howtosetconcurrencemaptasksonhadoop2.5

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]

com.sun.javadoc.PackageDoc.exceptions()方法的使用及代码示例 ... [详细]

本文介绍如何使用 Python 的 DOM 和 SAX 方法解析 XML 文件，并通过示例展示了如何动态创建数据库表和处理大量数据的实时插入。 ... [详细]

本文探讨了 Kafka 集群的高效部署与优化策略。首先介绍了 Kafka 的下载与安装步骤，包括从官方网站获取最新版本的压缩包并进行解压。随后详细讨论了集群配置的最佳实践，涵盖节点选择、网络优化和性能调优等方面，旨在提升系统的稳定性和处理能力。此外，还提供了常见的故障排查方法和监控方案，帮助运维人员更好地管理和维护 Kafka 集群。 ... [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]

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]

 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]

本文整理了Java中org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs.addInputPath()方法的一些代码 ... [详细]

这篇文章总结的非常到位,故而转之一MapReduce概述MapReduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，它最初是由Google工程师设计并实现的ÿ ... [详细]

对于开源的东东，尤其是刚出来不久，我认为最好的学习方式就是能够看源代码和doc，測试它的样例为了方便查看源代码，关联导入源代 ... [详细]

本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化，涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]

在 Ubuntu 中遇到 Samba 服务器故障时，尝试卸载并重新安装 Samba 发现配置文件未重新生成。本文介绍了解决该问题的方法。 ... [详细]

1 Hadoop中各工程包依赖简述   Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。   GoogleCluster：ht ... [详细]

MR程序的几种提交运行模式本地模型运行1在windows的eclipse里面直接运行main方法，就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行-- ... [详细]