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]

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]

本文详细记录了 MIT 6.824 课程中 MapReduce 实验的开发过程，包括环境搭建、实验步骤和具体实现方法。 ... [详细]

本文介绍了如何在 MapReduce 作业中使用 SequenceFileOutputFormat 生成 SequenceFile 文件，并详细解释了 SequenceFile 的结构和用途。 ... [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]

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]

从0到1搭建大数据平台 ... [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]

2012年9月12日，优酷土豆校园招聘笔试题目解析与备考指南。在选择题部分，有一道题目涉及中国人的血型分布情况，具体为A型30%、B型20%、O型40%、AB型10%。若需确保在随机选取的样本中，至少有一人为B型血的概率不低于90%，则需要选取的最少人数是多少？该问题不仅考察了概率统计的基本知识，还要求考生具备一定的逻辑推理能力。 ... [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]