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全部 大數據新聞動態 大數據技術文章 大數據常見問題 技術問答

    • 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

    • MapReduce程序在本地運行的模式怎樣設置?

      MapReduce程序的運行模式主要有兩種: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,比較簡單,這里不再贅述。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2020-11-05 |傳智播客 |MapReduce本地運行的模式設置

    • Mapper類中的map()方法怎么用?

      MapReduce程序會根據輸入的文件產生多個map任務。Hadoop提供的Mapper類是實現Map任務的一個抽象基類,該基類提供了一個map()方法,默認情況下,Mapper類中的map()方法是沒有做任何處理的。 查看全文>>

      大數據技術文章2020-11-04 |傳智播客 |Mapper類中的map()方法怎么用

    • InputFormat接口的定義代碼怎么設置?

      Hadoop中有五個編程組件,分別是:InputFormat、Mapper、Reducer、Parttioner、OutputFromat和Canbiner,其中Canbiner的作用是對Map階段的輸出的重復數據先做一次合并計算,所以不屬于必屬件。本節課就來對MapReducer的InputFormat組件做一個簡單介紹 查看全文>>

      大數據技術文章2020-11-03 |傳智播客 |InputFormat接口的定義代碼設置

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