C#系列-C#访问hadoop API（9）
如果可能，考虑使用Java或其他受Hadoop生态系统直接支持的编程语言来编写Hadoop应用程序。的便利性和性能之间的权衡。如果性能是一个关键因素，并且你经常需要与。并非所有的Hadoop生态系统组件都有官方的C#客户端支持。然而，根据你的具体需求和项目规模，你可能需要权衡使用。生态系统直接支持的
重生之从零开始学习大数据之Spark篇（一）
spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台，它基于Hadoop的MapReduce分布式框架优化并改进缺陷而形成的。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集事，速度是非常重要的。速度就以为这我们可以
“共码未来”——2022Google开发者大会纪行
由于疫情的影响，中断了2年的谷歌开发者大会再次召开。9月14日到15日，迎来了2022谷歌开发者大会，来自各地的谷歌粉丝们济济一堂，共同分享谷歌的最新成果。
Zookeeper与ApacheKafka集群管理的应用实例
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。它允许用户将数据生产者推送到一个中央主题，并将数据消费者从该主题中拉取数据。Kafka 可以处理高吞吐量的数据流，并提供持久性、可靠性和分布式性。Zookeeper 是一个开源的分布式
【大数据】Flink 之部署篇
在所有其他模式下，应用程序的 main() 方法都在客户端执行。这一过程包括在本地下载应用程序的依赖项，执行 main() 以提取 Flink 运行时可以理解的应用程序表示（即 JobGraph），并将依赖项和 JobGraph 发送到集群。这就使客户端成为资源消耗大户，因为它可能需要大量网络带宽来
关于Spark基本问题及结构[月薪2w的人都在看]
结构化数据是指按照预定义的模型结构化或以预定义的方式组织的数据。根据谷歌表示，“结构化数据是一种标准化的格式，用于提供关于页面的信息并对页面内容进行分类。结构化查询语言(SQL)用于管理关系数据库中的结构化数据。这种语言最初被称为SEQUEL，是由IBM的Donald D. Chamberlin和R
Spark与ApacheCassandra集成与优化
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，支持多种编程语言，如 Scala、Python、R 等。Apache Cassandra 是一个分布式、高可用的 NoSQL 数据库，它可以存储大量数据，支持高并发访问。在大数据处理和
HBase整合Phoenix
1）官网地址：http://phoenix.apache.org/Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表，插入数据和查询HBase数据。优点：使用简单，直接能写sql。缺点：效率没有自己设计rowKey再使用API高，性能较差。
【想进大厂还不会阅读源码】ShenYu源码-替换ZooKeeper客户端
ShenYu源码阅读。相信大家碰到源码时经常无从下手，不知道从哪开始阅读😭。我认为有一种办法可以解决大家的困扰！至此，我们发现自己开始从大量堆砌的源码中脱离开来😀。ShenYu是一个异步的，高性能的，跨语言的，响应式的 API 网关。
大数据揭秘：Hadoop短视频流量分析实战
本文介绍了一个基于Hadoop的哔哩哔哩短视频流量数据处理与分析系统。该系统利用Java进行后端开发，结合SpringBoot框架简化了开发过程。前端采用Vue.js技术，实现数据的可视化展示。MySQL数据库用于存储和管理系统元数据。通过该系统，我们可以高效处理和分析短视频流量数据，为哔哩哔哩平台
Zookeeper与ApacheSuperset的开发实践与案例分析
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Zookeeper 和 Apache Superset 都是 Apache 基金会官方的开源项目，它们在分布式系统和数据可视化领域发挥着重要作用。本文将从以下几个方面进行深入分析：Apache Zookeeper 的核心概念、功能和应用场景Apache Sup
【Spark精讲】Spark五种JOIN策略
Spark JOIN详解，Spark五种JOIN策略，Shuffle Hash Join，Broadcast Hash Join，Sort Merge Join，Cartesian Join，Broadcast Nested Loop Join
刘亦菲，彭于晏快进来看看如何在最短时间内理解Spark
（1）Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎计算引擎。这一站式的计算框架，包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streaming(实时流计算)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)等重要处理组件。
【复现】Panalog大数据日志审计系统 RCE漏洞_51
【复现】Panalog大数据日志审计系统 RCE漏洞，通过提交恶意构造的参数破坏命令语句结构，从而达到执行恶意命令的目的。
Flink cdc3.0动态变更表结构——源码解析
Flink cdc 动态变更表结构的源码分析
重生之我在CSDN学习spark
SparkSQL的前身是Shark，Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。2）在Spark中引入了RDD (Resilient Distributed Data
用Hadoop搭建完全分布式集群
以上就是用Hadoop搭建完全分布式集群的方法。
RabbitMQ讲解与整合
交换机类型、队列类型讲解、死信队列、延时队列、springboot整合简单实例，实测以上列代码的方式直接对消息设置有效期是生效的
RabbitMQ相关问题
死信队列即DLX，全称为，翻译为：死信交换机。当一个消息在队列中变成死信 (dead message) 之后，它能被重新发送到另外一个交换机中，这个交换机就是DLX，绑定到DLX的队列就称为死信队列；死信队列本身也是一个普通的消息队列，可以通过设置一些参数将其设置为死信队列；死信队列是一个用于存放无
hadoop群起集群并测试
hadoop集群启动
