Hadoop；Spark 第7页

Java编程之学习技巧

IT小神·2025-05-27 19:12

Spark实时流数据处理实例（SparkStreaming通话记录消息处理）

所用资源：通过网盘分享的文件：spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.8.jar等4个文件链接:https://pan.baidu.com/s/1zYHu29tLgDvS_L2Ud

qrh_yogurt·2025-05-27 16:20

Spark SQL进阶：解锁大数据处理的新姿势

目录一、SparkSQL，为何进阶？

£菜鸟也有梦·2025-05-27 12:00

Hugging Face + Spark：打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)

在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace是不可或缺的处理库，而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来，可以实现高效的NLP大数据处理。

·2025-05-27 10:21

数据仓库基础知识总结

分别是：数据仓库技术、Hadoop。当数据为

数字天下·2025-05-27 09:40

大数据技术全景解析：HDFS、HBase、MapReduce 与 Chukwa

于是，以Hadoop生态系统为代表的大数据技术应运而生。本文将带你走进大数据的世界，重点介

coding随想·2025-05-27 08:04

Hadoop生态系统中的大数据基础知识教程

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介“Hadoop”是一个开源的分布式计算框架，基于云计算平台构建，提供海量数据的存储、分析处理和计算能力，广泛应用于金融、电信、互联网、移动通信等领域。

AI天才研究院·2025-05-26 22:39

Hive实战讲解-1

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它构建在HDFS（Hadoop分布式文件系统）之上，提供了类SQL的查询语言HiveQL，允许用户以类似操作关系型数据库的方式处理和分析大规模数据集，将结构化的数据文件映射为一张数据库表

数字化与智能化·2025-05-26 11:04

使用MapReduce统计TopN数据

二、实验内容使用Hadoop生态组件（文件系统HDFS，处理引擎MapReduce），基于机票销售记录数据集，完成特定数据分析任务。

PhoneMeWhenNecessary·2025-05-26 09:20

Spark面试问题总结

阿里面试：https://www.jianshu.com/p/11578fd6e272https://www.jianshu.com/p/c8a271448dcd大数据开发面试-MMMM：https://www.jianshu.com/p/fec32e92e06cOGGCDC读取oracle日志-Mhttps://blog.csdn.net/dkl12/article/details/804471

大数据侠客·2025-05-26 07:12

3.8.1 利用RDD实现词频统计

在本次实战中，我们通过Spark的RDD实现了词频统计功能。首先，准备了包含单词的文件并上传至HDFS。

酒城译痴无心剑·2025-05-25 16:30

《Hadoop大数据技术原理与应用》（第2版）黑马程序员的课后习题答案

《Hadoop大数据技术原理与应用（第2版）》课后习题答案第1章初始Hadoop一、填空题1．半结构化数据、非结构化数据2．多样、低价值密度、高速3．Nutch4．高容错性、高效率、高扩展性二、判断题1

一只破豆豆·2025-05-25 14:15

Spark基础学习笔记：搭建spark on yarn 集群

一、SparkOnYARN架构SparkOnYARN模式遵循YARN的官方规范，YARN只负责资源的管理和调度，运行哪种应用程序由用户自己实现，因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序和Spark

Connie_2022·2025-05-25 14:44

YARN与Spark组件架构关系及交互机制：从ResourceManager到Executor的层级、依赖与通信链路解析

管理所有NodeManager（NM）└──每个NM管理多个物理节点└──每个节点上运行Container（逻辑资源单元）├──分配固定内存/CPU资源└──运行具体进程（如AM、Executor）2.Spark

WZMeiei·2025-05-25 13:42

【赵渝强老师】Scala编程语言

学习Scala编程语言，将为后续学习Spark和Flink奠定基础。视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1wdUWYeEcS/

·2025-05-25 13:22

《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》目录

欢迎加入《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》付费专栏！

大模型大数据攻城狮·2025-05-25 12:32

解锁Spark MLlib与分布式策略

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-05-25 07:27

【SparkStreaming】面试题

SparkStreaming是ApacheSpark提供的一个扩展模块，用于处理实时数据流。它使得可以使用Spark强大的批处理能力来处理连续的实时数据流。

言之。·2025-05-25 05:47

[Hadoop学习笔记 1] Hadoop伪分布式环境部署(OpenSUSE 15.6 + Oracle JDK 8)

一、安装JDK本文所搭建Hadoop伪分布式环境将使用OracleJDK8，将从OracleJavaSE8ArchiveDownloads页面中下载Linux版本的JDK，下载地址如下：JavaArchiveDownloads-JavaSE8u211andlater

狼鸭-使银狼永远伟大·2025-05-24 21:26

Flink基于Yarn多种启动方式详解

Flink与Yarn深度集成后，不仅充分利用Hadoop生态资源，还能灵活应对各种作业调度和资源隔离需求。本文将系统介绍FlinkonYarn的多种启动方式、适用场景、配置方法及常见问题。

北漂老男人·2025-05-24 19:42

HDFS&Hive介绍

HDFSHDFS：Hadoop分布式文件存储系统HDFS架构包含Client、NameNode和DataNode。可以简单的认为有一个NameNode和多个DataNode。

正则化·2025-05-24 17:32

大数据领域 Hive 与 Spark 的集成应用

大数据领域Hive与Spark的集成应用关键词：Hive,Spark,大数据集成,数据处理,分布式计算,元数据管理,性能优化摘要：本文深入探讨ApacheHive与ApacheSpark在大数据处理中的集成应用

AI天才研究院·2025-05-24 17:02

Hadoop中HDFS、Hive 和 HBase三者之间的关系

HDFS（HadoopDistributedFileSystem）、Hive和HBase是Hadoop生态系统中三个重要的组件，它们各自解决了大数据存储和处理的不同层面的问题。

[听得时光枕水眠]·2025-05-24 17:02

centOS7系统虚拟机节点的搭建

配置node02和node03环境7.配置映射8.关闭防火墙9.关闭SElinux10.Xshell连接linux11.免密登录总结前言随着计算机的发展，越来越多的人认识到大数据的优点，这时就不得不提Hadoop

在山海相见·2025-05-24 15:50

实战Spark从入门到精通（二）：Spark急速上手，给小白的3分钟入门指南

系列文章目录实战Spark从入门到精通（一）：一文带你全面了解Spark大数据处理框架文章目录系列文章目录前言快速上手Spark的第一步：了解Scala基础Spark的灵魂：SparkContext3分钟上手

元飞聊技术·2025-05-24 00:33

Hadoop系列二

写在前面生产上，集群的机器，总内存的75%，25%留给系统、Linux机制、以及防止OOM-killer。oom-killer机制当LInux服务器某个进程使用内存超标，Linux机器为了保护自己，主动杀死你的进程，释放内存。tmp目录30天机制数据本地化生产上部署一般遵循存储技术一体，就是计算时发现本节点有数据不需要网络传输，这种一般叫做数据本地化。2.1container容器container

qiyong7578·2025-05-23 12:38

资源管理器yarn的简单介绍

一.什么是yarnApacheHadoopYARN（YetAnotherResourceNegotiator，另一种资源协调者）是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度

永远不要矫情·2025-05-23 12:37

Hive 开发提效必备技巧：当前数据库显示与本地化模式配置

在大数据处理领域，Hive作为Hadoop生态中重要的数据仓库工具，广泛应用于离线数据分析场景。

线条1·2025-05-23 12:36

Hive 复杂数据类型实战：从 Array 到 Struct，一篇搞懂集合类数据处理

在数据仓库领域，Hive作为基于Hadoop的分布式数据存储与计算工具，经常需要处理多样化的业务数据。

线条1·2025-05-23 12:36

深入理解 Hadoop 核心组件 Yarn：架构、配置与实战

一、Hadoop三大件概述Hadoop作为大数据领域的基石，其核心由三大组件构成：HDFS（分布式文件系统）：负责海量数据的分布式存储，通过数据分块和副本机制保障可靠性，是大数据存储的基础设施。

线条1·2025-05-23 11:36

68道Hbase高频题整理(附答案背诵版)

换句话说，Hbase是ApacheHadoop生态系统中的一部分，可以为大数据应用提供快速的随机读写访问。

编程大全·2025-05-23 10:51

Hive 内部表与外部表深度解析：数据管理的最佳实践

在大数据处理领域，Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，为结构化数据提供了类SQL查询能力。

自然术算·2025-05-23 05:49

spark向mysql中写数据，报错不能连接mysql

使用spark读取hive中数据，计算后将结果写入mysql，报错如下：猜想可能是驱动包版本不兼容所致。经检查，mysql数据库是8.0.12版本，而项目使用的驱动包是5.1.27版本。

etastgrehyjrt·2025-05-23 03:07

Spark和Hadoop的区别与联系

一、核心定位与架构Hadoop•定位：分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和计算问题。核心组件：HDFS（分布式文件系统）：负责数据存储，提供高吞吐量的海量数据存储能力。

Freedom℡·2025-05-23 03:36

Spark，连接MySQL数据库，添加数据，读取数据

以下是使用Spark/SparkSQL连接MySQL数据库、添加数据和读取数据的完整示例（需提前准备MySQL驱动包）：一、环境准备1.下载MySQL驱动-下载mysql-connector-java-

Eternity......·2025-05-23 03:06

深入浅出Hadoop：大数据时代的“瑞士军刀”

深入浅出Hadoop：大数据时代的“瑞士军刀”在当今这个数据爆炸的时代，每天产生的数据量已经远超人类的想象。

coding随想·2025-05-22 22:10

82： Zookeeper高可用集群、分布式消息队列Kafka 、搭建高可用Hadoop集群、总结和答疑

TopNSDARCHITECTUREDAY05案例1：组建zookeeper集群案例2：测试集群的远程管理和高可用案例3：在node节点上搭建3台kafka案例4：准备实验环境案例5：配置namenode与resourcemanager高可用案例6：启动服务，验证高可用1案例1：组建zookeeper集群1.1问题本案例要求：组建zookeeper集群1个leader2个follower1个obs

河北王承志·2025-05-22 12:10

Hadoop高可用 ------ 介绍及部署搭建

NameNode高可用NameNode是HDFS的核心配置，HDFS又是Hadoop的核心组件，NameNode在Hadoop集群中至关重要namenode机器宕机，将导致集群不可用，如果namenode

受益于开源回馈于开源·2025-05-22 12:39

3.8.2 利用RDD计算总分与平均分

在本次实战中，我们利用Spark的RDD完成了成绩文件的总分与平均分计算任务。首先，准备了包含学生成绩的文件并上传至HDFS。

酒城译痴无心剑·2025-05-22 12:08

Hadoop-HA高可用集群启动nameNode莫名挂掉，排错解决

Hadoop-HA高可用集群启动nameNode莫名挂掉，排错解决nameNode错误日志2025-05-2116:14:12,218INFOorg.apache.hadoop.ipc.Client:Retryingconnecttoserver

岁月的眸·2025-05-22 12:36

Spark入门秘籍

目录一、Spark是什么？1.1内存计算：速度的飞跃1.2多语言支持：开发者的福音1.3丰富组件：一站式大数据处理平台二、Spark能做什么？

£菜鸟也有梦·2025-05-22 11:35

HDFS NameNode 联邦机制与高可用方案解析

一、HDFS单节点NameNode的瓶颈困境在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，NameNode作为核心元数据管理者，承担着文件系统命名空间管理、文件与块映射关系维护等关键任务。

线条1·2025-05-22 07:03

使用Terraform创建azure databrick

它是基于ApacheSpark的分析平台，可帮助用户以更高效的方式进行数据处理、数据分析和机器学习任务。

云攀登者-望正茂·2025-05-22 07:01

Spark----SparkContext解析

SparkContext解析SparkContext是用户通往Spark集群的唯一入口，任何需要使用Spark的地方都需要先创建SparkContext，那么SparkContext做了什么？

XiaodunLP·2025-05-22 03:05

Spark 集群搭建：Standalone 模式详解

在大数据处理领域，Spark凭借其高效的内存计算能力广受青睐。搭建一个稳定、高效的Spark集群是充分发挥其性能的关键。本文将详细讲解如何搭建SparkStandalone集群。

麻芝汤圆·2025-05-22 03:34

SparkContext介绍

目录1.集群管理接口2.RDD操作中枢3.任务分发引擎4.执行环境配置5.性能监控枢纽SparkContext是ApacheSpark的核心组件，其作用可概括为以下五个关键维度：1.集群管理接口作为与集群管理器

大数据知识搬运工·2025-05-22 03:03

Spark大数据分析案例（pycharm）

pwd=22dj提取码：22dj复制这段内容打开「百度网盘APP即可获取」工具：Spark下安装的pycharm5.202．窗口操作(SparkSQL)在处理数据时，经常会遇到数据的分类

qrh_yogurt·2025-05-21 23:08

spark-shuffle 类型及其对比

1.HashShuffle原理：将数据按照分区键进行哈希计算，将相同哈希值的数据发送到同一个Reducer中。特点：实现简单，适用于数据分布均匀的场景。但在数据分布不均匀时，容易导致某些Reducer处理的数据量过大，产生性能瓶颈。适用场景：当数据分布相对均匀时，可以使用HashShuffle。2.SortShuffle原理：在Map端对数据进行排序，然后按照排序后的顺序将数据发送到Reducer

大数据知识搬运工·2025-05-21 18:03

spark调度系统核心组件SparkContext、DAGSchedul、TaskScheduler介绍

目录1.SparkContext2.DAGScheduler3.TaskScheduler4.协作关系5TaskSet的定义1.

大数据知识搬运工·2025-05-21 18:33

TasksetManager冲突导致SparkContext异常关闭

背景介绍当正在悠闲敲着代码的时候，业务方兄弟反馈接收到大量线上运行的sparkstreaming任务的告警短信，查看应用的web页面信息，发现spark应用已经退出了，第一时间拉起线上的应用，再慢慢的定位故障原因

liujianhuiouc·2025-05-21 18:30

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