全部 大數(shù)據(jù)新聞動態(tài) 大數(shù)據(jù)技術文章 大數(shù)據(jù)常見問題 技術問答

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    Linux系統(tǒng)安裝虛擬機的網(wǎng)絡配置方法

    虛擬機在安裝和克隆之后，雖然能夠直接使用，但是此時虛擬機的IP是動態(tài)生成的，在不斷的開停過程中很容易改變，非常不利于實際開發(fā);通過Hadoop01克隆的虛擬機(假設克隆了2個虛擬機Hadoop02和Hadoop03)則完全無法動態(tài)分配到IP，直接無法使用。因此，虛擬機在安裝和克隆之后還需要對虛擬機的網(wǎng)絡都分別進行配置。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2020-12-02 |傳智教育 |虛擬機網(wǎng)絡配置,Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡

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    HDFS讀寫流程介紹，HDFS讀數(shù)據(jù)和寫數(shù)據(jù)的原理是什么？

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

    大數(shù)據(jù)技術文章2020-12-01 |傳智教育 |HDFS讀寫流程,HDFS讀寫數(shù)據(jù)的原理

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    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(tǒng)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(shù)據(jù)技術文章2020-12-01 |傳智教育 |MapReduce兩種運行模式

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    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(shù)據(jù)技術文章2020-11-18 |傳智播客 |Scala算術和操符

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    大數(shù)據(jù)的兩種計算框架優(yōu)劣對比，哪個更適合開發(fā)？

    Hadoop與Spark兩者都是大數(shù)據(jù)計算框架，但是兩者各自都有自己的優(yōu)勢，到底哪個更適合開發(fā)使用，下面對兩者做一個簡單對比： 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術文章2020-11-18 |傳智播客 |Spark與Hadoop對比

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    如何操作MapReduce的性能調優(yōu)？

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

    大數(shù)據(jù)技術文章2020-11-18 |傳智播客 |MapReduce的性能調優(yōu)方法

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    HBase表常見Shell命令及具體語法操作講解【大數(shù)據(jù)文章】

    Shell命令可以很方便地操作HBase數(shù)據(jù)庫，例如創(chuàng)建、刪除及修改表、向表中添加數(shù)據(jù)、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(shù)據(jù)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

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    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(fā)生故障，就會導致整個Hadoop集群不可用，也就是發(fā)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(shù)據(jù)技術文章2020-11-12 |傳智播客 |HDFS高可用架構

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