【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中过滤数据filter和when函数的使用技巧
在PySpark中，when和filter是两个非常有用的函数，它们用于在DataFrame中进行条件筛选和数据转换。when通常与select和withColumn一起使用，用于根据条件创建新的列或转换数据。filter则用于根据条件筛选出满足特定条件的行。PySpark中的when和filter
大数据-234 离线数仓 - 异构数据源 DataX 将数据 从 HDFS 到 MySQL
DataX 是阿里巴巴开源的一款分布式数据同步工具，用于实现各种异构数据源之间高效、稳定的数据同步。其主要功能包括数据的批量导入、导出和实时传输，支持多种主流数据源，例如关系型数据库、NoSQL 数据库、大数据存储系统等。DataX 的核心思想是“插件化架构”，通过灵活的 Reader 和 Writ
shell中执行hive指令以及hive中执行shell和hdfs指令语法
主要介绍了shell中执行hvie指令、hive交互中执行linux及hdfs指令
Hbase整合Mapreduce案例1 hdfs数据上传至hbase中——wordcount
程序主类，和原有的Mapreduce相比逻辑上没有多大的区别。和一般MR程序不同，此处实现TableReducer的接口。现在调用的则是TableReducer接口的实现类。不过原有的mr程序调用的reduce接口的实现类。没什么需要特别注明的，Map层并没有什么修改。注意下哈，这里是hadoop
Hadoop(HDFS)
Hadoop是一个开源的分布式系统架构，旨在解决海量数据的存储和计算问题，Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型和YARN资源管理器,最近需求需要用到HDFS和YARN。
【hdfs】【hbase】【大数据技术基础】实践二 HBase Java API编程
为什么可以写命令还要编写程序？自动化批量处理？尽管我们可以通过HBase的shell命令行工具进行数据操作，但在实际的生产环境中，为了提高效率和实现自动化处理，我们通常需要编写程序来与HBase进行交互。本实例使用Eclipse编写java程序，来对HBase数据库进行增删改查等操作，Eclipse
hadoop_hdfs-site.xml配置实例
hadoop3.2.3的高可用集群hdfs-site.xml配置实例。
Hadoop HDFS 命令行工具 hadoop fs 和 hdfs dfs 基本使用指南
hadoop fs 和 hdfs dfs 是两个命令行工具，它们的功能和用途基本相同，都是用来与Hadoop的分布式文件系统（HDFS）进行交互的。这两个命令实际上是同一个工具的不同调用方式。
Hadoop分布式文件系统(一)
HDFS简介
大数据-234 离线数仓 - 异构数据源 DataX 将数据 从 HDFS 到 MySQL
DataX 是阿里巴巴开源的一款分布式数据同步工具，用于实现各种异构数据源之间高效、稳定的数据同步。其主要功能包括数据的批量导入、导出和实时传输，支持多种主流数据源，例如关系型数据库、NoSQL 数据库、大数据存储系统等。DataX 的核心思想是“插件化架构”，通过灵活的 Reader 和 Writ
五、Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的原理与架构专业解析
HDFS 作为 Hadoop 生态系统的核心组件之一，主要承担大规模数据集的存储任务，并为 MapReduce 等分布式计算框架提供坚实的数据支持。其具备高容错性、高可靠性、高扩展性等显著特点，能够在成本相对低廉的硬件设备上稳定运行，尤其适用于处理海量的结构化和非结构化数据。Hadoop 分布式文件
Spark读MySQL数据rdd分区数受什么影响，读parquet、hdfs、hive、Doris、Kafka呢？
数据源影响因素配置参数MySQL、查询条件lowerBoundupperBoundParquet文件大小、文件数量、HDFSHDFS文件块大小、文件数量、Hive分区表、Doris查询条件、分区策略、KafkaKafka分区数、因此，读取数据源时的RDD分区数会受到数据源自身的存储方式、配置参数以及
大数据实验3 熟悉HDFS基本操作和编程实现
问题五：ResourceManager和NodeManager未启动Ps:使用jps命令可以检查各个进程是否已经成功启动。如果输出结果中包含以下信息，则说明相应的服务正在运行：为了确保Hadoop集群正常运行，特别是对于MapReduce作业的执行，需要启动ResourceManager和NodeM
Hadoop学习 第二章 HDFS
1. 什么是HDFS？HDFS全称：Hadoop Distributed File System是Hadoop三大组件（HDFS、MapReduce、YARN）之一可在多台服务器上构建集群，提供分布式数据存储能力2. HDFS中的架构角色有哪些？NameNode：主角色，管理HDFS集群和DataN
HDFS 频繁进入安全模式的原因及解决方案
HDFS安全模式频繁触发影响Hadoop集群稳定性？本文深入剖析HDFS安全模式机制，提供全面优化方案。从基础调整到高级系统调优，包括数据块修复、NameNode配置、网络优化、JVM调优、自动化监控等。学习如何提升DataNode性能，实现智能数据平衡，优化元数据管理。掌握这些技巧，显著减少安全模
【Hadoop】【大数据技术基础】实验二 hdfs shell操作实验
【说明】：其中cat myLocalFile.txt >> /home/hadoop/myLocalFile.txt 这个命令尝试将myLocalFile.txt文件的内容追加到/home/hadoop/myLocalFile.txt文件的末尾。把本地文件系统的“/home/hadoop/myLoc
hadoop平台搭建+mysql+hdfs
scp /etc/profile root@slave1:/etc/(要分别在slave1，slave2上重新加载)scp /etc/profile root@slave1:/etc/(要分别在slave1，slave2上重新加载)将alldata.csv文件上传到/root/software/中，
六、深度剖析 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的数据存储机制与读写流程
HDFS 是一种高度分布式的文件系统，其专门为在大规模的集群环境之下存储和管理海量规模的数据而精心设计。它具备着极高的容错性、极为可靠的稳定性以及强大的可扩展性等显著特点，能够轻松处理 PB 级乃至更加庞大的数据量。HDFS 采用了主从架构的模式，主要是由 NameNode 和 DataNode 共
开源大数据HDFS的Shell操作（实验三）
掌握HDFS文件上传与下载的具体命令。掌握HDFS文件管理的基本操作。
Hadoop/HBase/HDFS 常用默认端口总结列举,以及作用
必须要吐槽一句, 光看这些端口, 就能发现Hadoop设计的复杂性在2020s的今天显得有点格格不入, 如今, 如果没有历史包袱,如果非必要, 还是选择同类替换的应用对需求进行专项专用吧。节点管理器本地化端口（默认为8040）：用于节点管理器与本地化服务进行通信，获取应用程序所需的资源。应用程序
