當一個新的消費者加入到群組中時,或者一個已經(jīng)離開的消費者重新加入,都可能觸發(fā)Rebalance。這可能是由于新的消費者希望加入消費者群組,或者舊的消費者重新加入,這樣就需要重新分配分區(qū)。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-02-02 |傳智教育 |kafka什么時候會做rebalance重平衡
MPP(Massively Parallel Processing)和MR(MapReduce)是兩種不同的數(shù)據(jù)處理框架,用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它們有一些相似之處,但在原理和實現(xiàn)上存在一些顯著的區(qū)別。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-02-01 |傳智教育 |從原理上說一下mpp和mr的區(qū)別
Hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具,用于處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。在Hive中,有一些函數(shù)可用于行轉(zhuǎn)列(Pivot)和列轉(zhuǎn)行(Unpivot)操作。這些函數(shù)主要用于將表中的數(shù)據(jù)在行和列之間進行轉(zhuǎn)換。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-01-31 |傳智教育 |Hive的行轉(zhuǎn)列和列轉(zhuǎn)行函數(shù)
reduceByKey和groupByKey是Spark中的兩個不同的轉(zhuǎn)換操作,用于處理鍵值對(key-value pairs)的RDD(Resilient Distributed Dataset)。它們之間的主要區(qū)別在于它們執(zhí)行的操作和結(jié)果的組織方式。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-01-30 |傳智教育 |reduceBykey和groupBykey有啥區(qū)別
在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中,fsimage和edits是兩個關(guān)鍵的元數(shù)據(jù)文件,用于記錄文件系統(tǒng)的狀態(tài)和變更。它們一起工作以維護文件系統(tǒng)的一致性和持久性。以下是它們的主要區(qū)別: 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-01-29 |傳智教育 |fsimage和edit的區(qū)別
Scrapy是一個用于爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)的Python框架,它內(nèi)置了一個去重(Duplicate Removal)的機制,以確保在爬取過程中不會重復獲取相同的數(shù)據(jù)。Scrapy的去重原理主要基于請求的指紋(fingerprint)來進行判斷。以下是Scrapy去重的詳細說明。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-01-26 |傳智教育 |scrapy的去重原理
在Hadoop 1.x版本中,NameNode、JobTracker和TaskTracker的默認端口號如下。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-01-25 |傳智教育 |Namenode、Job tracker和task tracker的端口號
在MapReduce中,默認的分區(qū)機制是基于鍵(key)的哈希分區(qū)(Hash Partitioning)。MapReduce框架將Map階段產(chǎn)生的鍵值對按照鍵進行哈希運算,然后將結(jié)果對分區(qū)數(shù)取模,從而確定每個鍵值對應的分區(qū)。這樣可以確保具有相同鍵的鍵值對會被分配到相同的分區(qū),方便后續(xù)的Reduce階段進行處理。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2024-01-24 |傳智教育 |Map到Reduce默認的分區(qū)機制