flink内存管理,设置思路,oom问题,一文全

flink内存管理与资源大小设置思路,并行度,slot,taskmanager数量三者的数量关系

尚硅谷YYDS (课件资料)

尚硅谷大数据技术之基于虚拟机 CDH5.12.1(Kerberos、Sentry 等)尚硅谷大数据项目之实时数仓项目 13 天(spark+clickhouse+es)尚硅谷大数据技术之 Structured Steaming。尚硅谷大数据技术之 Kubernetes、Zabbix。尚硅谷大数据技术

大数据精准营销应用(一)

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大数据知识面试题-Hive (2022版)

Hive中所有的数据都存储在HDFS中,没有专门的数据存储格式在创建表时指定数据中的分隔符,Hive 就可以映射成功,解析数据。Hive中包含以下数据模型:**db:**在hdfs中表现为hive.metastore.warehouse.dir目录下一个文件夹**table:**在hdfs中表现所属

ClickHouse 与 Hbase的对比

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Spark中的Shuffle

一、Spark Shuffle 概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能

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Flink 常见面试题

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hive-动态分区Dynamic Partition

com往分区表插数据时,需要指定分区。这样一次只能插入一个分区。如果插入数据分散在多个分区中,就要通过动态分区功能,自动创建分区并填充。参数配置在使用动态分区之前,我们要进行一些参数的配置.hive.exec.dynamic.partition默认值:false是否开启动态分区功能,默认false关

数据建模:维度建模

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Hive自定义UDF函数详解

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Hadoop安装与配置

第一步:装虚拟机1.新建虚拟机2.典型,下一步,选择你的iso镜像文件,给你的虚拟机命名,选择安装文件位置3.选择一下磁盘大小,最后点完成。安装完成之后和跟下面的步骤来当然你也可以选择中文,需要选择中文就在下面搜索栏中搜ch选择简体中文即可。选择自动分区root密码设置123456,尽量设置简单的,

大数据项目实战——基于某招聘网站进行数据采集及数据分析(六)

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【spark大数据】spark大数据处理技术入门项目--购物信息分析

spark入门实战项目,加深对处理流程的理解。

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大数据面试题--数仓

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