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    • HDFS读写流程先容,HDFS读数据和写数据的原理是什么?

      Client(客户端)对HDFS中的数据进行读写操作,分别是Client从HDFS中查找数据,即为Read(读)数据;Client从HDFS中存储数据,即为Write(写)数据。假设有一个文件1.txt文件,大小为300M,这样就划分出3个数据块,大家根据这三个模块分别讲解HDFS文件读数据和写数据的原理。 查看全文>>

      大数据技术文章2020-12-01 |传智教育 |HDFS读写流程,HDFS读写数据的原理

    • MapReduce程序怎样设置本地运行模式?

      MapReduce程序运行模式有本地运行模式和集群运行模式,集群运行模式只需要将MapReduce程序打成Jar包上传至集群即可,下面大家以词频统计为例,讲解如何将MapReduce程序设置为在本地运行模式。 查看全文>>

      大数据技术文章2020-12-01 |传智教育 |MapReduce两种运行模式

    • Scala算术操作符重载怎样使用?

      ?Scala算术和操Scala中算术操作符(+、-、*、/、%)的作用和Java是一样的,位操作符(&、|、>>、<<)也是一样的。特别强调的是,Scala的这些操作符其实是方法。例如,a+b其实是a.+(b)的简写,接下来,大家通过Scala交互式Shell编程讲解操作符的使用,具体示例代码如下。 查看全文>>

      大数据技术文章2020-11-18 |传智播客 |Scala算术和操符

    • 大数据的两种计算框架优劣对比,哪个更适合开发?

      Hadoop与Spark两者都是大数据计算框架,但是两者各自都有自己的优势,到底哪个更适合开发使用,下面对两者做一个简单对比: 查看全文>>

      大数据技术文章2020-11-18 |传智播客 |Spark与Hadoop对比

    • 如何操作MapReduce的性能调优?

      使用Hadoop进行大数据运算,当数据量极其大时,那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻,尤其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总实行时间影响特别大。下面总结一些和MapReduce相关的性能调优方法,主要从五个方面考虑:数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。 查看全文>>

      大数据技术文章2020-11-18 |传智播客 |MapReduce的性能调优方法

    • HBase表常见Shell命令及具体语法操作讲解【大数据文章】

      Shell命令可以很方便地操作HBase数据库,例如创建、删除及修改表、向表中添加数据、列出表中的相关信息等操作。不过当使用Shell命令行操作HBase时,首先需要进入HBase Shell交互界面,通过一系列Shell命令操作HBase,接下来,通过一张表列举一些操作HBase表常见的Shell命令。 查看全文>>

      大数据技术文章2020-11-17 |传智播客 |常见的Shell命令具体是怎样操作的

    • HDFS的高可用架构是怎样工作的?

      在Hadoop1.0版本中,NameNode只有一个,一旦这个NameNode发生故障,就会导致整个Hadoop集群不可用,也就是发生了单点故障问题。为了解决单点故障问题,Hadoop2.0中的HDFS中增加了对高可用的支撑。 查看全文>>

      大数据技术文章2020-11-12 |传智播客 |HDFS高可用架构

    • Combiner组件创建和使用演示【大数据文章】

      Combiner组件是MapReduce程序中的一种重要的组件,如果想自定义Combiner,大家需要继承Reducer类,并且重写reduce()方法。接下来,大家针对词频统计案例编写一个Combiner组件,演示如何创建和使用Combiner组件 查看全文>>

      大数据技术文章2020-11-12 |传智播客 |Combiner组件

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