大数据Hadoop基本概念介绍

本文详细介绍了Hadoop的基础知识及其核心组件，包括HDFS、MapReduce和YARN。通过本文，读者可以全面了解Hadoop的生态系统及应用场景。 ... [详细]

本文深入探讨了HBase常用的运维工具，详细介绍了每种工具的功能、使用场景及操作示例。对于HBase的开发人员和运维工程师来说，这些工具是日常管理和故障排查的重要手段。 ... [详细]

本文详细介绍了Hadoop的不同发行版本及其特点，帮助读者根据实际需求选择最合适的Hadoop版本。内容涵盖Apache Hadoop、Cloudera CDH等主流版本的特性及应用场景。 ... [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]

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]

本文详细介绍了Hadoop的三大核心组件：分布式文件系统HDFS、资源管理器YARN和分布式计算框架MapReduce。通过分析这些组件的工作机制，帮助读者更好地理解Hadoop的架构及其在大数据处理中的应用。 ... [详细]

本文由58同城高级架构师于伯伟分享，由陈树昌编辑整理，内容源自DataFunTalk。文章探讨了Elasticsearch作为分布式搜索和分析引擎的应用，特别是在58同城的实施案例，包括集群优化、典型应用实例及自动化平台建设等方面。 ... [详细]

本文介绍了Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具的核心概念，包括其基本功能、使用理由、特点以及与Hadoop的关系。同时，文章还探讨了Hive相较于传统关系型数据库的不同之处，并展望了Hive的发展前景。 ... [详细]

本文探讨了Hive作业中Map任务数量的确定方式，主要涉及HiveInputFormat和CombineHiveInputFormat两种InputFormat的分片计算逻辑。通过调整相关参数，可以有效控制Map任务的数量，进而优化Hive作业的性能。 ... [详细]

这期内容当中小编将会给大家带来有关MapReduce原理是怎么剖析的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。1 ... [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]

本文探讨了在大数据背景下，人工特征工程与线性模型的应用及其局限性。随着数据量的激增和技术的进步，传统的特征工程方法面临挑战，文章提出了未来发展的可能方向。 ... [详细]

本文详细记录了一次 HBase RegionServer 异常宕机的情况，包括具体的错误信息和可能的原因分析。通过此案例，探讨了如何有效诊断并解决 HBase 中常见的 RegionServer 挂起问题。 ... [详细]

本文深入探讨了《Hadoop》第一章的内容，重点介绍了Hadoop的基本概念及其如何解决大数据处理中的关键挑战。 ... [详细]

本文探讨了使用Python实现监控信息收集的方法，涵盖从基础的日志记录到复杂的系统运维解决方案，旨在帮助开发者和运维人员提升工作效率。 ... [详细]