【硬刚大数据】从零到大数据专家之Flink性能调优总结

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]

Ambari 每分钟会向 Datanode 发送一次“ping”请求以确保其正常运行。然而，Datanode 在处理空内容时没有相应的逻辑，导致出现错误。 ... [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]

通过马老师的视频学习了Java中的容器相关内容，包括Collection、Set、List、Map及其常见实现类，并深入了解了这些容器的基本操作方法。 ... [详细]

在List和Set集合中存储Object类型的数据元素 ... [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]

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]

在构建高可用性的Spark分布式集群过程中，确保所有节点之间的无密码登录是至关重要的一步。通过在每个节点上生成SSH密钥对（使用 `ssh-keygen -t rsa` 命令并保持默认设置），可以实现这一目标。此外，还需将生成的公钥分发到所有节点的 `~/.ssh/authorized_keys` 文件中，以确保节点间的无缝通信。为了进一步提升集群的稳定性和性能，建议采用负载均衡和故障恢复机制，并定期进行系统监控和维护。 ... [详细]

随着最后一台设备的下线，标志着超过10PB的HBase数据迁移项目顺利完成。目前，新的集群已在新机房稳定运行超过两个月，监控数据显示，新集群的查询响应时间显著降低，系统稳定性大幅提升。此外，数据消费的波动也变得更加平滑，整体性能得到了显著优化。 ... [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]

Hadoop的文件操作位于包org.apache.hadoop.fs里面，能够进行新建、删除、修改等操作。比较重要的几个类：(1)Configurati ... [详细]

通过使用Sqoop导入工具，可以精确控制并高效地将表数据的特定子集导入到HDFS中。具体而言，可以通过在导入命令中添加WHERE子句来指定所需的数据范围，从而在数据库服务器上执行相应的SQL查询，并将查询结果高效地存储到HDFS中。这种方法不仅提高了数据导入的灵活性，还确保了数据的准确性和完整性。 ... [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]