Spark高级特性 (难)
Spark高级特性
大数据平台/大数据技术与原理-实验报告--部署全分布模式HBase集群和实战HBase
关闭HBase集群照本实验设置，关闭HBase集群后HBase主节点master上的主进程HMaster、HBase从节点slave1、slave2上的从进程HRegionServer消失，同时HBase主从节点上所有与HBase相关的ZooKeeper节点文件*.znode和进程号文件*.pid也
es7.17版本之后的查询警告提示解决办法
打开es安装路径,打开config文件夹，编辑。elasticsearch.yml，在里面添加。然后保存退出，重启es,问题解决。
【Flink精讲】Flink数据延迟处理
面试题：Flink数据延迟怎么处理？将迟到数据直接丢弃【默认方案】将迟到数据收集起来另外处理（旁路输出）重新激活已经关闭的窗口并重新计算以修正结果（回撤流）Flink数据延迟处理方案双流Join中的数据延迟处理
git碰到最常见相关疑难操作记录
Git相关最常见疑难排错记录
浅谈Flink架构及拓扑图
Flink架构与拓扑图
奇点云数据安全产品DataBlack更新，提供全域安全合规能力
“5人天的工作，现在只要1分钟”
林浩然与Hadoop的奇幻数据之旅
在一个名为“比特村”的地方，住着一位名叫林浩然的程序员大侠。他并非江湖上常见的武艺高强之人，而是凭借一把键盘、一支鼠标，纵横在大数据的海洋里。一日，林浩然接到了一封神秘邮件，邀请他探索一个名为"Hadoop"的秘密王国。
kafkak集群的安装部署
1. 三台主机都需要安装好jdk2. 三台主机都要配置好zookeeper3. 准备好kafka压缩包二、kafka集群的安装1. 上传压缩包2. 解压3. 创建消息目录4.修改server.properties文件5. 分发 kafka安装目录6. 修改HadoopSlave01,HadoopSl
ProtonMail邮箱：安全与隐私的守护者，国内替代品推荐
然而对于国内用户而言，ProtonMail可能并非最佳选择，受限于许多因素，从语言支持到服务器位置再到可访问性，都可能成为用户考虑的难题。好在国内市场同样涌现出了一些备选品牌，这些邮箱服务不仅在保障安全上努力追赶，同时提供更为本土化的服务体验。本文将深入探讨的特性，帮助用户作出更加合适的选择。
2024全国安全生产合格证危险化学品经营单位主要负责人在线模拟
王伟把车停在一个较大的百货商店门口,小村进去买了一包烟,他们又上路了,路上又捎上一搭车人,他们抽着烟边开边聊。40、事发当天上午,该加油站站长陈某在未办理动火审批手续的情况下,带领2名临时雇来的无资格证的修理工,对装过90#汽油的一卧式罐扶梯进行焊补作业,在焊接过程中发生爆炸,陈某和1名焊工当场被炸
大数据为智能家居带来的汽车变革
1.背景介绍随着互联网的普及和人工智能技术的发展，智能家居已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。智能家居通过将传感器、摄像头、微控制器等设备与互联网联网，实现了家居设施的智能化管理和控制。这种智能家居的发展为多个行业带来了深远的影响，尤其是汽车行业。在这篇文章中，我们将探讨大数据如何为智能家居带来汽
大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进
通过本文，您将了解到Hadoop与Spark的基础知识，并掌握Spark编程的基本流程和实践经验。
Flink vs. Spark：特点、区别和使用场景
Flink 和 Spark 都是强大的大数据处理框架，各自有着独特的特点和适用场景。通过本文的比较，可以更深入地了解它们，并根据自身需求选择适合的框架来处理数据。掌握两者的优劣势有助于更好地应用于大数据处理和实时计算场景。
Hadoop与Spark横向比较【大数据扫盲】
例如，对于非常大的数据集，如果超过了 Spark 可以缓存的内存大小，Spark 可能需要频繁地将数据换出到磁盘，这会降低其性能。但由于 Spark 的内存计算特性，如果节点失败，可能需要从头开始重新计算，而 Hadoop 的 MapReduce 由于每个阶段的结果都保存在磁盘中，因此可能更能容忍节
大数据 Yarn - 资源调度框架
所谓高层模块和低层模块的划分，简单说来就是在调用链上，处于前面的是高层，后面的是低层。我们以典型的Java Web应用举例，用户请求在到达服务器以后，最先处理用户请求的是Java Web容器，比如Tomcat、Jetty这些，通过监听80端口，把HTTP二进制流封装成Request对象；然后是Spr
大数据概念与术语简介
大数据是一个总称，用于描述从大型数据集中收集、组织、处理和获取见解所需的非传统策略和技术。虽然处理超出单台计算机的计算能力或存储容量的数据并不是一个新问题，但近年来，这种类型的计算的普及性、规模和价值大大扩展。在本文中，我们将从基本层面讨论大数据，并定义您在研究该主题时可能遇到的常见概念。我们还将高
物理系统的计算能力：如何应对大数据挑战
1.背景介绍大数据是当今世界面临的一个重大挑战，它需要我们设计高效、高性能的计算系统来处理和分析。物理系统的计算能力在这个领域发挥着关键作用。本文将探讨如何利用物理系统的计算能力来应对大数据挑战，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解、具体代码实例和详细解释
spark-flink设计思想之吸星大法-1
综上所述，Spark和Flink在设计思想上的相似之处主要体现在内存计算、批流处理统一、复杂数据转换操作、错误恢复和支持Exactly Once语义一致性等方面。这些相似之处使得Spark和Flink在大数据处理领域都具有高效、稳定和灵活的特点。Spark和Flink都是大数据处理框架，它们的设计思
