Hadoop中的元数据膨胀问题是什么，如何应对？
在Hadoop中，元数据膨胀（Metadata Bloat）是指由于大量的文件或目录存在于Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，导致NameNode上的元数据信息急剧增加，从而影响NameNode的性能和稳定性。这一问题通常发生在HDFS中有大量小文件或者频繁创建和删除文件的情况下。
入门 | Kafka数据使用vector消费到Loki中使用grafana展示
Loki 是由 Grafana Labs 开发的一款水平可扩展、高性价比的日志聚合系统。它的设计初衷是为了有效地处理和存储大量的日志数据，与 Grafana 生态系统紧密集成，方便用户在 Grafana 中对日志进行查询和可视化操作。（Agents）：负责收集日志并将其发送到 Loki 服务器。这些
二百六十八、Kettle——同步ClickHouse清洗数据到Hive的DWD层静态分区表中（每天一次）
Kettle——同步ClickHouse清洗数据到Hive的DWD层静态分区表中
Hive 3.1.3 on Spark 3.0.0：大数据处理的完美结合
Hive 3.1.3 on Spark 3.0.0：大数据处理的完美结合 hive3.1.3onspark3.0.0安装教程内附重新编译好的jar包
Spark原理
根据以上的方法执行栈可以得出：SparkContext初始化的过程中完成了TaskScheduler，SchedulerBackend，DAGScheduler三个组件的初始化，在初始化的过程中会向master发送注册消息，Driver会周期性的给自己发送消息，调度底层的资源，将集群中的资源以off
基于大数据的养老院数据分析与可视化的设计和实现(源码+LW+调试文档)
Java的主要特点是简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性和可移植性。Java的设计初衷是让程序员能够以优雅的方式编写复杂的程序。它支持 Internet 应用的开发，并内建了网络应用编程接口，极大地便利了网络应用的开发。同时，Java的强类型机制和异常处理功能确保了程序的健壮性。Java分为三个
zookeeper
openEuler 安装 zookeeper集群
RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器
RabbitMQ是一个功能强大、灵活可靠的消息队列系统，适用于各种分布式系统中的消息传递和处理任务。它提供了多种交换机类型、灵活的绑定规则和丰富的API接口，使得用户可以方便地实现消息的路由、分发和处理。RabbitMQ还支持集群和镜像队列等高可用性和容错性功能，确保了消息传递的连续性和可靠性。然而
RabbitMQ 入门到精通指南
RabbitMQ 是一款功能强大、性能卓越的消息中间件，广泛应用于异步通信和高并发处理场景。通过使用 RabbitMQ，开发者可以构建更加灵活、可靠的分布式系统。本篇博客详细介绍了 RabbitMQ 的基础概念、安装配置、Java 实战以及高级功能，希望能够帮助你快速掌握这款强大的工具。---希望这
Zookeeper中的数据同步机制是怎样的？
ZooKeeper 的数据同步机制是为了确保在分布式环境中，所有参与的服务器（即跟随者，Followers）都能保持与领导者（Leader）相同的数据状态。这种机制对于保证数据的一致性和高可用性至关重要。
Zookeeper
ZooKeeperZooKeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是 Google 的 Chubby 一个开源的实现，是HadoopHadoopHadoop和HbaseHbaseHbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置
Zookeeper快速入门：部署服务、基本概念与操作
持久节点 (Persistent Node)不会自动删除。可以有子节点。适用于需要长期存在的数据。临时节点 (Ephemeral Node)客户端会话结束时自动删除。不能有子节点。适用于表示客户端的存在或状态。持久顺序节点 (Persistent Sequential Node)不会自动删除。创建时
spark中RDD的累加器的详细解释
二、具体解释*：1. `val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)`： - 这里声明一个名为`sc`的变量，类型为`SparkContext`，并使用前面创建的`conf`配置对象作为参数来构造一个 SparkContext。最后打印 `counter
Zookeeper的监控和运维最佳实践是什么？
通过对 ZooKeeper 进行有效的监控和运维管理，可以显著提升系统的稳定性和可靠性。最佳实践包括使用内置和第三方监控工具、自动化配置管理、性能优化、故障排除、安全性加强、数据备份与恢复以及高可用性保障。通过实施这些实践，可以更好地应对分布式系统中的挑战，并确保 ZooKeeper 的正常运行。
Kafka
分区、副本、ISR机制、ACK应答机制、消息有序 不丢失 堆积 失败 等处理方案
曹操出行借助 ApsaraMQ for Kafka Serverless 提升效率，成本节省超 20%
曹操出行创立于 2015 年 5 月 21 日，是吉利控股集团布局“新能源汽车共享生态”的战略性投资业务，目前已经发展为中国领先的共享出行平台，曹操出行以“科技重塑绿色共享出行”为使命，将全球领先的互联网、车联网、自动驾驶技术以及新能源科技，创新应用于共享出行领域，以“用心服务国民出行”为品牌主张，
【大数据技术基础 | 实验八】HBase实验：新建HBase表
本实验介绍HBase数据模型(逻辑模型及物理模型)，通过Java代码实现与HBase数据库连接，然后用Java API创建HBase表，向创建的表中写数据，最后将表中数据读取出来并展示。
通过自然语言表达你的想法。GitHub Spark让任何人都能使用人工智能，为自己创建软件...
我们能否让任何人都能使用人工智能，为自己创建软件？尽管开发者喜欢定制自己的开发环境以提高效率和趣味性，但创建个性化应用程序的复杂性常常阻止他们这样做。如何使个性化软件的创建变得像定制开发环境一样简单?并让更多人能够轻松实现这种个性化。shadow：我今天仔细学习了Github最新发布的Spark介绍
Java中消息队列——ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka
这样，即使某个部门暂时无法处理消息，信息也不会丢失，后续可以随时处理。假设你在网上购物，点击“下单”按钮后，系统会立即反馈“下单成功”，但实际上，订单的处理（比如支付、发货）是在后台进行的。：RabbitMQ采用镜像集群模式，确保消息在多个节点间同步，这样即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续服
Pyspark中catalog的作用与常用方法
Catalog是Spark中用于管理元数据信息的接口，这些元数据可能包括库、内部或外部表、函数、表列及临时视图等。总的来说，PySpark Catalogs是PySpark框架中用于管理和查询元数据的重要组件，它使得Python用户能够更有效地利用PySpark进行大数据处理和分析。
