在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一個用于集群資源管理的開源框架,它可以用于執(zhí)行和管理各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序,如Hadoop、Spark等。以下是一個簡要的解釋,說明一個應(yīng)用程序如何在YARN集群上執(zhí)行的過程: 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-09-06 |傳智教育 |應(yīng)用程序如何在Yarn集群上執(zhí)行?
HBase是一個分布式、面向列的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),通常用于存儲大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。HBase的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)是基于Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS(Hadoop Distributed File System)構(gòu)建的,它將數(shù)據(jù)分為多個 Region存儲在不同的Region Server上。Region是HBase中的基本數(shù)據(jù)單元,它代表了一部分數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-09-05 |傳智教育 |HBase Region分裂的意義
在大數(shù)據(jù)處理框架Apache Spark中,一個Spark Stage是一組具有相同操作的任務(wù)的集合,這些任務(wù)可以在并行計算中執(zhí)行。Spark將整個作業(yè)劃分為一系列的Stages來執(zhí)行,以便更好地管理和優(yōu)化計算。以下是Spark Stage是如何劃分的詳細說明: 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-09-04 |傳智教育 |Spark Stage怎樣劃分
在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,全分布模式是一種常見的數(shù)據(jù)處理模式,通常用于分布式計算和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。下面是在全分布模式中需要注意的一些重要點: 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-09-01 |傳智教育 |全分布模式注意什么
Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中大量小文件可以導(dǎo)致多種問題,這些問題包括:每個文件和目錄在HDFS中都需要一個命名空間條目,這會占用大量內(nèi)存。如果有大量小文件,HDFS的命名空間會很快耗盡內(nèi)存,導(dǎo)致性能下降甚至集群崩潰。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-08-29 |傳智教育 |HDFS中小文件過多問題處理
Hadoop 是一個分布式存儲和計算框架,用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hadoop 的副本策略是指如何在集群中存儲數(shù)據(jù)的多個副本,并涉及到副本的數(shù)量和位置的選擇。副本策略在Hadoop中非常重要,因為它直接影響到數(shù)據(jù)的可靠性、容錯性和性能。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-08-29 |傳智教育 |Hadoop副本策略,Hadoop副本策略優(yōu)缺點
HBase是一個分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫,通常用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)。在HBase中,預(yù)分區(qū)是一種非常重要的概念,它可以幫助你更有效地管理數(shù)據(jù)分布和訪問性能。預(yù)分區(qū)允許我們在插入數(shù)據(jù)時明確定義數(shù)據(jù)如何分布在表的不同區(qū)域之間,從而避免熱點問題和提高查詢性能。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-08-28 |傳智教育 |Hbase預(yù)分區(qū)如何實現(xiàn)
在Hive中,我們可以使用不同的方式來執(zhí)行表的JOIN操作,這些方式包括:當一個表非常小而另一個表非常大時,可以使用Map-Side Join。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2023-08-28 |傳智教育 |Hive的join方式有幾種,如何實現(xiàn)