以管理员身份修改hosts文件的方法及其在大数据中的应用
通过修改hosts文件，我们可以将不同的节点名称映射到相应的IP地址，从而实现虚拟集群的搭建和管理。通过修改hosts文件，我们可以将不同的节点名称映射到不同的IP地址，从而实现资源调度和负载均衡策略。通过修改hosts文件，我们可以将虚拟节点和主机映射到特定的IP地址，从而模拟分布式集群环境，进行
SpringBoot——集成Kafka详解
我们知道，kafka中每个topic被划分为多个分区，那么生产者将消息发送到topic时，具体追加到哪个分区呢？这就是所谓的分区策略，Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持自定义分区策略。若发送消息时指定了分区（即自定义分区策略），则直接将消息append到指定分区；若发送消息时未指定
数据存储和分布式计算的实际应用：如何使用Spark和Flink进行数据处理和分析
通过编写核心代码实现，以及使用Spark SQL对数据进行分析和统计，我们可以发现Spark和Flink在数据处理和分析方面具有很强的性能优势，并且我们可以使用它们来处理大规模数据。同时，本文将重点介绍如何使用Spark和Flink进行数据处理和分析，并讲解一些优化改进的方法，以提高数据处理和分析的
熟悉MySQL和HDFS操作
1.使用自己的用户名登录Windows系统，启动Hadoop，为当前登录的Windows用户在HDFS中创建用户目录“/user/[用户名]”；3.将Windows系统本地的一个文件上传到HDFS的test目录中，并查看上传后的文件内容；2.接着在HDFS的目录“/user/[用户名]”下，创建te
模拟高并发下RabbitMQ的削峰作用
在并发量很高的时候，服务端处理不过来客户端发的请求，这个时候可以使用消息队列，实现削峰。原理就是请求先打到队列上，服务端从队列里取出消息进行处理，处理不过来的消息就堆积在消息队列里等待。可以模拟一下这个过程：发送方把10万条消息在短时间内发送到消息队列接收方把这些消息存储到数据库。
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分，它允许企业实时分析和查询大量数据。在这场分享中，我们将首先介绍实时数据湖目前存在的痛点，比如数据的高时效性，多样性，一致性和准确性等。然后介绍我们如何基于 Flink 和 Iceberg 构建实时数据湖，主要通过如下两部分展开：如何将数据实时入湖、如何使用 F
Hive 和 HDFS、MySQL 之间的关系
Hive 使用 HDFS 作为其底层数据存储，将数据存储在 HDFS 中的文件和目录中，然后执行查询以从 HDFS 中检索和处理数据。在大数据环境中，MySQL 可能用于存储与 Hive 相关的元数据，例如 Hive 表的定义、分区信息和其他元数据。当用户将数据加载到 Hive 表时，数据通常会存储
云计算与大数据入门实验一 —— linux（ubuntu）常用命令
云计算与大数据入门实验一 —— linux(ubuntu)常用命令实验目的Hadoop运行在Linux系统上，因此，需要学习实践一些常用的Linux命令。本实验旨在熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作，为顺利开展后续其他实验奠定基础实验平台操作系统：Linux(建议Ubuntu16.04)；H
Hadoop分布式集群搭建（三台虚拟机）
搭建hadoop集群完整教程（一步步手把手教你搭建），新建一台虚拟机hadoop01并克隆hadoop02、hadoop03两台虚拟机，配置虚拟机网络，进行配置文件的修改，完成搭建hadoop的分布式集群。
hadoop集群启动master节点jps后没有namenode解决方案
2.切换到hadoop的目录下将logs与tmp文件与内容删除并创建新的logs。3.重新格式化namenode。
S3简单一些总结
S3的考试内容在助理级解决方案架构师的考试中出现的频率比较多，因此需要重点学习并且最好能多做实验。
Hadoop命令大全
本节比较全面的向大家介绍一下Hadoop命令，欢迎大家一起来学习，希望通过本节的介绍大家能够掌握一些常见Hadoop命令的使用方法
大数据组件-Flume集群环境的启动与验证
本次用到的环境有：Oracle Linux 7.4，三台虚拟机，分别为master,slave1,slave2Hadoop2.7.4集群环境Flume1.6.0。
pyspark笔记：读取 & 处理csv文件 （pyspark DataFrame）
pyspark cmd上的命令。
Spark Streaming实时流式数据处理
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介Apache Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一个用于高吞吐量、容错的流式数据处理引擎。它可以实时的接收数据并在系统内部以微批次的方式进行处理，并将结果输出到文件、数据库或实时消息系统中。
Hadoop的DataNode无法启动的解决方案
3. 删除HDFS下的DataNode下的Data文件。
Springboot Kafka 集成配置
Springboot 配置使用 Kafka前言一、Linux 安装 Kafka二、构建项目三、引入依赖四、配置文件生产者yml 方式Config 方式消费者yml 方式Config 方式五、开始写代码生产者发送成功回调和异常处理消费者接收异常处理七、开始测试测试普通单条消息测试消费者异常处理测试延时
「中间件」rabbitmq 消息队列基础知识
ACK：当消费者成功处理一条消息时，它会发送一个ACK给RabbitMQ，通知RabbitMQ该消息已被处理。如果消费者无法处理消息，则可以拒绝消息，或者将消息重新放入队列。消费组（Consumer Group）：相同的队列可以有多个消费组，每个消费组可以同时消费该队列中的消息。在消费消息时可以根据
Kettle（11）：SQL脚本组件
执行SQL脚本组件，可以让Kettle执行一段SQL脚本。我们可以利用它来自动执行某些操作。
实现高可用的Zookeeper集群：使用Zookeeper和其他开源工具
作者：禅与计算机程序设计艺术 《79. 实现高可用的Zookeeper集群：使用Zookeeper和其他开源工具》1. 引言1.1. 背景介绍随着分布式系统的广泛应用，如何实现高可用的Zookeeper集群成为了许多开发者关注的问题。Zookeeper作为一款成
