Superset 安装配置
官网地址Apache Superset 是一个现代的数据探索和可视化平台。它功能强大且十分易用，可对接各种数据源，包括很多现代的大数据分析引擎，拥有丰富的图表展示形式，并且支持自定义仪表盘。Superset快速，轻巧，直观，并带有各种选项，使各种技能的用户都可以轻松浏览和可视化其数据，从简单的折线图
分布式学习-1 Hadoop Spark安装
折腾了一个多月的时间，成功实现了一些应用。学习过程中还是踩了不少坑的，所以在这里对整个构建过程进行整理，方便大家参考学习。
如何利用IDEA通过创建Maven项目来实现hadoop相关项目
前言已经安装好IDEA，并且配置好JDK和maven一、创建一个Maven项点击玩Finish之后，等待加载完项目（第一次加载需要等一段时间）如图示，maven项目加载完毕，并将下图所示内容删除二、导入hadoop相关依赖，即修改pom.xml文件在</project>前的<bui
尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记04【Hadoop-MapReduce】
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大数据框架之Hadoop：MapReduce（三）MapReduce框架原理——OutputFormat数据输出
OutputFormat数据输出
hive启动失败，报 java.net.ConnectException:拒绝连接
hive服务器需要依赖hadoop服务器，所以要先启动hadoop集群。
大数据：HDFS的Shell常用命令操作
HDFS允许用户数据组织成文件和文件夹的方式，它提供一个叫DFSShell的接口，使用户可以和HDFS中的数据交互。命令集的语法跟其他用户熟悉的shells（bash,csh）相似。Shell在计算机科学中俗称“壳”，是提供给使用者使用界面的进行与系统交互的软件，通过接收用户输入的命令执行相应的操作
centOS 7下Hadoop伪分布式搭建
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spark安装教程
spark安装
Spark 下载安装配置详解文档 (spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz)
解压tar -zxvf spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/moudel/官网地址：https://archive.apache.org/dist/spark/重命名mv spark-2.4.8-bin-hadoop2.7 spark-2.4.8。进入/usr
hive学习（仅供参考）
hive安装
HBase 集群部署与启动
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Hadoop三大框架之MapReduce工作流程
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一文了解 HDFS 及其组成框架
介绍了HDFS是什么、HDFS的优缺点，NameNode节点、DataNode节点、SecondaryNameNode节点的 定义 及 功能 介绍。
基于Ubuntu的Hadoop伪分布式配置
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Val
Hive 数据同步ClickHouse
在开发过程中，需要从HDFS中导入数据到clickhouse中。把所有数据分析相关的日志数据存储至ClickHouse这个优秀的数据仓库之中，当前日数据量达到了300亿。需求：按条件筛选Hive表中的数据同步到ClickHouse中方法一：按照ClickHouse 官方文档提供的方法，在ClickH
Hive 之中位数
中位数（Median）又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作
成为一名厉害的程序员，需要哪些必备知识
成为一名厉害的程序员必备知识，看看你都掌握了吗？
（超详细）MapReduce工作原理及基础编程
MapReduce编程基础JunLeon——go big or go home前言：Google于2003年在SOSP上发表了《The Google File System》，于2004年在OSDI上发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large
6道经典大数据面试题（ChatGPT回答版）
1、HDFS 读写流程是什么？HDFS（Hadoop Distributed File System）的读写流程如下：写流程：客户端向 NameNode 发送写请求，请求在 HDFS 上创建一个新的文件。NameNode 为该文件分配一些数据块（默认情况下为 128 MB）以及在哪些 DataNod
