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RSS订阅原创 大数据学习—Azkaban的解析
大数据的核心模块有很多，像Hadoop、spark、kafka等都是比较重要的，但也不仅仅只是这三块。今天我们就来了解一下Azkaban，了解他的使用和简介，才能更好的帮助我们去学习大数据。Azkaban 是什么？是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件(properties)格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。它有如下功能特点：Web.
2021-10-14 17:00:46
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原创 学习大数据需要了解Python吗？有什么联系？
现如今，说起大数据大家都比较熟悉了，大数据作为目前火热的一个行业，越来越多的人投入到大数据行业当中来。很多人新手在学习中会问到，学习大数据需要了解Python吗？他们之间又有什么联系？今天我们就来一起看看。学习大数据为什么需要了解Python？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。而Python作为公认的适合大数据的语言，想要做大数据开发和大数据分析，不仅.
2021-10-12 17:48:23
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原创 在Hadoop环境中，大数据存储的技巧有哪些？
由于大数据的飞速发展和进步，越来越多的人才投入到大数据这个行业中来，但目前来说，大数据人才也是很缺乏的。在学习大数据过程中，Hadoop作为大数据开发的一个核心模块是很重要的。今天我们就来学习一下在Hadoop环境中，大数据存储的技巧有哪些？大数据存储的技巧有好几种，学习大数据开发了解其中的技巧是很重要的，其中分布式存储、虚拟化等这几大块需要重点了解一下。分布式存储学习大数据的人知道，传统化集中式存储存在已有一段时间。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规.
2021-10-09 09:50:12
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原创 大数据学习—Kafka的核心调优参数
随着大数据开发的发展，越来越多的人想要转行或者学习大数据开发这一块，工资和发展前景都让大家越来越看好。而kafka作为一个核心模块，是学习过程的一个要点知识，今天我们就一起来看一下关于Kafka的核心调优参数。kafka的配置属性多达几百个，在生产环境中对kafka进行调优时，要如何设置Kafka的核心调优参数？在调优之前，我们要先分析业务场景，然后在吞吐量、延时、可靠性和可用性4个方面做权衡。下面我们就从这四个方面来了解一下，从而逐一分析kafka应该设置哪些核心属性以及提供建议值。.
2021-09-26 17:21:04
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原创 大数据改变着生活中的哪些东西？
如今，大数据无处不在，随着社会的发展，我们的生活中开始接触到大数据，它无处不在。但其实很多人对大数据都是只有一个大概的认识，对大数据的应用并不是很清楚，然而大数据的应用已经在悄悄改变着我们的生活！今天我们就来看看大数据改变着生活中的哪些东西？音乐软件对于我们爱听歌的小伙伴应该能明显的感受到音乐软件的变化，以前我们想听什么都得自己去搜索或者翻看，而现在随着大数据的出现，音乐结合了大数据，只要我们用户经常听的一首歌是什么类型，那么软件就会自动推送这种类型的音乐，这就是大数据在音乐软件中的应用。零.
2021-09-23 16:04:35
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原创 大数据不是万能的，这几大误区要知道！
这两年，大数据受到了越来越多人的关注，大数据被广泛应用到各行各业。随之而来的也是围绕着大数据产生了许多的误区，今天就来谈谈我眼中的大数据。何为大数据？“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。个人觉得很贴切，“新处理模式”是一个很关键的词汇，这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。这个所谓的“新处理模式”有两层含义：A.由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，Hadoop成为了大数据时代的标志；B.
2021-09-03 15:06:02
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原创 加米谷：金融领域中的大数据应用
如今，越来越多的领域开始运用大数据，它几乎涵盖了各行各业。数据显示，大数据在金融领域的应用范围较广。今天，我们就一起来看看在金融领域中的大数据应用都有哪些？据统计，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融领域将大数据应用到了很多方面，下面一起来看看：风险管控A.对中小企业贷款的风险评估之前有很多中小企业存在贷款偿还能力差、财务制度不.
2021-09-01 16:54:02
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原创 大数据编程入门：JavaScript表单
表单在网页中主要负责数据采集功能，在JavaScript的加持下，网页中的表单可以有很多的功能，今天小编将为大家带来大数据编程入门：JavaScript表单。JavaScript表单验证HTML表单验证可以通过JavaScript完成。下面的示例代码用于确定表单字段（fname）值是否存在。如果不存在，将弹出一条消息以阻止提交表单：<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8">
2021-08-18 16:10:10
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原创 学习大数据必不可少的一部分：Java
随着大数据的盛行，想进入大数据的人才越来越多，很多Java开发师也纷纷想转行做大数据。也有很多小伙伴来问我，为何大数据要要求Java基础，今天我们就来一起聊聊学习大数据必不可少对的一部分：JavaJava是目前使用作为广泛的编程语言，并且具有众多特性，而大数据可以基于Hadoop的某些技术，这可以作为Java开发人员的职业升级替代方案，所以它特别适合作为大数据应用分开发语言。1、Java吸收了C++语言的优点Java摒弃了C++里面难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大.
2021-08-18 16:02:04
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原创 大数据编程入门：JavaScript字符串
字符串一般用于编程、概念说明、函数解释等，今天小编将为大家带来大数据编程入门：JavaScript字符串，介绍在JavaScript中字符串的定义及应用。JavaScript字符串定义在JavaScript中，字符串用于存储和处理文本。字符串可以存储一系列字符，例如“John Doe”。字符串可以是插入引号中的任何字符，可以使用单引号或双引号：var phone= "Redmi";var phone= 'Redmi';想要访问字符串中的每个字符的时候，可以使用索引位置..
2021-08-17 15:25:52
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转载 学大数据之后可以做些什么工作？工作内容如何？
很多小伙伴都有这样的疑问，那就是学大数据之后可以做些什么工作？工作内容如何？很多小伙伴不清楚自己的就业方向，所以迷茫是正常的，今天小编就带大家一起来了解一下吧。学习大数据，可以从事的工作有很多，下面这几个题主可以看看：1.数据挖掘工程师职责：熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具，提取、分析、呈现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。2.大数据开发工程师职责：主要负责使用大数据技术采集、开发、建设、测试和维护架构；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台.
2021-08-17 15:18:12
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原创 大数据编程入门：JavaScript函数
在数学中，函数是指一个量随着另一个量的变化而变化；那么在JavaScript中，函数的定义是什么以及怎么使用呢？今天小编将为大家带来大数据编程入门：JavaScript函数。JavaScript函数定义在JavaScript中，函数是一个可重用的代码块，在调用时由事件驱动或执行。实例：<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>测试实例</
2021-08-13 15:58:38
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原创 大数据开发面试技巧都有哪些？如何顺利通过？
随着大数据的火爆发展，越来越多的小伙伴转行投入到大数据行业，因此竞争力也越来越大。8月份是找工作的困难期，今天加米谷的小编就来告诉大家大数据开发面试技巧都有哪些？如何顺利通过？面试是一个双向选择的过程，面试官在选择的同时，面试者也在选公司。不同岗位、不同公司、不同面试官问的问题都是不一样的，但是也基本是按照一个大纲进行的，今天我们就来说说针对于大数据开发这一岗位来具体说说。1.技能方面Java是必问的，其中Java SE是核心模块，把这一核心部分吃透，可以应付Java部分的面试。 ..
2021-08-11 14:58:02
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原创 大数据开发教学—什么是Spark
学习大数据专业的人，相信对Spark这个名词不陌生吧，Spark是一个基于内存的开源计算框架。Spark作为大数据领域活跃、热门、高效的大数据通用计算平台，2009年诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室。今天加米谷为大家带来关于什么是Spark的一些介绍。Spark的发展史2009年诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室；2010年通过BSD许可协议开源发布；2013年成为Apache孵化项目；2014年2月成为Apache的顶级项目；2014年5月Spark1.0...
2021-08-06 17:19:14
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转载 大数据开发：Spark GraphX图计算入门
Spark框架下，除了支持批处理和流处理，也提供图计算功能，而图计算功能主要由Spark GraphX来提供。而近些年来说，图计算在大数据领域，也得到越来越多的应用。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark GraphX图计算入门。关于图计算关于图计算，其实是不能单单从字面上去理解。所谓的图计算的“图（Graph）”，其实是指的一种网络，是一种适合表现事物之间关联关系的数据结构，而非大众意义上的图片（Image）。图计算目前广泛应用于公安系统和银行金融领域。通过社交网络分析，可以打击.
2021-08-03 17:29:19
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转载 大数据开发：Spark SQL数据处理模块
Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块，在数据价值挖掘的环节上，备受重用。自Spark SQL出现之后，坊间甚至时有传言，Spark SQL将取代Hive，足见业内对其的推崇。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark SQL数据处理模块。Spark SQL简介Spark SQL，整体来说，还是具备比较多的优势的，比如数据兼容、组件扩展、性能优化——数据兼容：可从Hive表、外部数据库（JDBC）、RDD、Parquet 文件、JSON 文件获取数据，可通过 Scal.
2021-08-03 17:27:26
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转载 大数据开发：SparkCore开发调优原则
在大数据计算引擎当中，Spark受到的重视是越来越多的，尤其是对数据处理实时性的要求越来越高，Hadoop原生的MapReduce引擎受到诟病，Spark的性能也需要不断调整优化。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲SparkCore开发调优原则。Spark在大数据领域，能够实现离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，对于企业而言是低成本下的可靠性选择，但是想要真正用好Spark，实现真正的高性能，调优是不可或缺的手段。SparkCore开发..
2021-08-02 17:50:47
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转载 大数据开发：Spark MLlib组件学习入门
在Spark生态圈当中，MLlib组件，作为机器学习库而存在，在大数据分析、数据挖掘等数据处理操作上，提供重要的支持。学习Spark，对于MLlib组件的学习，也可以有相应程度的掌握。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark MLlib组件学习入门。其实，Spark MLlib在数据挖掘上，与sklearn工具也是非常行相似的，也是Estimator，Transformer，Pipeline为主，如果有sklearn的基础，那么学习MLlib是会非常轻松的。并且，MLlib本身比skl.
2021-08-02 17:49:06
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转载 大数据开发：Spark RDD、DataFrame、DataSet
在Spark的学习当中，RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分，理解清楚这三者的共性与区别，非常有必要。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Spark RDD、DataFrame、DataSet。RDD，作为Spark的核心数据抽象，是Spark当中不可或缺的存在，而在SparkSQL中，Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。DataFrame、DataSet和RDD有什么区别？首.
2021-07-30 18:06:43
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转载 大数据开发：Spark Structured Streaming特性
在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Spark Structured Streaming特性。Spark Structured Streaming流处理因为流处理具有如下显著的复杂性特征，所以很难建立非常健壮的处理过程：一是数据有各种不同格式（Ja.
2021-07-30 18:05:08
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转载 大数据开发：Spark数据处理模式
Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架，一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升，另一方面则是来自于Spark在数据处理上，同时支持批处理与流处理，能够满足更多场景下的需求。今天我们就来讲讲Spark数据处理模式。从定义上来说，Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。Spark与Hadoop的MapReduce引擎基于各种相同原则开发而来，但是通过完善的内存计算和处理优化机制来加快批处理工作负载的运行速度。Spark可作为独立集群部署（需要.
2021-07-29 17:54:38
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转载 大数据开发之Spark运行流程
在大数据的诸多技术框架当中，Spark发展至今，已经得到了广泛的认可。Hadoop与Spark可以说是大部分企业级数据平台的主流选择，基于不同的应用场景，结合实际需求，来选择相应的技术架构。今天我们来聊聊Spark运行原理。Spark继承了Hadoop MapReduce的特性，是典型的master/worker架构。这种架构就是把计算任务进行划分，然后进行分配给多个slave，也就是进行map，等slave完成了分配给自己的任务后，然后再master上进行汇总，也就是reudce，这就是MapReduc
2021-07-29 17:53:06
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转载 Spark计算框架：Spark功能架构模型解读
在大数据处理上，Spark计算框架是不可忽视的一个，并且随着Spark的进一步发展，Spark计算框架也在不断地更新优化，以满足大数据领域的最新技术趋势。今天，我们就从Spark功能架构模型的角度，来仔细聊聊Spark计算框架的相关问题。Spark是在Hadoop之后出现的，一定程度上来说，继承了Hadoop的优势，也就是分布式思想，并且在Hadoop的基础上做了优化，也就是基于实时数据处理方面的问题。Spark生态系统，在经过这几年的发展之后，现在已经可以说趋于稳定，各个组件共同完成..
2021-07-28 18:01:24
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转载 Spark高级教程：Spark核心RDD概念解析
Spark在大数据处理上的优势，很大一部分来自数据处理速度的提升，这使得Spark在面对大规模实时计算的数据任务时，能够更快地完成大批量数据的处理，提升大数据处理的效率。而Spark获得的这些优势，核心关键在于RDD，今天我们为大家分享Spark高级教程的内容，Spark核心RDD概念解析。所谓的RDD，全称是Resilient Distributed Datasets，翻译过来就是弹性分布式数据集，似乎念起来有点绕口，我们先从简单一点的角度来理解。把RDD想象为一组数据，而Spark把要处.
2021-07-28 18:00:09
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转载 Flink会取代Spark吗？谈谈大数据框架之间的竞争
在大数据计算领域，先后出现了Hadoop、Spark、Storm、Flink等多个计算框架，并且每每当一个新兴计算引擎出现，大家就忍不住拿来与早期的计算引擎进行对比。然后就会出现诸如Flink会取代Spark吗，Flink和Spark哪个好等等的问题讨论。今天我们就来聊聊大数据框架之间的竞争。作为目前应用最广泛的大数据框架之一，Spark一直以来是受到多方的青睐的，而随着2015年Flink框架的出现，就开始出现了Flink会取代Spark等等的声音，但是事实真的是这样的吗？Spark最初可.
2021-07-27 17:01:31
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转载 Spark做数据分析：Spark大数据分析的优势
Spark发展到今年，也已经有了十个年头了，在这十年的时间里，Spark在数据分析方面的优势得以显现，成为越来越多的企业的选择。Spark做数据分析，得益于Spark计算框架的优势，也获得了很好的竞争优势。今天我们就来聊聊Spark大数据分析的优势。在Spark出现之前，大数据领域占绝对优势的计算框架，非Hadoop莫属，但是在一段时间的发展之后，我们发现，面对实时流数据的处理需求，Hadoop明显不能满足了。而实时流数据的处理，在大数据发展之下，存在巨大需求的。而Spark正是在这样的背景.
2021-07-27 16:59:44
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转载 Spark开发：Spark大数据开发编程示例
大数据开发人员，根据企业大数据处理的需求，进行大数据平台系统的搭建，比如说Hadoop，比如说Spark，而不同的大数据处理框架，采取不同的编程语言和编程模型，这就需要技术开发人员要掌握相关的技术。今天我们以Spark开发为例，来分享一下Spark大数据开发当中的一些编程示例。Spark框架的核心思想，还是基于分布式架构，并且计算模式继承了MapReduce，并在此基础之上进行了扩展，支持更多的计算模式，以满足更多的大数据应用场景需求。Spark程序架构，严格来说还是按照分布式架构来的，所有.
2021-07-26 18:02:24
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转载 Spark简介：Spark数据处理核心架构
作为大数据领域主流运用的大数据计算框架之一，Spark这几年的发展态势也越来越好了。一方面是由于Spark在不断地完善，更适用于现阶段的大数据处理；另一方面则是因为Spark确实在大数据处理上表现出了强大的优势。根据Spark官方的定义，Spark是一个快速的、通用的分布式计算系统。简简单单一句话，其实对于Spark以及做出了相当精炼的总结，一个是快，一个是通用。快速，是指Spark在大数据计算当中所体现出来的性能优势，同样的运算过程，Spark相对于早期的Hadoop，能够做到计算速度提.
2021-07-26 18:01:19
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转载 Hadoop大数据测试：Hadoop大数据平台测试流程
相对于传统的软件测试，大数据平台的测试有新的特征体现，也需要测试人员做好相关的准备。以大部分企业都选择的Hadoop大数据平台为例，今天我们来聊聊Hadoop大数据测试的一些流程和注意事项。虽然说针对于大数据平台的测试有自己的新的特征，但是总体来说，测试这份工作，万变不离其宗，Hadoop大数据测试与传统的软件测试，主要的流程还是基本一致的——需求分析→测试计划→线上验收测试→测试总结。在需求分析阶段，需要了解清楚开发想要实现的预期需求，在下一步的测试计划中才能针对性去测试。测试阶段，对频.
2021-07-23 17:56:29
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转载 大数据Hadoop原理：大数据Hadoop技术原理简介
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术原理。关于Hadoop，大家都知道这是目前市面上主流的大数据都在用的框架，通过分布式存储和分布式计算来解决海量数据处理的问题。目前Hadoop已经更新到最新的3.0版本，从最初的1.0版本到现在，也在不断更新和优化。Hadoop的官方定义，是开.
2021-07-23 17:55:23
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转载 Hadoop架构与原理：Hadoop系统架构原理解析
作为现今主流被运用的大数据系统框架，Hadoop架构是大数据技术学习阶段必要掌握的重点之一。而学习Hadoop技术，我们需要对Hadoop架构与原理有一个基本的认识，了解清楚这些原理，才能在大数据开发工作当中实现更灵活的运用。Hadoop架构当中，需要理解的关键性原理，就是分布式技术。分布式技术，解决了大数据处理当中很大的一个难题，那就是在低廉的硬件系统上，实现对于海量数据的高效准确的处理。分布式技术，其实简单来说，就是在几台甚至是几十台的普通计算机上搭建起计算机集群，对于海量的数据任务，将.
2021-07-22 17:59:19
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转载 大数据分析项目实例：Hadoop数据分析应用场景
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。基于Hadoop来开发企业大数据平台，是现在大部分企业的选择，一方面是因为可以节约成本，另一方面则是因为Hadoop生态系统对于企业大数据处理的各种需求，都能基本满足，而如果有不能满足的需求，也可以通过在Hadoop架构上进行二次开发来实现。Ha.
2021-07-22 17:58:01
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转载 Hadoop能够对大数据带来哪些好处？
在大数据技术体系当中，Hadoop无疑是不能避开的，目前市面上的大数据开发，大部分还是基于Hadoop在进行开发的，因此在大数据学习当中，Hadoop的重要程度不言而喻。那么到底Hadoop能够对大数据带来哪些好处，下面我们来详细了解一下。Hadoop如果要做一个简单的定义，那么就是一个分布式存储和计算平台，针对海量数据，完成从数据存储到数据计算的整个流程。基于Hadoop的大数据存储和计算，由核心组件HDFS负责分布式存储，由核心组件MapReduce进行分布式计算。Hadoop能够..
2021-07-21 18:02:33
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转载 Hadoop数据工程师_大数据Hadoop技术好学吗
在大数据技术体系当中，Hadoop无疑是占据着非常重要的位置。从2005年Hadoop项目诞生开始，到如今发展到相对成熟稳定的阶段，Hadoop技术在大数据处理当中的重要性无疑是值得关注的，很多企业也在招聘Hadoop数据工程师。那么大数据Hadoop技术好学吗，下面我们先来了解一下。在企业当中，大数据相关业务的开发，离不开Hadoop数据工程师，这也是为什么Hadoop数据工程师如今为什么能够身价水涨船高的原因。根据目前的招聘市场状况来看，Hadoop数据工程师，1-3年的经验就能达到1-2万的工资水准
2021-07-21 18:01:29
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转载 如何安装Hadoop：Hadoop本地安装指南
在大数据技术的学习当中，关于Hadoop系统的学习无疑是非常重要的一部分，而学习Hadoop的第一步，通常需要从HDFS开始学起，要进行HDFS的操作实践，首先就需要安装好Hadoop。下面我们就来为大家分享一下如何安装Hadoop。Hadoop目前主要有三种安装模式，包括本地模式、伪分布式模式、全分布式模式，三种模式的安装有难易差别，操作使用上也有不同的限制。本地模式是最简单的一种，只需要一台虚拟机，修改一个配置文件，但在使用上，只能使用yarn来测试mapreduce程序；伪分布模式，.
2021-07-20 18:01:26
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转载 Hadoop数据展示：关于Hadoop数据可视化的介绍
在大数据时代，数据价值的挖掘非常重要，而挖掘出来的数据价值成果，需要展示出来，尤其是展示给相关业务人员，才能得到理解和下一步的运用，这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中，Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢，今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。Hadoop已经通过自身的发展来证明，它在大数据处理当中具有相当的潜力，随着越来越多的企业开始投入大数据，Hadoop在大数据平台开发上也就获得更多的支持，因为从目前来看，不管是运用现有的Hadoop组件来解决大数据问题，
2021-07-20 18:00:09
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转载 大数据平台介绍：基于Hadoop生态体系及分析扩展
Hadoop作为现如今主流的企业大数据平台框架，是有着很强大的生存空间的。一方面，Hadoop能够满足企业大数据应用的绝大部分需求，另一方面因为其作为开源项目，不会给企业增加太大的成本。今天，我们就主要基于Hadoop大数据平台介绍，来聊聊Hadoop大数据生态体系及扩展。在Hadoop生态体系当中，对于大数据处理流程当中的所有环节都有相应的解决方案，系统数据存储、数据收集、数据导入导出到关系数据库、并行计算框架、数据序列化处理与任务调度、数据挖掘和机器学习、列式存储在线数据库、元数据中心、工作流控制、系
2021-07-19 17:49:57
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转载 大数据开发：Hadoop架构如何提高数据吞吐量
Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理，那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢，下面我们来了解一下。Hadoop系统架构，主要解决的大数据处理的问题，就是海量数据的分布式存储和计算，对于企业大数据的需求，包括数据存储，日志分析，商业智能，数据挖掘等需求都能解决。Hadoop吞吐量主要是基于数据处理流程而言的，数据进入系统..
2021-07-19 17:48:51
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转载 大数据教程：Hadoop系统框架学习思路
在Hadoop的学习当中，不管是自学还是在专业的大数据培训班学习，都需要对Hadoop整体的技术架构里的东西，都做到熟练掌握，这样才能在未来的工作上更加轻松应对。Hadoop技术体系庞杂，开始学习最好还是跟着专业的Hadoop教程走，这样可以少走弯路。Hadoop首先需要掌握的核心组件就是两个，HDFS和MapReduce，这两者正是解决大规模数据处理的关键性技术，一个辅助数据的存储，一个负责数据的计算，而解决了大规模数据的存储和计算，其他的大数据问题，都可以说是小问题了。从专业的Ha..
2021-07-16 18:07:02
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转载 Hadoop能处理哪些类型数据？Hadoop处理数据的优势
Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，在传统的数据仓库当中没有办法实现数据价值挖掘。与传统的数据仓库相比，Hadoop的分布式架构..
2021-07-16 18:05:37
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