Hadoop2.x四层架构

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]

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]

本文探讨了在流处理中进行计数的各种技术和挑战，并基于作者在2016年圣何塞举行的Hadoop World大会上的演讲进行了深入分析。文章不仅介绍了传统批处理和Lambda架构的局限性，还详细探讨了流处理架构的优势及其在现代大数据应用中的重要作用。 ... [详细]

从0到1搭建大数据平台 ... [详细]

本文通过一个具体的Hadoop MapReduce案例，详细介绍了如何利用MapReduce框架来统计和分析手机用户的流量使用情况，包括上行和下行流量的计算以及总流量的汇总。 ... [详细]

本文详细探讨了云计算与大数据技术的关键知识点，包括大数据处理平台、社会网络大数据、城市大数据、工业大数据、教育大数据、数据开放与共享的应用，以及搜索引擎与Web挖掘、推荐技术的研究及应用。文章还涵盖了云计算的基础概念、特点和服务类型分类。 ... [详细]

本文介绍如何通过整合SparkSQL与Hive来构建高效的用户画像环境，提高数据处理速度和查询效率。 ... [详细]

本文介绍了Hadoop的核心组件，包括高可靠性和高吞吐量的分布式文件系统HDFS、分布式的离线并行计算框架MapReduce、作业调度与集群资源管理框架YARN以及支持其他模块的工具模块Common。 ... [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]

Zookeeper作为Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件，主要致力于解决分布式应用中的常见数据管理难题。它提供了统一的命名服务、状态同步服务以及集群管理功能，有效提升了分布式系统的可靠性和可维护性。此外，Zookeeper还支持配置管理和临时节点管理，进一步增强了其在复杂分布式环境中的应用价值。 ... [详细]

随着移动互联网的发展，Feed流系统成为了众多社交应用的核心组成部分。本文将深入探讨如何设计一个高效、稳定的Feed流系统，涵盖从基础架构到高级特性的各个方面。 ... [详细]

本文介绍了在解决Hive表中复杂数据结构平铺化问题后，如何通过创建视图来准确计算广告日志的曝光PV，特别是针对用户对应多个标签的情况。同时，详细探讨了UDF的使用方法及其在实际项目中的应用。 ... [详细]

本文探讨了HBase在企业级应用中的数据复制与灾备同步解决方案，包括存量数据迁移及增量数据实时同步的方法。 ... [详细]

本文深入探讨了NoSQL数据库的四大主要类型：键值对存储、文档存储、列式存储和图数据库。NoSQL（Not Only SQL）是指一系列非关系型数据库系统，它们不依赖于固定模式的数据存储方式，能够灵活处理大规模、高并发的数据需求。键值对存储适用于简单的数据结构；文档存储支持复杂的数据对象；列式存储优化了大数据量的读写性能；而图数据库则擅长处理复杂的关系网络。每种类型的NoSQL数据库都有其独特的优势和应用场景，本文将详细分析它们的特点及应用实例。 ... [详细]