Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

最近经常被问到这个问题，所以简单写一下总结。Hive数据导入到HBase基本有2个方案：  1、HBase中建表，然后Hive中建一个外部表，这样当Hive中写入数据后，HBase中也会同时更新  2、MapReduce读取Hive数据，然后写入（API或者Bulkload）到HBase1、Hive外部表创

摘要：GaussDB(DWS)支持在相同网络中，配置一个GaussDB(DWS)集群连接到一个MRS集群，然后将数据从HDFS中的文件读取到GaussDB(DWS)。MapReduce服务（MapReduceService，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据

  Container 是 YARN 中基本的处理单元，它是对内存、CPU等计算的封装。总的来说，每个core每块硬盘分配2个 container，能获得较好的集群利用率。 1. 确定可用内存大小。 对于每台主机来说，YARN 和 MapReduce 能用内存大小是除去预留给系统的内存（如果还有 HBase，还要相应留内存给它）后的大小，即

1.SpringDataSpringFramework中的数据访问模块对JDBC及ORM提供了很好的支持，随着NoSQL和BigData的兴起，出现了越来越多的新技术，比如非关系型数据库、MapReduce框架，SpringData正是为了让Spring开发者能更方便地使用这些新技术而诞生的“大”项目——它由一系列小的项目组成，分别为不同

在说Hadoop之前，作为一个铁杆粉丝先粉一下Google。Google的伟大之处不仅在于它建立了一个强悍的搜索引擎，它还创造了几项革命性的技术：GFS，MapReduce，BigTable，即所谓的Google三驾马车。Google虽然没有公布这几项技术的实现代码，但它发表了详细的设计论文，这给业界带来了新鲜气息，很快就出现了类似于Google三驾马车的开

 MongoDB中聚合(aggregate) 操作将来自多个document的value组合在一起，并通过对分组数据进行各种操作处理，并返回计算后的数据结果，主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)。MongoDB提供三种方式去执行聚合操作：聚合管道（aggregationpipeline）、MapReduce函数以及单一的聚合命令(count、di

Tachyon是一个高容错的分布式文件系统，允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享，就像Spark和MapReduce那样。通过利用信息继承，内存侵入，Tachyon获得了高性能。Tachyon工作集文件缓存在内存中，并且让不同的Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件。因此，Tachyon可以减少那些需要经常使用的数据集通过

1.介绍首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是mapreduce作业初始化的时间是比较长的。sum,

时间2022年8月5日—2022年8月9日北京（同时转线上直播）（5日报到，6日9日上课）课程第一天一、大数据概述二、大数据处理架构Hadoop三、分布式文件系统HDFS四、分布式数据库HBase第二天五、MapReduce六、Spark七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序八、PythonSpark集成开发环境第三