Flink底层原理解析：案例解析（第37天）
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界数据流。其底层原理复杂而精细，涉及到数据流模型、任务调度与执行、内存管理、容错机制等多个方面。本文是对 Flink 底层原理的详细分析，并通过举例来说明这些原理。
华为面试题及答案——大数据
在 hadoop-env.sh 文件中，可以增加 JVM 分配给 NameNode 的内存。通常是在 HADOOP_NAMENODE_OPTS 中增加 -Xmx 参数来增加最大堆内存。export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx8g -Xms4g ${HADOOP_NAMENO
Hadoop原理与代码实例讲解
Hadoop原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 问题的由来随着大数据时代的到来，数据量的激增使得传统的单机数据库存储和处理方式面临瓶颈。面对海量数据的存储需求，人们开始寻求分布式存储解决方案。Hadoop正是在这种背景下应运而生，它提供
Hive collect_set()、collect_list()列转行，并对转换后的行值排序
Hive collect_set()、collect_list()列转行，和concat_ws()使用，并对转换后的行值排序
大数据性能优化: 关键指标与优化策略
1.背景介绍大数据性能优化是一项至关重要的技术，它涉及到大量数据的处理、存储和传输等方面。随着数据规模的不断增长，大数据处理的性能优化成为了一个重要的研究方向。在这篇文章中，我们将讨论大数据性能优化的关键指标以及相应的优化策略。1.1 大数据背景大数据是指由于互联网、物联网、人工智能等技术的发展，数
【基于大数据的人肥胖程度预测分析与可控策略】
随着现代生活方式的改变，肥胖问题逐渐成为全球性的健康挑战。为了更好地理解和应对肥胖问题，本文将介绍如何使用来自UCI机器学习存储库的墨西哥、秘鲁和哥伦比亚人的肥胖数据，利用K-means聚类、层次聚类、DBSCAN和三种常见的分类模型（Logistic回归、决策树模型、随机森林模型），以及数据可视化
Hadoop之HDFS重点架构原理简介
Hadoop之HDFS（Hadoop Distributed File System）的重点架构原理主要涉及其分布式文件系统的核心组件、数据存储机制、以及关键的数据读写流程。
Flink，spark对比
最终打包成一个zip包上传。它的目的是为了控制一个taskManager 能运行多少个task，所以对资源进行了分配，划分成不同的slot，一般和cpu是1：1 的关系，所以一个算子分布在不同的taskManger 上面，在一个tm的并行度和slot是一比一的关系，那么全局的并行度就是我们自己设置的
深入学习 Kafka（2）- Partition 和 Topic
Partition 和 Topic
Flink ResourceManager原理与代码实例讲解
ResourceManager 的核心算法基于贪婪调度策略，同时考虑了资源的可用性和作业的优先级。资源分配：基于当前可用资源量和任务需求，动态分配资源，确保资源利用最大化。任务调度：采用依赖树算法，考虑作业之间的依赖关系，合理安排执行顺序和并发执行的作业。故障恢复：通过心跳检测和故障检测机制，及时发
【搭建 Hbase 集群】
在内容开始之前需要了解一下几个方面的知识会更好的帮助学习和搭建Hbase集群Hadoop：Hbase 是建立在 Hadoop基础之上的分布式数据库。了解 Hadoop 的基本概念和架构将有助于您理解 Hbase 的工作原理。分布式系统：Hbase是一个分布式数据库，它将数据存储在多台服务器上。了解分
Flink Async I_O原理与代码实例讲解
Flink Async I/O原理与代码实例讲解1. 背景介绍在现代数据处理系统中,I/O操作通常是性能瓶颈之一。传统的同步I/O模型要求应用程序在等待I/O操作完成时保持阻塞状态,这会导致资源的低效利用。为了解决这个问题,异步I/O(Async I/O)应运而生。
大数据之FlinkCDC
当时通过排查任务发现,我们的Flink部署搭建是通过采用Flink StandAlone HA的模式,有三台服务器,当提交任务到主节点以后,发现主节点上的任务运行大概30分钟的时候,服务器的cpu利用率大概是4250%,导致任务宕机.在抽取的过程中,如果表的数据量太大,抽取超过30张表以后,所有的任
2024年大数据领域的主流分布式计算框架有哪些
2024年大数据领域的主流分布式计算框架介绍
aws emr启动standalone的flink集群
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Hive笔记-3
(1) local : 表示从本地加载数据到Hive表;因为在更新列之前他会先检验一下,检验我们更新前后的类型是否一致,我们需要关闭一下他的检验0。(3) partition : 表示上传到指定分区,若目标是分区表,需指定分区。2. 加载HDFS 上的数据, 导入完成后去HDFS上查看文件是否还存在
Flink推测机制
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【Hive实战】 HiveMetaStore的指标分析
HiveMetaStore指标采集
大数据面试题之Spark(5)
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RabbitMQ保证消息顺序的方案
一个queue，有多个consumer去消费，这样就会造成顺序的错误，consumer从MQ里面读取数据是有序的，但是每个consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行，造成数据顺序错误。一个queue对应一个consum
