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        • HDFS讀寫流程介紹,HDFS讀數據和寫數據的原理是什么?

          Client(客戶端)對HDFS中的數據進行讀寫操作,分別是Client從HDFS中查找數據,即為Read(讀)數據;Client從HDFS中存儲數據,即為Write(寫)數據。假設有一個文件1.txt文件,大小為300M,這樣就劃分出3個數據塊,我們根據這三個模塊分別講解HDFS文件讀數據和寫數據的原理。 查看全文>>

          大數據技術文章2020-12-01 |傳智教育 |HDFS讀寫流程,HDFS讀寫數據的原理

        • MapReduce程序怎樣設置本地運行模式?

          MapReduce程序運行模式有本地運行模式和集群運行模式,集群運行模式只需要將MapReduce程序打成Jar包上傳至集群即可,下面我們以詞頻統計為例,講解如何將MapReduce程序設置為在本地運行模式。 查看全文>>

          大數據技術文章2020-12-01 |傳智教育 |MapReduce兩種運行模式

        • Scala算術操作符重載怎樣使用?

          ?Scala算術和操Scala中算術操作符(+、-、*、/、%)的作用和Java是一樣的,位操作符(&、|、>>、<<)也是一樣的。特別強調的是,Scala的這些操作符其實是方法。例如,a+b其實是a.+(b)的簡寫,接下來,我們通過Scala交互式Shell編程講解操作符的使用,具體示例代碼如下。 查看全文>>

          大數據技術文章2020-11-18 |傳智播客 |Scala算術和操符

        • 大數據的兩種計算框架優劣對比,哪個更適合開發?

          Hadoop與Spark兩者都是大數據計算框架,但是兩者各自都有自己的優勢,到底哪個更適合開發使用,下面對兩者做一個簡單對比: 查看全文>>

          大數據技術文章2020-11-18 |傳智播客 |Spark與Hadoop對比

        • 如何操作MapReduce的性能調優?

          使用Hadoop進行大數據運算,當數據量極其大時,那么對MapReduce性能的調優重要性不言而喻,尤其是Shuffle過程中的參數配置對作業的總執行時間影響特別大。下面總結一些和MapReduce相關的性能調優方法,主要從五個方面考慮:數據輸入、Map階段、Reduce階段、Shuffle階段和其他調優屬性。 查看全文>>

          大數據技術文章2020-11-18 |傳智播客 |MapReduce的性能調優方法

        • HBase表常見Shell命令及具體語法操作講解【大數據文章】

          Shell命令可以很方便地操作HBase數據庫,例如創建、刪除及修改表、向表中添加數據、列出表中的相關信息等操作。不過當使用Shell命令行操作HBase時,首先需要進入HBase Shell交互界面,通過一系列Shell命令操作HBase,接下來,通過一張表列舉一些操作HBase表常見的Shell命令。 查看全文>>

          大數據技術文章2020-11-17 |傳智播客 |常見的Shell命令具體是怎樣操作的

        • HDFS的高可用架構是怎樣工作的?

          在Hadoop1.0版本中,NameNode只有一個,一旦這個NameNode發生故障,就會導致整個Hadoop集群不可用,也就是發生了單點故障問題。為了解決單點故障問題,Hadoop2.0中的HDFS中增加了對高可用的支持。 查看全文>>

          大數據技術文章2020-11-12 |傳智播客 |HDFS高可用架構

        • Combiner組件創建和使用演示【大數據文章】

          Combiner組件是MapReduce程序中的一種重要的組件,如果想自定義Combiner,我們需要繼承Reducer類,并且重寫reduce()方法。接下來,我們針對詞頻統計案例編寫一個Combiner組件,演示如何創建和使用Combiner組件 查看全文>>

          大數據技術文章2020-11-12 |傳智播客 |Combiner組件

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