Spark内容分享(十八)：70个Spark面试题
Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的核心组件和功能，用于处理和分析大规模数据集。Spark Core：Spark的核心组件，提供了分布式任务调度、内存管理和错误恢复等基本功能。它还定义了RDD（弹性分布式数据集）的概念，RDD是Spark中的基本数据结构，用于表示可并行处理的数
数据仓库相关概述
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。高性能：良好的数据模型能够帮助我们快速查询所需要的数据。低成本：良好的数据模型能减少重复计算，实现计算结果的复用，降低计算成本。高效率：
【Flink SQL】Flink SQL 基础概念（五）：SQL 时区问题
首先说一下这个问题的背景：大家想一下离线 Hive 环境中，有遇到过时区相关的问题吗？至少博主目前没有碰到过，因为这个问题在底层的数据集成系统都已经给解决了，小伙伴萌拿到手的 ODS 层表都是已经按照所在地区的时区给格式化好的了。举个例子：小伙伴萌看到日期分区为2022-01-01的 Hive 表时
Hadoop完全分布式的搭建
今天我们来学习Hadoop完全分布式的搭建，我们要搭建hadoop完全分布式要掌握哪些东西呢？首先需要掌握的就是Hadoop的基础知识，了解Hadoop的生态系统，包括Hadoop的核心组件（如HDFS、MapReduce、YARN等）以及其他相关组件（如HBase、Hive、Zookeeper等）
Linux生产者消费者模型之阻塞队列
生产者消费者模型是高效的。其高效体现在一个线程拿出来任务可能正在做处理，它在做处理的同时，其他线程可以继续从队列中拿任务，继续处理，所以其高效是我们可以让多个线程并发的同时处理多个任务！生产者线程也可以不断地并发地派发任务。
数据仓库概述
数据仓库是一种面向商务智能 (BI) 活动（尤其是分析）的数据管理系统，它仅适用于查询和分析，通常涉及大量的历史数据。在实际应用中，数据仓库中的数据一般来自应用日志文件和事务应用等广泛来源。数据仓库能够集中、整合多个来源的大量数据，借助数据仓库的分析功能，企业可从数据中获得宝贵的业务洞察，改善决策。
Flink Flink数据写入Kafka
flink官方集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖。通过socket模拟数据写入Flink之后，Flink将数据写入Kafka。
人工智能与大数据技术导论-13011知识点记录
需要掌握：AI概念和历史发展；AI技术的成熟度；AI与云计算和大数据的关系。人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。AI就是能够让机器做一些只有”人“才能做得好的事情。1.2、AI历史发展经历了三个阶段：（1）1956-
带你深入了解spark（重生之最牛逼最详细版）
MapReduce和Spark都是用于大数据处理的框架，但们在设计和功能上有一些区别。MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。它由Google提出，并被Apache Hadoop项目采纳。MapReduce将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，
【Flink入门修炼】2-1 Flink 四大基石
前一章我们对 Flink 进行了总体的介绍。对 Flink 是什么、能做什么、入门 demo、架构等进行了讲解。本章我们将学习 Flink 重点概念、核心特性等。本篇对 Flink 四大基石进行概括介绍，是 Flink 中非常关键的四个内容。
大数据主要组件HDFS Iceberg Hadoop spark介绍
NameNode：NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件和目录的结构、文件到数据块（Block）的映射、数据块到数据节点（DataNode）的映射等。每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（例如每列的最大最小值、
（超详细）Spark on Yarn安装配置
（超详细）Spark on Yarn安装配置，附有详细步骤，详细代码，注意事项提示
Hadoop 集群
可以访问的 web 页面全部绑定了 127.0.0.1。禁止外部访问，需要访问可以使用 nginx 反向代理 增加鉴权之后暴露出去。如果不需要可以替换 IP。
Why choose Flink for real-time processing
Why choose Flink[1] Streaming data more truly reflects our lifestyle (real-time chat);[2] Traditional data architecture is based on limited data sets
信息系统项目管理师024：大数据（2信息技术发展—2.2新一代信息技术及应用—2.2.3大数据）
①采用MPP架构的新型数据库集群，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术和高效的分布式计算模式，实现大数据存储：②围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，通过扩展和封装Hadoop来实现对大数据存储、分析的支撑：③基于集成的服务器、存储设备、操作系统、数
她看了这篇文章后竟让霸总怒甩八百万——Spark？？
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，其核心功能为把用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上
【Spark Graphx 系列】Pregel PeriodicCheckpointer原理场景示例源码详解
[【Spark Graphx 系列】Pregel PeriodicCheckpointer原理场景示例源码详解]
Flink 大数据 学习详情
flink提交作业和执行任务，需要几个关键组件：客户端（client）：代码由客户端获取并作转换，之后提交给 jobManagerJobManager：就是flink集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；
Flink 资源管理
在Flink中，资源管理是一个核心组件，它负责分配和管理计算资源，以确保任务能够高效、稳定地运行。资源管理的目标高效性：确保任务能够充分利用可用的计算资源，达到最佳的处理性能。稳定性：在资源不足或任务失败时，能够优雅地处理并恢复任务，保持系统的稳定运行。资源管理的组件：由Flink Master（也
spark大数据技术与应用
但是，如果计算过程中涉及数据交换，Spark 也是会把 shuffle 的数据写磁盘的！有一个误区，Spark 是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存，Hadoop 也是如此，只不过 Spark 支持将需要反复用到的数据给 Cache 到内存中，减少数据加载耗时，
