IDEA在WIN系统下搭建调试HADOOP3的MR调试环境
搭建可以调试hadoop3的MR程序本地环境。
Hive中MR（MapReduce）、Tez和Spark执行引擎对比
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了一种SQL-like的查询语言（HiveQL），用于对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据进行分析。Hive将用户的查询转换为底层的执行计划，并通过不同的执行引擎进行处理。特性MapReduceTezSpark执行方式分阶段（Map/R
Hive的优化大全,超过16种优化,详细篇,附带mysql数据库的优化
hive的十六种优化的原理和代码; mysql的优化方式 介绍
Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)
hive切换计算引擎 mr tez spark
Flink Shuffle、Spark Shuffle、Mr Shuffle 对比
Flink Shuffle、Spark Shuffle、Mr Shuffle 对比
AI专题：AI+MR引领变革，看好技术迭代与应用场景落地
今天分享的是深度研究报告：《（报告出品方：东北证券股份有限公司）页。
Hadoop学习笔记（HDP）-Part.14 安装YARN+MR
使用Yarn提交MapReduce任务的时候，中间结果会保存在HDFS，/user/username/，如果/user目录下用户目录下不存在，则被创建，当MR执行结束之后，中间结果会被删除，目录保留。因此需要在Ranger中对/user的权限做策略。
Hive表锁机制原理以及各种场景的解决方案
hive 锁机制(S锁,X锁) 是由hive的事务管理器出发，锁的原理是 一张表简称A表，我们对A表做查询操作的时候，就会获取到A表的S锁(共享锁), 如果对A表做alter 等其他操作就会获取A表的X锁(排他锁) 如果A表同时拥有S锁和X锁，A表就会死锁。死锁后的现象就是做drop truncat
大数据竞赛MR培训与题型
JavaHadoopMapReduce 自己定义的需要序列化和反序列化可以通过实现 Writable接口来使用。 在重写map方法时，如果中间处理数据时将类型转化为Java的数据类
Mr. Cappuccino的第59杯咖啡——简单手写SpringIOC框架
底层使用map集合管理对象，key=beanId，value=实例对象。基于反射+工厂模式+DOM技术。基于反射+工厂模式实现。
【ChatGPT】Mr. Ranedeer：可定制个性化学习体验的 GPT-4 AI 导师提示
Mr. Ranedeer AI Tutor是一个可定制的提示，为具有不同需求和兴趣的用户提供个性化的学习体验。它使用GPT-4来释放AI的潜力，并允许您调整知识深度以匹配您的学习需求，自定义学习风格，沟通类型，语气和推理框架 。当您使用Mr. Ranedeer AI Tutor时，您可以选择自己的学
spark和Mapreduce的对比
1.spark和Mapreduce的简单介绍MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分
