Hive 整合 Spark 全教程 （Hive on Spark）
分类应用Haddop 2.xHaddop 3.xNNPortsNamenode80209820NNPortsNN HTTP UI500709870NNPorts504709871SNN portsSNN HTTP500919869SNN ports500909868DN portsDN IPC500
【Hadoop生态圈】Hadoop 概述
Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。2）DataNode(dn)：在本地文
Kafka为啥比RocketMQ快
- • RocketMQ 和 kafka 相比，在架构上做了减法，在功能上做了加法- • 跟 kafka 的架构相比，RocketMQ 简化了协调节点和分区以及备份模型。同时增强了消息过滤、消息回溯和事务能力，加入了延迟队列，死信队列等新特性。- • 凡事皆有代价，RocketMQ 牺牲了一部分性能
Hadoop面试题01
磁盘IO（正解），CPU，内存，网络带宽。
【面试系列】月之暗面＜资深数据仓库工程师＞面试题
题目涵盖了编程技能、大数据技术、数据建模、数据治理以及平台设计等方面。
探秘大数据之力：搭建基于Flume + Kafka + Spark的电商日志分析神器
探秘大数据之力：搭建基于Flume + Kafka + Spark的电商日志分析神器 【下载地址】基于FlumeKafkaSpark的大型电商网站日志分析系统 本项目是专为高校学生设计的毕业设计或课程设计资源，构建了一个综合性的日志
Flume采集Kafka数据到Hive
Hive表准备：确保hive表为：分区分桶、orc存储、开启事务。去hive数据表进行数据查看，数据成功同步过来。切换到flume的bin目录下，运行配置文件。启动Kafka写入数据。监控flume页面情况。
Flink CDC 锁表原理详解
Flink CDC 的锁表原理主要是通过短时间加读锁，保证全量读取数据的一致性，并结合增量日志捕获机制，实现无缝的数据同步。锁表时间通常很短，但在高并发环境中，仍需注意对性能的影响，合理规划同步任务的执行时间和策略。整个过程依赖数据库的 MVCC 和 Binlog 功能，结合 Flink 的分布式处
Kafka 3.5 源码导读
Kafka 3.5 是一个重要的版本，包含了一些新特性和改进。以下是对 Kafka 3.5 源码的一些导读，帮助你理解其核心组件和实现机制。
鲲鹏服务器系列解决方案产品（大数据、数据库、分布式存储、虚拟化、web、hpc等）的测试调优
在当今数字化快速发展的时代，鲲鹏服务器系列解决方案产品的测试调优至关重要。鲲鹏服务器在大数据领域，可通过优化存储系统性能，提升数据读写能力。例如杉岩数据发布基于鲲鹏的分布式存储一体化解决方案，在千亿级规模数据下，写带宽性能提升 20%以上，数据压缩效率提升 50%以上。在数据库方面，openGaus
hadoop+Spark+springboot基于大数据的微博舆情监测分析系统(源码+文档+调试+可视化大屏)
Spring Boot基于Hadoop的微博舆情监测分析系统是一款强大的工具，它结合了Spring Boot框架的高效性和Hadoop的大数据处理能力，为微博舆情管理提供了全面的解决方案。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着互联网的发展，微博等社交媒体已成为公众表达意见和情绪的重要渠道。
Zookeeper在Windows上的详尽安装指南
Zookeeper在Windows上的详尽安装指南 ZookeeperWindows下安装Zookeeper图文记录详细步骤手把手包安装成功 项
数据仓库宽表概述
此外，在数据更新时，宽表可能需要进行大量的数据重建操作，这会增加系统的负担。由于宽表可以显著提高查询性能，因此在需要实时或近实时分析的场景中，宽表是一个理想的选择。比如，在金融行业中，交易数据的实时分析对于决策和风险控制至关重要，宽表可以提供快速的数据访问，从而支持实时分析。尽管存在一些挑战，但随着
每个大数据专业都必须的hive实训教程航空数据分析(附：所要文件）成品快照在最后
使用文本编辑器（如 vi 或 nano）打开 /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo 文件，并将其内容替换为阿里云提供的 CentOS 8 源。也可以通查看设置中网络配置，查看虚拟机ipv4复制，并在ip之后添加接口：50070就可以通过宿主机，虚拟机等在同一局域网的浏览
flink sql + kafka + mysql 如何构建实时数仓
Kafka：作为流数据平台，负责接收和传输来自不同源系统（如应用日志、传感器数据、交易系统等）的数据。Flink SQL：使用 Apache Flink 提供的 SQL 引擎进行流式数据处理、转换、聚合和窗口计算等操作。Flink SQL 使得实时数据流的处理变得更简单。MySQL：作为下游持久化存
HBase详解
本文介绍了HBase的核心特性，如强大的随机读写能力、自动分区和故障恢复机制。文章还探讨了HBase在大数据环境下的应用场景，例如实时数据分析和大规模在线事务处理。为了最大化HBase的性能和稳定性，文中提出了集群规划、合理设计表结构、优化写入和读取操作等建议。
SparkSQL的UDF大数据量执行结果和HiveSQL的UDF不一致
因为Spark是线程不安全的，所以如果UDF使用了非线程安全的操作，那么就会导致不可预测行为，Hive是每个UDF在单独的JVM里执行，就会好很多。
Couchbase Sync Gateway 开源项目推荐
Couchbase Sync Gateway 开源项目推荐 sync_gateway couchbase/sync_gateway: Sync Gateway 是一个用于同步Couchbase Lite移动和嵌入式数据库与Couch
大数据为人类健康做出的贡献_大数据能为你的健康做什么
2.1 Hadoop2.2 BISE2.2.1 数据采集层2.2.2 数据存储和处理层2.2.3 服务层3大数据系统的应用4系统的测试与分析4.1实验框架和实现4.2案例研究场景和讨论4.3大数据系统在物联网上的测试5结论与分析随着信息技术的快速发展，数据增长的速度越来越快。无处不在的传感器、社交网
Kafka 到 Kafka 数据同步
使用 CloudCanal 进行 Kakfa 到 Kafka 数据同步，助力企业快速构建数据管道，增强数据分析能力。
