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HBase知识点集中总结

  好程序员大数据培训分享:HBase知识点集中总结,HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

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好程序员大数据培训分享Apache-Hadoop简介

  好程序员大数据培训分享Apache-Hadoop简介,一、Hadoop出现的原因:现在的我们,生活在数据大爆炸的年代。国际数据公司已经预测在2020年,全球的数据总量将达到44ZB,经过单位换算后,至少在440亿TB以上,也就是说,全球每人一块1TB的硬盘都存储不下。

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好程序员大数据培训分享之Hadoop的单节点集群设置(独立模式)

  好程序员大数据培训分享之Hadoop的单节点集群设置(独立模式),接下来,我们就来了解一下Hadoop集群的安装。而Hadoop的安装模式有以下三种,我们一一来了解一下: 单节点上的本地模式(独立模式) :Local(Standalone)Mode单节点的伪分布模式:Pseudo-Distributed Mode多节点的安全分布式集群模式:Fully-Distributed Cluster1 本地模式介绍1.1 特点: 运行在单台机器上,没有分布式思想,使用的是本地文件系统 1.2. 用途 用于对MapReduce程序的逻辑进行调试,确保程序的正确。

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hive存储过程

  hive存储过程,1、hive存储过程简介1.x版本的hive中没有提供类似存储过程的功能,使用Hive做数据开发时候,一般是将一段一段的HQL语句封装在Shell或者其他脚本中,然后以命令行的方式调用,完成一个业务或者一张报表的统计分析。

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Ambari和ClouderaManager对比

  好程序员大数据培训分享之Ambari和ClouderaManager对比,1 、什么是CDH,Ambari?   Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。

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扎心!天天写代码,方向真的对吗?

每个人的时间都是有限的,在有限的时间里选择一项值得投入的技术会变得尤为重要。

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Hadoop 怎么了,大数据路在何方

近期 Hadoop 消息不断,众说纷纭。本文以 Hadoop 的盛衰变化为楔子聊下大数据分析的发展现状和未来趋势。

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MaxComwwwzs12558comI3578II9877-pute 基本概念与术语

项目空间• 项目空间(Project)是MaxCompute的基本组织单元,类似于传统数据库的DataBase或Schema的概念,是进行多用户隔离和访问控制的主要边界。项目空间中包含多个对象,例如表(Table)、资源(Resource)、函数(Function)和实例(Instance)等。

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MaxCompute 基本概念与术语

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MaxCompute计费方式有几种?

MaxCompute对存储、计算、下载操作进行计量计费。本文向您介绍如何选择MaxCompute按量计费和包年包月两种购买方式,以及如何进行初步的成本估算。

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如何评估一项技术是否值得长期投入

“每个人的时间都是有限的,在有限的时间里选择一项值得投入的技术会变得尤为重要。” 笔者从 2008 年开始工作到现在也有 12 个年头了,一路走来都在和数据打交道,做过很多大数据底层框架内核的开发(Hadoop,Pig,Hive,Tez,Spark),也做过多年上层数据计算框架(Livy, Zeppelin)以及数据应用开发,包括数据处理,数据分析以及机器学习。

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全方位认识HBase:一个值得拥有的NoSQL数据库(一)

前言:说起HBase这门技术,在认知上对于稍微接触或使用过它的人来讲,可能只是百千数据库中一个很普通的库,大概就像我对Redis的认知一样:缓存嘛!可对于HBase,我确实是带着某些感情在的。今日突然萌生了一个生趣的想法,想抛开技术的视角,从情感的角度,像写小说一样,写写这位老朋友,这可能会有点滑稽吧,不过我觉得很放松。

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HBase实操:Spark-Read-HBase-Snapshot-Demo 分享

前言:之前给大家分享了Spark通过接口直接读取HBase的一个小demo:HBase-Spark-Read-Demo,但如果在数据量非常大的情况下,Spark直接扫描HBase表必然会对HBase集群造成不小的压力。

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五分钟学后端技术:一篇文章教你读懂大数据技术栈!

作者:网易云链接:https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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通过Job Committer保证Mapreduce/Spark任务数据一致性

通过对象存储系统普遍提供的Multipart Upload功能,实现的No-Rename Committer在数据一致性和性能方面相对于FileOutputCommitter V1/V2版本均有较大提升,在使用MapRedcue和Spark写入数据到S3/Oss的场景中更加推荐使用。

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