转发Spark亚太研究院院长王家林大数据和云计算学习视频

本文详细介绍了 Flink 和 YARN 的交互机制。YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理组件，类似于 Spark on YARN 的配置方式。我们将基于官方文档，深入探讨如何在 YARN 上部署和运行 Flink 任务。 ... [详细]

介绍一款备受好评的全能型终端工具——MobaXterm，它不仅功能强大，而且完全免费，适合各类用户使用。 ... [详细]

本文详细介绍如何离线安装Cloudera Manager (CM) 插件，并通过Grafana监控CDH集群的健康状况和资源使用情况。该插件利用CM提供的API接口进行数据获取和展示。 ... [详细]

本文探讨了如何在OpenShift Origin平台上利用Kubernetes Spark Operator来管理和部署Apache Spark集群与应用。作为Radanalytics.io项目的一部分，这一开源工具为大数据处理提供了强大的支持。 ... [详细]

随着Linux系统在游戏领域的应用越来越广泛，许多Linux用户开始寻求在自己的系统上畅玩游戏的方法。UALinux，一家致力于推广GNU/Linux使用的乌克兰公司，推出了基于Ubuntu 16.04的Ubuntu GamePack，旨在为Linux用户提供一个游戏友好型的操作环境。 ... [详细]

本文将指导您如何在Docker环境中高效地搜索、下载Redis镜像，并通过指定或不指定配置文件的方式启动Redis容器。同时，还将介绍如何使用redis-cli工具连接到您的Redis实例。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Linux系统中安装和配置GitLab Runner，包括添加YUM源、安装GitLab Runner以及注册Runner的具体步骤。 ... [详细]

本文详细探讨了Spark的核心架构，包括其运行机制、任务调度和内存管理等方面，以及四种主要的部署模式：Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN和Kubernetes。通过本文，读者可以深入了解Spark的工作原理及其在不同环境下的部署方式。 ... [详细]

本文详细介绍了如何配置Apache Flume与Spark Streaming，实现高效的数据传输。文中提供了两种集成方案，旨在帮助用户根据具体需求选择最合适的配置方法。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上通过Anaconda环境管理工具安装TensorFlow。首先，需要下载并安装Anaconda，然后配置环境变量以确保系统能够识别Anaconda命令。接着，创建一个特定的Python环境用于安装TensorFlow，并通过指定的镜像源加速安装过程。最后，通过一个简单的线性回归示例验证TensorFlow的安装是否成功。 ... [详细]

探索如何在Snowflake中构建高效的近实时数据摄取管道，利用其内外表特性及Snowpipe服务，实现数据的快速、稳定加载。 ... [详细]

本文详细探讨了几款主流的开源分布式文件系统，包括HDFS、MooseFS、Lustre、GlusterFS和CephFS，重点分析了它们的元数据管理和数据一致性机制，旨在为读者提供深入的技术见解。 ... [详细]

本文介绍了Elasticsearch (ES)，这是一个基于Java开发的开源全文搜索引擎。ES通过JSON接口提供服务，支持分布式集群管理和索引功能，特别适合大规模数据的快速搜索与分析。 ... [详细]

时序数据是指按时间顺序排列的数据集。通过时间轴上的数据点连接，可以构建多维度报表，揭示数据的趋势、规律及异常情况。 ... [详细]

Hadoop作为大数据处理的核心技术，包含了一系列组件如HDFS（分布式文件系统）、YARN（资源管理框架）和MapReduce（并行计算模型）。本文将通过实例解析Hadoop的工作原理及其优势。 ... [详细]