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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]

本文介绍了一款基于Spark和Scala开发的应用程序，该应用通过配置单元作为输入，经过Spark处理层进行批处理操作，最终数据存储于Cassandra数据库中。文章探讨了如何实现该应用的测试自动化，包括业务逻辑测试、集成测试、用户验收测试（UAT）及回归测试。 ... [详细]

本文深入探讨了PySpark中DataFrame的使用方法及其相对于传统RDD的优势，旨在帮助开发者更好地理解和利用这一强大工具。 ... [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]

本文详细探讨了如何在 SparkSQL 中创建 DataFrame，涵盖了从基本概念到具体实践的各种方法。作为持续学习的一部分，本文将持续更新以提供最新信息。 ... [详细]

本文探讨了解决getallheaders函数引起的服务器500错误的方法，并介绍八种有效的服务器性能优化技术，包括内存数据库的应用、Spark RDD的使用、缓存策略的实施、SSD的引入、数据库优化、IO模型的选择、多核处理策略以及分布式部署方案。 ... [详细]

Apache Flink作为大数据处理领域的新兴力量，凭借其独特的流处理能力和高效的批处理性能，迅速获得了广泛的关注。本文旨在深入探讨Flink的关键技术特点及其应用场景，为大数据处理提供新的视角。 ... [详细]

本文详细介绍了Apache Spark 2.2.0版本中集群模式的基本概念和工作流程，包括如何通过集群管理器分配资源，以及Spark应用程序在集群中的运行机制。链接：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/cluster-overview.html ... [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]

本文详细介绍了ODBC（开放式数据库连接），这是一种允许应用程序访问多种数据库系统的标准API。自1992年由微软与Simba合作推出以来，ODBC已成为跨平台数据访问的重要标准。 ... [详细]

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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]

本文详细探讨了Scala中单例模式的实现方式，通过关键字object来模拟其他语言中的静态成员功能，同时介绍了伴生对象的概念及其应用场景。 ... [详细]

龙蜥社区的开发者们通过自己的实践和经验，推动着开源技术的发展。本期「龙蜥开发者说」聚焦于一位资深开发者的三次技术转型，分享他在龙蜥社区的成长故事。 ... [详细]