cm上下载配置文件，设置环境exportHADOOP_CONF_DIR

在当前的大数据格局中，Spark/Hive/Flink是最为主流的ETL或Strea

stage：一个job任务中从后往前划分，分区间每产生了shuffle也就是宽依赖则划分为一个stage，stage这体现了spark的pipeline思想，即数据在内存中尽可能的往后多计算，最后落盘，

Tachyon为不同的大数据计算框架（如ApacheSpark，HadoopMapReduce,ApacheFlink等）提供可靠的内存级的数据共享服务。

/bin/bashcase$1in"start"){foriinhadoop100hadoop101hadoop102doecho----------zookeeper$i启动------------ssh

scphadoop.tar.gzdatanode:/software这条命令的含义是将本地的hadoop.tar.gz文件复制到远程主机datanode的/software目录下。

由于我买了坚果云这个软件服务，所以我对云储存并无太大的兴趣，只是有时候要远程回家翻翻服务器上的东西，或者挂着下载个东西，跑个pyspark之类的。

无依赖单机尝鲜NebulaExchange的SST导入本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化Spark、Hadoop、NebulaGraph），快速趟一下NebulaExchange中SST写入方式的步骤

文章目录背景安装步骤背景GraphX是Spark中用于图计算的模块.Spark安装包中内置Scala语言的GraphX库,但是对于Python语言的安装包,需要额外进行安装.对于内网服务器,不能访问外网

最近在回顾之前做过的离线数仓项目，在启动hadoop时出现了如下错误：hadoop102:mv:无法获取"/opt/module/hadoop/logs/hadoop-atguigu-nodemanager-hadoop102

分布式计算原则：移动计算，而不是移动数据hadoop默认包含了hdfs、yarn、mapReduce三个组件yarn（YetAnotherResourceNegotiater）是资源调度系统，yarn调配的是内存和

1)修改flink/conf/flink-conf.yaml文件:jobmanager.rpc.address:hadoop1132)修改/conf/masters文件:hadoop1133)修改/conf

Java被广泛应用于企业级应用开发、移动应用（特别是Android应用）、游戏开发、大数据处理（如Hadoop生态系统）、云计算服务端开发等场景。C++简介：C+

的最新版本是6.15，自带的Python版本是3.7，尝试上传使用Python3.11Python环境打包技术栈Ubuntu22.04（x86）Linuxversion5.15Python3.11.5pyspark3.4.1conda23.10.0conda-pack0.7.1

什么是SparkApacheSpark是一种快速通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。

Whentherearemultiplereducers,themaptaskspartitiontheiroutput,eachcreatingonepartitionforeachreducetask.Therecanbemanykeys(andtheirassociatedvalues)ineachpartition,buttherecordsforeverykeyareallinasing

背景Spark3.5.0目前Spark中的实现中，对于多分区的写入默认会先排序，这是没必要的。

大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

同时一般查询使用时不会使用所有列，而是只用到几列，所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储，所以可以对同一类型的一段做压缩，压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python

一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle

简介Sqoop（SQLtoHadoop）是一个开源工具，用于在关系型数据库和Hadoop之间传输数据。

每个分布式文件系统分块在NameNode的内存中大小约为250个字节，此外还要加上文件和目录所需的250字节空间。500字节一个块假设我们有5000个平均大小为20GB的文件并且使用默认的分布式文件系统分块大小（64MB）同时副本因子为3，5000*20GB=102400000M=97T那么NameNode需要保存5千万个分块的信息，这些分块的大小加上文件系统的开销总共需要1.5GB的内存。但是一

在NodeManager中，有三种运行Container的方式，它们分别是:DefaultContainerExecutorLinuxContainerExecutorDockerContainerExecutor从它们的名字中，我们就能看得出来，默认情况下，一定使用的是DefaultContainerExecutor。而一般情况下，DefaultContainerExecutor也确实能够满足我

文章目录一、Hadoop-YARN-环境搭建一、Hadoop-YARN-环境搭建官网参考：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist