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Apache HBase常用命令

一.简述 Apache HBase是基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库,是Google的BigTable的开源实现。HBase是一个针对半结构化数据的开源的、多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。

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大数据学习路线分享MAPREDUCE

  大数据学习路线分享MAPREDUCE,需求:统计大量的文本文件中的单词出现的次数 1)整个运算需要分阶段 阶段一:并行局部运算 阶段二 :汇总处理,不同的阶段需要开发不同的程序 2)阶段之间的调用 3)业务程序(task程序)如何并发到集群并启动程序 4)如何监控task程序的运行状...

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菜鸟的Hadoop快速入门

一、相关概念 1、大数据 大数据是一门概念,也是一门技术,是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。 大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架,还包括实时数据处理,离线数据处理,数据分析,数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术。

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Hadoop生态系统

Hadoop生态系统 首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。

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Hadoop生态基础学习总结

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/a724888/article/details/80956973 这位大侠,这是我的公众号:程序员江湖。

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搞懂分布式技术25:初探大数据计算框架与平台

1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据,包括磁盘文件中的数据,通过网络传输的数据流或数据包,数据库中的结构化数据等。

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Compression压缩

压缩所带来的好处,磁盘、IO,都来带来很多好处,同时也有很多的弊端。 生产环境经常用的集中压缩  gzip  、 bzip2 、LZO、Snappy Bzip2 压缩比30%   ---支持分割 gzip 压缩比40% LZO Snappy 压缩比50%  --LZO支持分割,前提是有索引 hadoop中压缩的配置使用 core-site.

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Apache Flink 1.9.0 为什么将支持 Python API ?

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)的 Runtime 是用 Java 编写的,而即将发布的 Apache Flink 1.9.0 版本则会开启新的 ML 接口和新的 flink-python 模块,Flink 为什么要增加对 Python 的支持,想必大家一定好奇。

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Hadoop学习(4)-mapreduce的一些注意事项

Hadoop学习(4)-mapreduce的一些注意事项 关于mapreduce的一些注意细节 如果把mapreduce程序打包放到了liux下去运行, 命令java  –cp  xxx.jar 主类名 如果报错了,说明是缺少相关的依赖jar包 用命令hadoop jar xxx.

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一文读懂MapReduce

Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce。MapReduce既是一个编程模型,又是一个计算框架。也就是说,开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发,然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。

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阿里新一代分布式任务调度平台Schedulerx2.0破土而出

产品简介 Schedulerx2.0是阿里中间件自研的基于Akka架构的新一代分布式任务调度平台,提供定时、任务编排、分布式跑批等功能。使用Schedulerx2.0,您可以在控制台配置管理您的定时任务,查询历史执行记录,查看运行日志。

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Schedulerx2.0支持MapReduce模型

1. 前言 Schedulerx2.0提供了map模型,通过一个map方法就能将海量数据分布式到多台机器上分布式执行,随着业务方的深入使用,又提出了更多的需求,比如: 监听所有子任务完成的事件 处理所有子任务返回的订单号 汇总结果进行工作流数据传输 2. 简介 MapReduce模型是Map模型的扩展,废弃了postProcess方法,新增reduce接口,需要实现MapReduceJobProcessor。

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漫谈分布式计算框架

本文主要谈了一些分布式计算框架方面的心得。

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Impala——1.概述

标签(空格分隔): Impala Impala是什么 官方论文 Impala对存储在HDFS,HBase的Apache Hadoop数据和存储在Amazon S3上的数据提供快速,交互式的SQL查询。

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大数据入门干货

  首先,提及大数据一词的概念。大数据本质还在于数据,但是它有着新的特征亮点。包括:数据来源广,数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等等。

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【从入门到放弃-Hadoop】Hadoop基础学习

前言 目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解 基础概念 大数据的本质 一、数据的存储:分布式文件系统(分布式存储)二、数据的计算:分部署计算 基础知识 学习大数据需要具备Java知识基础及L.

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