全部 Python+大數據新聞動態(tài) Python+大數據技術文章 Python+大數據學習常見問題 技術問答

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    一個應用程序是如何在Yarn集群上執(zhí)行的?

    在大數據領域，YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一個用于集群資源管理的開源框架，它可以用于執(zhí)行和管理各種大數據應用程序，如Hadoop、Spark等。以下是一個簡要的解釋，說明一個應用程序如何在YARN集群上執(zhí)行的過程： 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-09-06 |傳智教育 |應用程序如何在Yarn集群上執(zhí)行？

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    HBase Region分裂的意義是什么?_大數據基礎入門

    HBase是一個分布式、面向列的 NoSQL 數據庫系統(tǒng)，通常用于存儲大規(guī)模的結構化數據。HBase的數據存儲結構是基于Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS(Hadoop Distributed File System)構建的，它將數據分為多個 Region存儲在不同的Region Server上。Region是HBase中的基本數據單元，它代表了一部分數據表的數據。 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-09-05 |傳智教育 |HBase Region分裂的意義

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    Spark Stage是如何劃分的?_大數據入門培訓

    在大數據處理框架Apache Spark中，一個Spark Stage是一組具有相同操作的任務的集合，這些任務可以在并行計算中執(zhí)行。Spark將整個作業(yè)劃分為一系列的Stages來執(zhí)行，以便更好地管理和優(yōu)化計算。以下是Spark Stage是如何劃分的詳細說明： 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-09-04 |傳智教育 |Spark Stage怎樣劃分

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    全分布模式有什么注意點?

    在大數據領域，全分布模式是一種常見的數據處理模式，通常用于分布式計算和處理大規(guī)模數據集。下面是在全分布模式中需要注意的一些重要點： 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-09-01 |傳智教育 |全分布模式注意什么

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    HDFS中大量小文件帶來的問題以及解決方法?_大數據技能培訓

    Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中大量小文件可以導致多種問題，這些問題包括：每個文件和目錄在HDFS中都需要一個命名空間條目，這會占用大量內存。如果有大量小文件，HDFS的命名空間會很快耗盡內存，導致性能下降甚至集群崩潰。 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-08-29 |傳智教育 |HDFS中小文件過多問題處理

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    什么是Hadoop的副本策略?副本過多過少有什么優(yōu)缺點?

    Hadoop 是一個分布式存儲和計算框架，用于處理大規(guī)模數據。Hadoop 的副本策略是指如何在集群中存儲數據的多個副本，并涉及到副本的數量和位置的選擇。副本策略在Hadoop中非常重要，因為它直接影響到數據的可靠性、容錯性和性能。 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-08-29 |傳智教育 |Hadoop副本策略,Hadoop副本策略優(yōu)缺點

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    怎么實現Hbase的預分區(qū)?_大數據入門培訓

    HBase是一個分布式NoSQL數據庫，通常用于存儲大規(guī)模數據。在HBase中，預分區(qū)是一種非常重要的概念，它可以幫助你更有效地管理數據分布和訪問性能。預分區(qū)允許我們在插入數據時明確定義數據如何分布在表的不同區(qū)域之間，從而避免熱點問題和提高查詢性能。 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-08-28 |傳智教育 |Hbase預分區(qū)如何實現

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    Hive的join有幾種方式，怎么實現join的?_大數據入門培訓

    在Hive中，我們可以使用不同的方式來執(zhí)行表的JOIN操作，這些方式包括：當一個表非常小而另一個表非常大時，可以使用Map-Side Join。 查看全文>>

    Python+大數據學習常見問題2023-08-28 |傳智教育 |Hive的join方式有幾種，如何實現

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