Spark编程基础考点
第一章、大数据技术概述第一章、大数据技术概述。
hbase启动错误
从日志来看，HBase的RegionServer（在这里也被错误地标记为Master，尽管从日志内容来看它实际上是RegionServer）和（可能是）Master服务正在正常关闭。用户尝试写入 HDFS 的根目录但没有足够的权限，因此 HBase Master 进程无法继续运行，并启动了关闭流程。
Flink 调度源码分析3：Slot 分配策略
在Apache Flink中，Slot是用于执行并行任务的基本单位。Slot分配策略是指如何有效地将任务分配给可用的Slot，以最大化资源利用率和任务执行效率。
Elastic 通过 AI 驱动的安全分析改变 SIEM 游戏
传统的安全信息与事件管理系统（SIEM）在很大程度上依赖屏幕背后的人类才能取得成功。警报、仪表盘、威胁猎杀以及在信号洪流中找到上下文，所有这些都需要大量的人力。搜索人工智能将颠覆这一旧模式，并将传统的 SIEM 替换为适用于现代安全运营中心的人工智能驱动的安全分析解决方案。想象一下，一个系统可以筛
(15)Hive调优——数据倾斜的解决指南
Hive调优——数据倾斜指南
【大数据篇】Hadoop：大数据处理的核心基石
Hadoop决定创建一个由许多小伙伴组成的探险队，每个小伙伴都擅长处理不同类型的数据。他找到了擅长存储大量数据的“HDFS”（Hadoop Distributed File System），让它负责建造一个巨大的数据仓库，用来存放所有收集到的数据。接着，Hadoop又找到了擅长并行处理的“MapRe
Hadoop伪分布式安装教程
hivesever2的模拟用户功能，依赖于Hadoop提供的proxy user（代理用户功能），只有Hadoop中的代理用户才能模拟其他用户的身份访问Hadoop集群。因此，需要将hiveserver2的启动用户设置为Hadoop的代理用户，配置方式如下：修改配置文件。首先，在根目录下创建文件夹
HBase 数据导入导出
HBase 数据导入导出及命令行操作HBase
大数据Spark--运行环境和架构
Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master和Worker，这里的Master是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于Yarn环境中的RM, 而Worker 呢，也是进程，一个Wo
大数据程序员必会之Spark框架上的实时流计算框架SparkStreaming
如今在大数据的世界里，Spark可谓是众所周知，风光无限了。在批处理领域取得巨大成功后，Spark开始向流计算领域进军，于是诞生了Spark Streaming。Spark Streaming是建立在，提供了可扩展、高吞吐和错误容忍的实时数据流处理功能。
【jeecg大数据导出Excel以及优化】
jeecg大数据导出
Hadoop复习（上）
系统启动，读取fsimage和edis至内存，形成内存元数据meta data， client向NameNode发起数据增删查请求，NameNode在接受请求后在内存元数据中执行操作，并返回结果给client,如果是增删操作，则同时记录数据操作日志edits。Container启动后，用于执行用户的
7分钟用事例带你掌握工作常用的 git 命令
根据提示建议，我们添加文件：git addd .如果我们不想要所有文件提添加可以使用如果你现在检查版本库的状态，你会看到文件已经被添加了（又称staged），但还没有提交。git status。
MQ 及 Kafka 相关组件简介
Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，由 Scala 和 Java 编写，Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Ka
Flink数据流动全观察：代理技术实现细节记录与分析（附完整源码）
代理技术实现Flink流动数据细节记录与分析
基于flink&hudi批流一体技术
Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写，它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 用于管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖，同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。简言之，Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象
毕业设计：python全国天气气象数据爬取分析可视化系统+大屏+大数据（源码+文档
（6）数据采集页面。
hadoop格式化失败-拒绝连接
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了格式化失败-拒绝连接的原因及解决办法，本文搭建的是hadoop的高可用集群经常会遇到的问题。Hadoop的高可用性：Hadoop的NameNode包括active和standby两种状态，通过故障转移机制（即当active NameNode意外终止时，快速启
hadoop HA菜鸟级别搭建教程
NameNode提供服务，两个NameNode存储的元数据是实时同步的，当Active的NameNode出现问题时，通过zk实时切换到Standby的NameNode上，并将Standby改为Active状态。这个是名为master的容器，将容器内的端口映射到主机上，分别将容器内的 8088、987
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