全部 大數(shù)據(jù)新聞動(dòng)態(tài) 大數(shù)據(jù)技術(shù)文章 大數(shù)據(jù)常見(jiàn)問(wèn)題 技術(shù)問(wèn)答

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    Linux系統(tǒng)安裝虛擬機(jī)的網(wǎng)絡(luò)配置方法

    虛擬機(jī)在安裝和克隆之后，雖然能夠直接使用，但是此時(shí)虛擬機(jī)的IP是動(dòng)態(tài)生成的，在不斷的開(kāi)停過(guò)程中很容易改變，非常不利于實(shí)際開(kāi)發(fā);通過(guò)Hadoop01克隆的虛擬機(jī)(假設(shè)克隆了2個(gè)虛擬機(jī)Hadoop02和Hadoop03)則完全無(wú)法動(dòng)態(tài)分配到IP，直接無(wú)法使用。因此，虛擬機(jī)在安裝和克隆之后還需要對(duì)虛擬機(jī)的網(wǎng)絡(luò)都分別進(jìn)行配置。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-02 |傳智教育 |虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置,Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)

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    HDFS讀寫(xiě)流程介紹，HDFS讀數(shù)據(jù)和寫(xiě)數(shù)據(jù)的原理是什么？

    Client(客戶端)對(duì)HDFS中的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫(xiě)操作，分別是Client從HDFS中查找數(shù)據(jù)，即為Read(讀)數(shù)據(jù);Client從HDFS中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，即為Write(寫(xiě))數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個(gè)文件1.txt文件，大小為300M，這樣就劃分出3個(gè)數(shù)據(jù)塊，我們根據(jù)這三個(gè)模塊分別講解HDFS文件讀數(shù)據(jù)和寫(xiě)數(shù)據(jù)的原理。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-01 |傳智教育 |HDFS讀寫(xiě)流程,HDFS讀寫(xiě)數(shù)據(jù)的原理

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    MapReduce程序怎樣設(shè)置本地運(yùn)行模式?

    MapReduce程序運(yùn)行模式有本地運(yùn)行模式和集群運(yùn)行模式，集群運(yùn)行模式只需要將MapReduce程序打成Jar包上傳至集群即可，下面我們以詞頻統(tǒng)計(jì)為例，講解如何將MapReduce程序設(shè)置為在本地運(yùn)行模式。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-01 |傳智教育 |MapReduce兩種運(yùn)行模式

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    Scala算術(shù)操作符重載怎樣使用？

    ?Scala算術(shù)和操Scala中算術(shù)操作符(+、-、*、/、%)的作用和Java是一樣的，位操作符(&、|、>>、<<)也是一樣的。特別強(qiáng)調(diào)的是，Scala的這些操作符其實(shí)是方法。例如，a+b其實(shí)是a.+(b)的簡(jiǎn)寫(xiě)，接下來(lái)，我們通過(guò)Scala交互式Shell編程講解操作符的使用，具體示例代碼如下。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-11-18 |傳智播客 |Scala算術(shù)和操符

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    大數(shù)據(jù)的兩種計(jì)算框架優(yōu)劣對(duì)比，哪個(gè)更適合開(kāi)發(fā)？

    Hadoop與Spark兩者都是大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，但是兩者各自都有自己的優(yōu)勢(shì)，到底哪個(gè)更適合開(kāi)發(fā)使用，下面對(duì)兩者做一個(gè)簡(jiǎn)單對(duì)比： 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-11-18 |傳智播客 |Spark與Hadoop對(duì)比

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    如何操作MapReduce的性能調(diào)優(yōu)？

    使用Hadoop進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)算，當(dāng)數(shù)據(jù)量極其大時(shí)，那么對(duì)MapReduce性能的調(diào)優(yōu)重要性不言而喻，尤其是Shuffle過(guò)程中的參數(shù)配置對(duì)作業(yè)的總執(zhí)行時(shí)間影響特別大。下面總結(jié)一些和MapReduce相關(guān)的性能調(diào)優(yōu)方法，主要從五個(gè)方面考慮：數(shù)據(jù)輸入、Map階段、Reduce階段、Shuffle階段和其他調(diào)優(yōu)屬性。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-11-18 |傳智播客 |MapReduce的性能調(diào)優(yōu)方法

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    HBase表常見(jiàn)Shell命令及具體語(yǔ)法操作講解【大數(shù)據(jù)文章】

    Shell命令可以很方便地操作HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，例如創(chuàng)建、刪除及修改表、向表中添加數(shù)據(jù)、列出表中的相關(guān)信息等操作。不過(guò)當(dāng)使用Shell命令行操作HBase時(shí)，首先需要進(jìn)入HBase Shell交互界面,通過(guò)一系列Shell命令操作HBase，接下來(lái)，通過(guò)一張表列舉一些操作HBase表常見(jiàn)的Shell命令。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-11-17 |傳智播客 |常見(jiàn)的Shell命令具體是怎樣操作的

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    HDFS的高可用架構(gòu)是怎樣工作的?

    在Hadoop1.0版本中，NameNode只有一個(gè)，一旦這個(gè)NameNode發(fā)生故障，就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)Hadoop集群不可用，也就是發(fā)生了單點(diǎn)故障問(wèn)題。為了解決單點(diǎn)故障問(wèn)題，Hadoop2.0中的HDFS中增加了對(duì)高可用的支持。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-11-12 |傳智播客 |HDFS高可用架構(gòu)

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