HIve:beeline终端上在输错hive语句时，无论Backspace还是delete都删除不掉错误的语句，没有办法退格

本文将深入探讨大数据领域的各种职业和工作角色，帮助读者全面了解大数据行业的需求、市场趋势，以及从入门到高级专业人士的职业发展路径。文章还将详细介绍不同公司对大数据人才的需求，并解析各岗位的具体职责、所需技能和经验。 ... [详细]

本文介绍了如何使用Flume从Linux文件系统收集日志并存储到HDFS，然后通过MapReduce清洗数据，使用Hive进行数据分析，并最终通过Sqoop将结果导出到MySQL数据库。 ... [详细]

从0到1搭建大数据平台 ... [详细]

一关于t1表和testtb的索引设计二把主键放到二级索引的后面，会否占据更多的物理空间？三InnoDB的主键该如何选择，业务ID和自增 ... [详细]

本文详细介绍了在 Ubuntu 系统上搭建 Hadoop 集群时遇到的 SSH 密钥认证问题及其解决方案。通过本文，读者可以了解如何在多台虚拟机之间实现无密码 SSH 登录，从而顺利启动 Hadoop 集群。 ... [详细]

本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化，涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]

本文将详细介绍如何利用Spark和HBase进行大规模流量数据的分析与处理，包括数据结构的设计和优化方法。 ... [详细]

随着“大数据”价值的日益凸显，从互联网、电商到金融和政府机构等各个领域都在积极应对海量数据的处理需求。如何以较低成本快速高效地构建大数据处理平台，已成为推动大数据应用创新的重要因素。为了帮助用户以最简便的方式实现这一目标，本文将详细介绍如何利用Hadoop和Spark技术搭建稳定可靠的大数据处理环境。 ... [详细]

本文深入解析了Presto这一高效的即席查询引擎，详细探讨了其架构设计及其优缺点。Presto通过内存到内存的数据处理方式，显著提升了查询性能，相比传统的MapReduce查询，不仅减少了数据传输的延迟，还提高了查询的准确性和效率。然而，Presto在大规模数据处理和容错机制方面仍存在一定的局限性。本文还介绍了Presto在实际应用中的多种场景，展示了其在大数据分析领域的强大潜力。 ... [详细]

2012年9月12日，优酷土豆校园招聘笔试题目解析与备考指南。在选择题部分，有一道题目涉及中国人的血型分布情况，具体为A型30%、B型20%、O型40%、AB型10%。若需确保在随机选取的样本中，至少有一人为B型血的概率不低于90%，则需要选取的最少人数是多少？该问题不仅考察了概率统计的基本知识，还要求考生具备一定的逻辑推理能力。 ... [详细]

本章节主要介绍了Kafka的基本概念及其核心特性。Kafka是一种分布式消息发布和订阅系统，以其卓越的性能和高吞吐量而著称。最初，Kafka被设计用于LinkedIn的活动流和运营数据处理，旨在高效地管理和传输大规模的数据流。这些数据主要包括用户活动记录、系统日志和其他实时信息。通过深入解析Kafka的设计原理和应用场景，读者将能够更好地理解其在现代大数据架构中的重要地位。 ... [详细]

美团优选推荐系统架构师 L7/L8：算法与工程深度融合 ... [详细]

在前一篇文章中，我探讨了大数据的定义及其与数据挖掘的区别。本文将重点介绍如何高效启动大数据应用项目，涵盖关键步骤和最佳实践，帮助读者快速踏上大数据之旅。 ... [详细]

在搭建Hadoop集群以处理大规模数据存储和频繁读取需求的过程中，经常会遇到各种配置难题。本文总结了作者在实际部署中遇到的典型问题，并提供了详细的解决方案，帮助读者避免常见的配置陷阱。通过这些经验分享，希望读者能够更加顺利地完成Hadoop集群的搭建和配置。 ... [详细]

Hadoop 2.6 主要由 HDFS 和 YARN 两大部分组成，其中 YARN 包含了运行在 ResourceManager 的 JVM 中的组件以及在 NodeManager 中运行的部分。本文深入探讨了 Hadoop 2.6 日志文件的解析方法，并详细介绍了 MapReduce 日志管理的最佳实践，旨在帮助用户更好地理解和优化日志处理流程，提高系统运维效率。 ... [详细]