大数据生态组件学习笔记（一）
负责开发和维护多个知名的开源项目，如 Apache HTTP Server、Apache Hadoop、Apache Spark 等。spark是在内存中计算，然后数据存在内存中吗，从内存中读取数据？，实际需求可能会更高，考虑到中间结果、操作的复杂性和其他因素，建议至少准备 1.5 到 2 倍的内存
Python大数据学习之Hadoop学习——day08_hive函数
注意：cluster by 和 distribute by 字段名 sort by 字段名 受当前设置的reduces数量影响，但是设置的reduce数量对order by 无影响，因为order by 就是全局排序，就是一个reduce。分组查询格式：select 分组字段名，聚合函数(字段名)
项目：千亿级离线数仓项目
整个项目的数据源都是集中在MySQL中的，通过sqoop完成数据的导入操作，将数据导入到HDFS中使用HIVE构建相关的表，建立数仓体系，在HIVE进行分层处理，在进行统计分析的时候，采用presto提升分析的效率，将分析的结果导出到Mysql中，最后使用fineBi完成报表展示操作。整个项目基于c
最新版hadoop-3.4.0集群安装和配置（目前论坛的都是老古董了，看我的准没错！！！）这里以三台服务器为例
最新版hadoop3.4.0集群搭建
大数据毕业设计hadoop基于数据挖掘的广州招聘可视化分析系统+java可视化大屏
基于数据挖掘的广州招聘可视化分析系统是一个创新的在线平台，旨在通过深入分析大数据来优化和改善广州地区的招聘流程。系统利用Java语言、MySQL数据库，结合目前流行的 B/S架构，将广州招聘可视化分析管理的各个方面都集中到数据库中，以便于用户的需要。该系统为管理员和用户提供了一系列功能，以实现更有效
Hive数仓操作（十三）
一、JSON 数据1. JSON 特点2. JSON 的语法3. JSON 在 Hive 中的使用get_json_object()二、HIVE的JSON 数据处理示例数据格式第一步：提取数据第二步：数据处理JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，
Hive 的窗口函数 详解
逻辑层是 Hive 中的窗口函数，它依赖分区和排序规则来生成每个分区中的行号。物理层：Hive 在执行时，通过MapReduce或Tez实现了分布式排序和行号分配，关键类如和负责处理窗口函数的具体逻辑。性能优化：通过合理调优 Hive 参数、增加并行度和使用高效的执行引擎如 Tez，可以显著提升的执
【计算机毕设-大数据方向】基于Hadoop的医疗健康数据分析可视化系统的设计与实现
随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。在医疗健康领域，数据量的增长速度尤为惊人，这既包括了临床数据、患者个人信息，也涵盖了基因组学等复杂的生物信息。这些数据不仅数量庞大，而且种类繁多，结构复杂，传统的数据处理方式已经难以满足对这些数据进行深入挖掘的需求。因此，如何有效地管理和
DataGrip远程连接Hive
#学会用datagrip连接hive
Hadoop
Hadoop 是处理大规模数据的强大工具，它通过 HDFS 提供分布式存储，通过 MapReduce 实现分布式计算，通过 YARN 管理资源，构成了一个高度可扩展的分布式系统。尽管 Hadoop 由于其批处理特点不适用于所有场景，但它在大数据领域依然具有不可替代的重要地位，尤其是在数据湖和批处理任
springboot基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化(源码+爬虫可视化+文档+调试)
开发语言：Java框架：springbootJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven本系统是基于B/S架构的网站系统，分为系统管理员和用户两大部分。它的主要功能包括系统
2. PySpark的HDFS和MySQL读写
集群主节点IP地址为：192.168.126.10。先初始化SparkSession，Spark master的默认端口是7077。再读取HDFS数据，HDFS的端口是9000，在HDFS系统的/data/目录下存放了三个数据集：ratings.csv，movies.csv，tags.csv。先读取
基于Hadoop的个性化图书推荐系统的设计与实现大数据分析系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
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基于Hadoop的国内手机销售大数据分析与可视化研究【百万数据集】
本研究聚焦于京东2023年11月手机销售数据的深入分析，旨在探究消费者行为模式和市场动向。我们收集了近93万条销售记录，包含27个关键字段，如订单时间、支付状态、手机型号等，同时确保了用户隐私的保护。数据处理环节中，我们首先进行了数据清洗，包括去重、填补缺失值和标准化字段名，以保证分析的准确性。随后
使用 Hadoop MapReduce 实现历年最高温度统计
0 : 1);作用：等待 MapReduce 作业完成，并根据作业的执行结果退出 Java 程序。含义提交作业并等待作业完成。根据作业是否成功，返回0或1。用于终止程序，并传递作业的成功或失败状态。
本地windows访问hadoop的hdfs并实现wordcount
下载地址直接下载zip文件，之后保留自己hadoop版本的或者相近版本的就可以，其他都删掉。 这里我保留的3.3.5 因为我的是3.3.1 ok下载完成.配置系统变量: 新建一个环境变量,并写入自己的依赖项路径. 然后再Path中配置:记得点确定!! 这里可能总共有三个确定,必须全点,否则没用.作
如何在hadoop上进行词频统计（完全分布）
可以通过，web UI的方式查看是否上传成功。进入到这个页面，点击右上角的，Utilities，点击第一个选项，即可查看文件是否上传成功。不要自己创建output目录，如果自己创建了output目录会导致程序运行失败，也可以改一个没有碰到过的命令。那么最后，可以去HDFS的ui查看统计结果，结果存放
Hadoop3：HDFS-集群安全模式
Hadoop
hadoop_core-site.xml配置实例
hadoop3.2.3的高可用集群core-site.xml配置实例。
大数据开发工程师必懂的Hive调优与实战保姆指南
一、数据仓库的定义与传统数据仓库的挑战数据仓库是什么呢？简单来说，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，主要目的是支持管理决策过程。在传统的数据仓库环境中，随着数据量不断地增长，单节点的关系型数据仓库逐渐暴露出一些问题。当处理海量数据时，它们会面临性能瓶颈和扩展性的难题。想
