处在数字化时代的浪潮中，相信大家对于“数据”都不会陌生。无论对于企业还是个人，数据已经成为了数字化时代的“石油”。早在几年前马云就曾提出过一个观点——未来将会实现从IT时代向DT时代的变革。而在几年后的今天，我们切实感受到了大数据所带来的滚滚红利。 ? 在享受大数据红利的同时，也同样要注意数据的安全 ...
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2021-03-17 14:23:44
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大数据技术板块划分 数据采集 flume kafka logstash filebeat ... 数据存储 mysql redis hbase hdfs ... 虽然mysql不属于大数据范畴 但是我在这也列出来了，因为你在工作中离不开它 数据查询 hive impala elasticsearch ...
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2021-03-17 14:04:41
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1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的S ...
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2021-03-16 13:32:12
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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2021-03-16 13:21:18
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以表的操作和单条记录的增删改查为基础。 批量操作，需要进行进一步封装。 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.clie ...
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2021-03-15 11:32:26
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1. 为什么要引入Yarn和Spark。 从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而 ...
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2021-03-15 11:29:44
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。 Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTable，即分布式NoSQL列数据库，外加Zo ...
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2021-03-15 10:45:14
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 答: Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTabl ...
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2021-03-15 10:30:53
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoo ...
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2021-03-15 10:30:41
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Spark的五种JOIN策略解析 JOIN操作是非常常见的数据处理操作，Spark作为一个统一的大数据处理引擎，提供了非常丰富的JOIN场景。本文分享将介绍Spark所提供的5种JOIN策略，希望对你有所帮助。本文主要包括以下内容： 影响JOIN操作的因素 Spark中JOIN执行的5种策略 Spa ...
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2021-03-10 13:42:57
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