【Hadoop】执行start-dfs.sh启动hadoop集群时，datenode没有启动怎么办
执行start-dfs.sh后，datenode没有启动，很大一部分原因是因为在第一次格式化dfs后又重新执行了格式化命令（hdfs namenode -format)，这时主节点namenode的clusterID会重新生成，而从节点datanode的clusterID 保持不变。打开name目录
elasticsearch|大数据|elasticsearch低版本集群的部署安装和安全增强---密码设置问题
【代码】elasticsearch|大数据|elasticsearch低版本集群的部署安装和安全增强---密码设置问题。
Flink 数据序列化
大家都应该清楚Task和StreamTask两个概念，Task是直接受TaskManager管理和调度的，而Task又会调用StreamTask，而StreamTask中真正封装了算子的处理逻辑。在run()方法中，首先将反序列化后的数据封装成StreamRecord交给算子处理；然后将处理结果通过
Hadoop集群安全模式&磁盘修复
dfs.namenode.safemode.threshold-pct:副本数达到最小要求的block占系统总block数的百分比，默认0.999f。dfs.namenode.safemode.min.datanodes:最小可用datanode数量，默认0。dfs.namenode.safemod
【大数据】Hive入门➕安装（尚硅谷大数据Hive 3.1.3教程）
hive尚硅谷面试刷题网站✍命令行客户端beeline是Apache Hive提供的一个交互式工具，用于与Hive进行交互式的数据库操作和查询。具体来说，beeline允许用户通过命令行界面连接到Hive服务器，并在该界面下执行Hive SQL语句、查看查询结果、管理数据库和表等。连接到Hive服务
flink中使用外部定时器实现定时刷新
flink中外部定时器实现
[AIGC ~大数据] 深入理解Hadoop、HDFS、Hive和Spark：Java大师的大数据研究之旅
本篇博客从"是什么"、"为什么"和"怎么办"三个角度，介绍了Hadoop、HDFS、Hive和Spark等大数据技术。它们在处理大规模数据集和实现分布式计算方面具有重要作用，对于Java大师来说是必不可少的工具。希望本篇博客能帮助你更深入地了解这些技术，并在大数据领域取得更好的成就。请注意，本篇博客
基于Hadoop+SpringBoot的物品租赁系统设计与实现
本物品租赁系统基于Hadoop平台，利用Java语言、MySQL数据库，结合目前流行的 B/S架构，将物品租赁管理的各个方面都集中到数据库中，以便于用户的需要。在确保系统稳定的前提下，能够实现多功能模块的设计和应用。该物品租赁系统由管理员功能模块和用户模块组成。不同角色的准入制度是有严格区别的。各功
【金猿人物展】香港科技园公司董事车品觉：大数据揭示了大语言模型的特征与趋势...
车品觉本文由香港科技园公司董事车品觉撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业2023年正好是大数据发展至今的第十三年，过程中大数据的发展深深地塑造了大型AI模型的进步与应用，如深度学习和机器学习模型。随
【flink番外篇】1、flink的23种常用算子介绍及详细示例（完整版）
1、Flink 专栏等系列综合文章链接本文主要介绍Flink 的23种常用的operator及以具体可运行示例进行说明，如果需要了解更多内容，可以在本人Flink 专栏中了解更新系统的内容。本文除了maven依赖外，没有其他依赖。本专题分为五篇，即：【flink番外篇】1、flink的23种常用算子
hadoop的基础操作——Hadoop中创建、修改、查看、删除文件夹及文件
在分布式文件系统启动的时候，开始的时候会有安全模式，当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。运行期通过命令也可以进入安全模式。执行hadoop jar命令，在hadoop的/apps/hadoop/share/hadoop/mapreduce路
hadoop期末复习
NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器。ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。1）防火墙没关闭、或者没有启动YARN2）主机名称配置错误3）IP地址配置错误4）ssh没有配置好5）
大数据处理技术Spark
一个大作业的全过程：伪分布式hadoop+pandas预处理数据+hdfs保存数据+spark从hdfs读取数据+ sparksql处理+sparkmllib处理+matplotlib可视化处理数据
【Hadoop_02】Hadoop运行模式
（1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。上面这个命令的目的是运行一个 WordCount MapReduce 作业，从指定的输入路径
大数据结合AI概述
大数据（Big Data）指的是传统数据处理软件无法有效处理的庞大、复杂的数据集。这些数据集以其独特的“4V”特征著称：体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity）。大数据涵盖了从社交媒体、传感器数据、交易记录到移动通信信号等各种形式的数据
CDH 之 Kerberos 安全认证和 Sentry 权限控制管理（一）
Apache Sentry是Cloudera公司发布的一个Hadoop开源组件，2016年3月成为Apache顶级项目。Sentry是一个基于角色的粒度授权模块，提供了对Hadoop集群上经过身份验证的用户提供了控制和强制访问数据或数据特权的能力。Kerberos+Sentry
【大数据之Hive】六、Hive之metastore服务部署
metastore为Hive CLI或Hiveserver2提供元数据访问接口。
数据分析毕业设计 金融数据分析与可视化系统 - python 大数据
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩金融大数据分析与可视化🥇学长这里给一个题
hadoop-hdfs简介及常用命令详解（超详细）
本文介绍了HDFS（Hadoop Distributed File System）的概念、架构和常用操作。HDFS是一个分布式文件系统，适用于存储和处理大规模数据集。文章首先简要介绍了HDFS的概述，包括其设计目标和架构组件。接着详细介绍了HDFS命令的基本语法和常用选项，如列出文件和目录、创建目录
Flink 运行时[Runtime] 整体架构
在分布式系统中，消息的丢失、错乱不可避免，这些问题会在分布式系统的组件中引入不一致状态，如果没有定时消息，那么组件无法从这些不一致状态中恢复。作为分布式数据处理框架，Flink同时提供了支撑流计算和批计算的接口，同时在此基础之上抽象出不同的应用类型的组件库，如基于流处理的。然后，对于后续的任务，当它
