学习大数据必须掌握哪些核心技术？
大数据发展到今天，已经是越来越成熟，无论是大型互联网公司，还是小型的创业公司，都能看见大数据的身影。那么，学习大数据必须掌握哪些核心技术呢？数据采集就是将这些包括移动互联网数据、社交网络的数据等各种来源的数据，写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据进行综合分析。Flume NG作为实时日
hadoop生态圈面试精华之MapReduce(二)
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Hadoop大数据处理架构学习——Linux系统上安装Hadoop（Ubuntu22.04）
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distribute File System，HDFS）和MapReduce。Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布
集群打开和关闭顺序及其命令
集群打开关闭顺序如果错了会非常麻烦，掌握以下知识点，问题迎刃而解
Hadoop，Spark，Tez的区别与联系
本文主要介绍，三种计算引擎的的各自优势，与区别，可以帮助你在学习过程中解决学习中的疑惑！
伪分布式集群搭建（hadoop）
hadoop伪分布式搭建
大数据平台下的数据治理
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
通过WordCount案例深入理解MapReduce的实现过程
- MrAppMaster：负责整个程序的过程调度和状态协调- MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程- ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理过程
Hadoop生态之Kafka(一)
Kafka基础知识以及对设计模式的理解Kafka面试题
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DataFrame基础知识
DataFrame：可以看出分布式Row对象的集合，在二维表数据集的每一列都带有名称和类型，这些就是schema（元数据）Select：col：某一列，as：重命名 filter：过滤groupBy() ，对记录进行分组sort排序。，并且可以从很多数据源中创建，如结构化文件、外部数据库、Hive
大数据集群环境配置从Hadoop—＞ ...........—＞Hbase
包含hadoop，flume，kafka，hbase，zookeeper，mysql，tomcat，redis的部署流程，适用于单个环境的安装和项目集群环境的安装。
【大数据】搭建Hadoop集群（附一键部署脚本）
汝之观览，吾之幸也！本文主要讲解Hadoop运行环境的搭建（三台虚拟机），一键脚本部署，全自动化，不再需要按照文档一个一个进行配置，脚本执行后就可登录hadoop集群。
超详细Hive总结！！！
超详细Hive总结！！！快来看
hadoop生态圈面试精华之Hadoop基础
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重磅发布 ， 阿里云全链路数据湖开发治理解决方案
阿里云重磅发布全链路数据湖解决方案，主要包含开源大数据平台E-MapReduce(EMR) + 一站式大数据数据开发治理平台DataWorks + 数据湖构建DLF + 对象存储OSS等核心产品。
Hive面试题系列-求用户最大连续活跃天数 2
代码】Hive面试题系列-求用户最大连续活跃天数 2。
大数据异常处理之蓝屏，断电导致mysql异常
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集群模式执行Spark程序(第七弹)
打包成功标志： 显示BUILD SUCCESS，可以看到target目录下的2个jar包。读取数据文件,RDD可以简单的理解为是一个集合，集合中存放的元素是String类型。在pom.xml文件中添加所需插件。#先将解压的两个jar包复制出来。把结果数据保存到HDFS上。...
HDFS-学习日记
在尚大的学习的学习笔记。。。
