SparkSQL 总结（未完待续）
Spark SQL 是Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。
Hadoop 集群搭建
一，Hadoop 的安装模式二，基础环境准备-选择操作系统基础环境准备-安装 VMware下载 VMware的平台安装完成后基础环境准备-部署 Ubuntu下载 Ubuntu 18 镜像http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/18.04/基础环境准备-部署
记一次HBase启动异常的恢复历程
我去hdfs这个表对应的目录下面查看发现.regioninfo文件是存在的，但meta表中确实没有相关信息，既然是这样情况，那理论上通过-fixMeta应该就可以修复Meta数据，但是实际上执行-fixMeta后并没有实际的效果。至些，这个HBase启动的问题算是彻底修复了，虽然，但是，关于最后的.
折腾一晚上的事情，明白了一个道理
感悟：有时候很简单的笨办法，比那些高大上的技术要实用的多。有一个数据同步，大约4亿条记录，没有分区。现在要按照天，小时分区写入到iceberg的分区表中。源数据中本身就是很多几十k大小的非常多的小文件。于是在读取时，总想着要shuffle，合并小文件,于是是这样的：hive_df = spark.t
【Hive】各种join连接用法
hive join连接的各种用法
安装完全分布式 hive 远程安装时出现错误
/usr/bin/ssh-copy-id : INFO: Source of key(s) to be installed: "/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub"/usr/bin/ssh-copy-id : INFO: attempting to log in with th
学习大数据必须掌握哪些核心技术？
大数据发展到今天，已经是越来越成熟，无论是大型互联网公司，还是小型的创业公司，都能看见大数据的身影。那么，学习大数据必须掌握哪些核心技术呢？数据采集就是将这些包括移动互联网数据、社交网络的数据等各种来源的数据，写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据进行综合分析。Flume NG作为实时日
hadoop生态圈面试精华之MapReduce(二)
hadoop生态圈面试精华之MapReduce(二)
Hadoop大数据处理架构学习——Linux系统上安装Hadoop（Ubuntu22.04）
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distribute File System，HDFS）和MapReduce。Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布
集群打开和关闭顺序及其命令
集群打开关闭顺序如果错了会非常麻烦，掌握以下知识点，问题迎刃而解
Hadoop，Spark，Tez的区别与联系
本文主要介绍，三种计算引擎的的各自优势，与区别，可以帮助你在学习过程中解决学习中的疑惑！
伪分布式集群搭建（hadoop）
hadoop伪分布式搭建
大数据平台下的数据治理
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
通过WordCount案例深入理解MapReduce的实现过程
- MrAppMaster：负责整个程序的过程调度和状态协调- MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程- ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理过程
Hadoop生态之Kafka(一)
Kafka基础知识以及对设计模式的理解Kafka面试题
吐血整理的大数据学习资源大全
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DataFrame基础知识
DataFrame：可以看出分布式Row对象的集合，在二维表数据集的每一列都带有名称和类型，这些就是schema（元数据）Select：col：某一列，as：重命名 filter：过滤groupBy() ，对记录进行分组sort排序。，并且可以从很多数据源中创建，如结构化文件、外部数据库、Hive
大数据集群环境配置从Hadoop—＞ ...........—＞Hbase
包含hadoop，flume，kafka，hbase，zookeeper，mysql，tomcat，redis的部署流程，适用于单个环境的安装和项目集群环境的安装。
【大数据】搭建Hadoop集群（附一键部署脚本）
汝之观览，吾之幸也！本文主要讲解Hadoop运行环境的搭建（三台虚拟机），一键脚本部署，全自动化，不再需要按照文档一个一个进行配置，脚本执行后就可登录hadoop集群。
超详细Hive总结！！！
超详细Hive总结！！！快来看
