【HCIABigData】第五章测一测答案

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]

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]

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]

Python 数据分析领域不仅拥有高质量的开发环境，还提供了众多功能强大的第三方库。本文将介绍六个关键步骤，帮助读者掌握 Python 数据分析的核心技能，并深入探讨六款虽不广为人知但却极具潜力的数据处理库，如 Pandas 的替代品和新兴的可视化工具，助力数据科学家和分析师提升工作效率。 ... [详细]

如何提升Python处理约1GB数据集时的运行效率？本文探讨了在后端开发中使用Python处理大规模数据集的优化方法。通过分析常见的性能瓶颈，介绍了多种提高数据处理速度的技术，包括使用高效的数据结构、并行计算、内存管理和代码优化策略。此外，文章还提供了在Ubuntu环境下配置和测试这些优化方案的具体步骤，适用于从事推荐系统等领域的开发者。 ... [详细]

hadoop3.1.2安装完成后的第一个实操示例程 ... [详细]

【clienteclipse集群提交运行】：客户端eclipse集群提交mapreduce代码1.需求：在master:8088上，有客户 ... [详细]

背景使用yarncreateumi创建了一个干净的基于umidva的react项目。在遇到组件之间的通讯时，需要使用到dva。如何使用dva实现组件之间的通讯呢&# ... [详细]

 MaxCompute是阿里EB级计算平台，经过十年磨砺，它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务。去年MaxCompute做了哪些工作，这些工作背后的原因是什 ... [详细]

原文链接：hadoop完全分布式搭建主机分配以及地址要求：角色主机名IP地址Namenodemaster192.168.222.201Datanodeslave ... [详细]

本文介绍了使用Python和C语言编写程序来计算一个给定数值的平方根的方法。通过迭代算法，我们能够精确地得到所需的结果。 ... [详细]

在List和Set集合中存储Object类型的数据元素 ... [详细]

一、Hadoop来历Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到，由于这个问题Google发明 ... [详细]

本文介绍了在Python中使用zlib模块进行字符串的压缩与解压缩的方法，并探讨了其在内存优化方面的应用。通过压缩存储URL等长字符串，可以大大降低内存消耗，虽然处理时间会增加，但是整体效果显著。同时，给出了参考链接，供进一步学习和应用。 ... [详细]