学习了解Spark和Scala的理论知识以及安装部署
Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。目前,Spark生态系统已经
【Ambari】Ansible自动化部署大数据集群
ansible 自动化安装ambari
【Flink SQL】Flink SQL 基础概念(一):SQL & Table 运行环境、基本概念及常用 API
Table API 是一种集成在 Java、Scala 和 Python 语言中的查询 API,简单理解就是用 Java、Scala、Python 按照 SQL 的查询接口封装了一层 lambda 表达式的查询 API,它允许以强类型接口的方式组合各种关系运算符(如选择、筛选和联接)的查询操作,然后
Spark+Flink+Kafka环境配置
Spark+Flink+Kafka环境配置
基于VMware的CentOS 7虚拟机安装+配网+hadoop集群配置(超级详细完整版,适合初学者)
当今社会快速发展,大数据的存储越来越重要,hadoop的组件之一HDFS分布式文件系统就能实现大数据的存储;结合自身的学习经验,该文主要介绍了虚拟机的安装、配网以及hadoop集群搭建的详细过程,给后续的深入学习打下良好的基础。...............
大数据人工智能在零售行业的应用与优势
1.背景介绍随着大数据技术的不断发展,人工智能在各个行业中的应用也逐渐成为主流。零售行业也不例外。在这篇文章中,我们将深入探讨大数据人工智能在零售行业的应用与优势。1.1 大数据人工智能的概念大数据人工智能(Big Data AI)是指利用大量、多样化、高速生成的零售数据,通过人工智能算法和技术,实
大数据开发(Hive面试真题)
Hive的三种自定义函数包括UDF(User-Defined Function(用户定义函数))、UDAF(User-Defined Aggregate Function(用户定义聚合函数))和UDTF(User-Defined Table-Generating Function(用户定义表生成函数
Spark-Scala语言实战(10)
今天开始的文章,我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法,今天学习RDD方法中的cartesian,subtract两种方法。希望我的文章能帮助到大家,也欢迎大家来我的文章下交流讨论,共同进步。
数据仓库(数仓)详细介绍
数据仓库(数仓)的详细介绍
大数据开发(Hadoop面试真题-卷六)
这个过程通常称为分区操作。因此,Reduce任务知道去哪里拉Map结果集是通过分区操作来实现的。每个Reduce任务会收集到属于自己的分区中的键值对,然后对这些键值对进行处理,最终生成最终的结果。所以,Reduce任务知道去哪里拉Map结果集是。
大数据处理与分析-spark
比如,Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器,并且可以处理所有Hadoop支持的数据,包括HDFS、HBase等。与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上,基于硬盘的运算也要快10倍以上。b.RDD提供了一种
大数据数仓理论1.1-离线
内存将划分为多个区域,每个区域对应一个分区,当程序访问内存时系统将为其分配一个固定大小的分区;优点:简单易于管理缺点:浪费资源,内存碎片化积多。
Flink CDC实践
访问http://虚拟机ip:8081,查看flink webUI是否正常访问。下载flink安装包,网速较慢,可以尝试在国内镜像网址。将mysql和doris的驱动包移动到lib目录下。启动flink,查看启动是否成功。解压flink-cdc安装包。配置flink环境变量。下载flink安装包。解
【Spark精讲】Spark任务运行流程
Spark精讲,Spark任务运行流程,Spark任务执行流程,client模式,cluster模式,yarn-client模式,yarn-cluster模式,master参数
Spark 部署与应用程序交互简单使用说明
在本章中,我们介绍了开始使用Apache Spark所需的三个简单步骤:下载框架,熟悉Scala或PySpark交互shell,掌握高级Spark应用程序概念和术语。我们快速概述了使用转换和操作来编写Spark应用程序的过程,并简要介绍了使用Spark UI来检查所创建的job、stage和task
深入挖掘大数据的价值:实例分析
1.背景介绍大数据技术在过去的几年里取得了巨大的发展,成为当今世界各行业的核心技术之一。随着互联网、人工智能、物联网等领域的快速发展,大数据已经成为了这些领域的基石。大数据技术的核心在于能够有效地挖掘大量、多样化、高速增长的数据中的价值,以满足各种业务需求。在这篇文章中,我们将从以下几个方面进行深入
集群上运行pyspark
一、PySpark应用背景大规模结构化数据处理要求;scala编写函数对开发人员接受度低,python的高度简化代码完美契合数据处理过程;和scala处理无任何性能上的差异;二、PySpark原理Spark是什么:分布式(集群部署),高性能(基于内存可缓存磁盘),高可用的基于RDD(分区的不可变的弹
老杨说运维 | 运维大数据价值探索
运维大数据具有其独特的特征,那么该在什么场景下使用才有效?如何更好的利用这些数据?
HBase Shell基本操作
先在Linux Shell命令行终端执行脚本启动HDFS,再执行脚本启动HBase。如果Linux系统已配置HBase环境变量,可直接在任意目录下执行脚本命令,就可进入HBase Shell的命令行终端环境,exit可以退出HBase Shell(我安装的是伪分布式的HBase)。
Spark Stage
Spark中的一个Stage只不过是物理执行计划其中的一个步骤,它是物理执行计划的一个执行单元。一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage,可以简单理解为MapReduce里面的Map Stage, Reduce Stage。Spark的Job中Stage之间会有依赖关系。可以利