【scau大数据原理】期末复习——堂测题
在Hadoop中，Map任务的数量通常是由输入文件被切分成的Split数量决定的。bin文件夹下包含常见的Hadoop,yarn命令；先启动文件系统start-dfs.sh，然后启动计算相关start-yarn.sh。～表示用户的HOME目录；修改/etc/profile需要root用户操作；Map
hadoop各组件工作流程分析
conbineTextInputFormat切片机制。将大量的小文件合并成一个大的Map Task的过程。虚拟存储过程 切片过程。
Spark SQL内置函数
Apache Spark SQL 提供了一组丰富的内置函数（或称为UDFs，用户定义函数），用于在查询时处理数据。这些函数涵盖了字符串操作、日期/时间处理、数学运算、聚合等多个方面。upper(str)lower(str)trim(str)abs(num)floor(num)ceil(num)sqr
深入解析大数据核心概念：数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
数据平台是一个综合性的技术框架，旨在支持整个数据生命周期的管理和使用。它包含数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
部署Spark&PySpark简易教程
本教程是Spark和PySpark简易安装教程。需要已安装Hadoop。注意Spark版本要与Hadoop版本兼容。本文使用Spark3和Haoodp3。操作系统为CentOS7，jdk为1.8。
【大数据】什么是数据融合（Data Fusion)?
本文旨在介绍什么是数据融合以及数据融合的类型、挑战、方法和关键环节。
生成式人工智能将如何改变网络可访问性
受 Be My Eyes 和 OpenAI 启发的一项实验，尝试使用 ChatGPT 4o 实现网页无障碍。在 Elastic，我们肩负着一项使命，不仅要构建最佳的搜索驱动型 AI 平台，还要确保尽可能多的人喜欢使用该平台。我们相信，开放可访问性不仅可以将我们的受众扩大到新用户，还可以为所有用户带来
大数据实训2
这里我们需要提取每一条数据中的ip、url、pageId、contry、province、city字段。本项目中需要解析出：ip、url、pageId（topicId对应的页面Id）、country、province、city。我们需要提取每一条数据中的ip，在Map阶段使用ip解析的工具类，将每个
Hadoop 2.0 大家族（二）
本文讲解Hadoop2.0大家族，介绍Hbase和Pig。
(06)Hive——正则表达式
Hive正则表达式
Flink 的架构与组件
1.背景介绍Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它是一个开源项目，由阿帕奇基金会支持和维护。Flink 的设计目标是提供一个高性能、可扩展、可靠的流处理平台，用于处理大规模、实时数据。Flink 支持各种数据源和接口，如 Kafka、HDFS、TCP 流等，并可以将处理结果输出到各
大数据入门实践一：mac安装Hadoop，Hbase，FLume
安装hadoop参考此文，关键点是安装JDK和Hadoop的配置，为避免引用文章变收费，我把关键信息摘录如下：jdk安装和配置就不说了，hadoop安装过程：1. 打开系统偏好设置，在输入框输入sharing（共享），勾选”远程连接“：2.打开终端，依次输入如下命令：3.输入【ssh localho
Spark SQL
Spark SQL详解
Spark期末汇总
从第二章到第五章的各种方法总结
Hbase的shell命令（详细）
Hbase的shell命令，包括命名空间操作(namespace)，表操作（DDL），数据操作(DML),计数器，修饰词过滤，FILTER条件过滤器,与region有关的命令
Spark SQL----数据类型
在处理与标准浮点语义不完全匹配的float或double类型时，会对非数字(NaN)进行特殊处理。Spark SQL的所有数据类型都位于pyspark.sql.types包中。你可以通过以下方式访问它们。对正无穷大和负无穷大有特殊处理。
全球“抱团”美股，美股“抱团”AI
欧洲的情况更加糟糕，在法国马克龙决定提前举行选举后，法国股市出现了两年多来的最大跌幅，抹去了2024年的所有涨幅。与此同时，在Mag 7概念逐渐被人忘却，所占的权重极高的苹果、微软、英伟达三家“3万亿巨头”搭台唱戏的背景下，美股市场的“集中度风险”似乎也在不断提升，市场分化现象越来越明显。“现在似乎
大数据和人工智能的结合：AI 的未来趋势
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。随着数据规模的增加和计算能力的提高，大数据技术已经成为人工智能的重要驱动力。在这篇文章中，我们将探讨大数据和人工智能的结合，以及其在未来的发展趋势和挑战。1.1 大数据背景大数据是
MySQL如何快速插入千万级大数据
在现代数据驱动的应用中，数据库的性能至关重要。当需要向MySQL数据库中插入千万级甚至亿级的大数据时，传统的插入方法往往效率低下，无法满足实时性和吞吐量的要求。本文将详细介绍如何在MySQL中快速插入千万级大数据，包括优化策略、工具和技术，帮助读者提升数据插入性能。
如何在hadoop2的环境中使用纠删码(hadoop Erasure Coding)
在Proxy FileSystem中，根据path中namenode判定是hdfs2还是hdfs3，如果是hdfs3，则通过classloader，加载hdfs3的jar，而hdfs3的jar包，事先我们已经采用assembly的方式，将hdfs3所依赖的所有包然后外加HDFS3ProxyFileS
