搭建Hadoop完全分布式集群是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和配置。以下是搭建Hadoop完全分布式集群的一般步骤：1.硬件准备：-准备多台具有足够计算和存储能力的服务器或虚拟机，至少需要一台主节点
要查看ZooKeeper集群的状态，可以使用ZooKeeper自带的命令行工具`zkCli.sh`（或`zkCli.bat`，如果你在Windows上运行）连接到ZooKeeper服务器。以下是一些常
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可用于处理大数据集。在使用Hadoop之前，需要先搭建一个Hadoop完全分布式集群，下面是一些简单的步骤和注意事项：1.先安装好Java环境，因为Hadoop依赖于Java。2.下载Hadoop的二进制文件。
索引(Index)是数据库中的一种数据结构，用来提高数据检索的效率。它们可以帮助数据库系统快速地定位和访问需要的数据。在 MongoDB 中，索引也很重要，可以提高查询和排序的效率。
数据清洗是数据预处理的一个重要环节，其目的是对原始数据进行筛选、转换、填充、合并等操作，使数据变得更加规范、完整、准确，从而提高后续数据分析的质量和效率。数据清洗的基本流程包括以下几个步骤：
主键约束是一种在数据库中用于保证表中某个列的唯一性和非空性的约束，该列将成为表的主键。主键的作用是为了唯一标识表中的每一行数据，以方便数据的管理和查询。
Eureka和Zookeeper都是服务发现和注册的工具，但它们有以下几个不同点：架构设计：Eureka采用了集中式的架构，其中一个服务作为Eureka Server，其他服务都作为Eureka Client连接到Eureka Server；而Zookeeper采用了分布式的架构，每个节点都可以同时作为Server和Client，构成一个Zookeeper集群。
ZooKeeper的选举机制是一种基于Paxos算法的分布式选举算法，用于在ZooKeeper集群中选择一台Leader服务器。Zookeeper使用了以下几个步骤：选举触发：当集群中的Leader节点宕机或者出现网络分区等情况时，会触发新一轮的选举过程。
Zookeeper和Eureka都是分布式系统中常用的服务发现和注册组件，它们的主要区别如下：数据一致性：Zookeeper是一个高度可靠的分布式数据一致性解决方案，能够保证数据的一致性和可靠性；而Eureka则是一个基于AP(可用性和分区容错性)设计的服务发现组件，可以在网络分区的情况下保证可用性。
在HBase中，常用的三种查询方式分别是Scan、Get和Filter，具体介绍如下：1.Scan：Scan是HBase中一种全表扫描的方式，可以扫描指定表的全部或部分数据，并按照一定的条件进行过滤和排序。Scan支持多种过滤器，包括RowFilter、QualifierFilter、ValueFilter等，可以通过这些过滤器实现数据的精确过滤和匹配。
HBase和Hive都是大数据领域中的两个重要组件，但它们有着不同的定位和使用场景，具体的区别如下：数据存储方式：HBase是一种分布式的NoSQL数据库，数据存储在Hadoop集群中的HDFS分布式文件系统中；而Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，数据存储在HDFS中，但是通过将数据映射到表结构上，可以使用SQL语句进行查询。
1.架构设计：ZooKeeper是一个分布式的协调服务，它提供了高可用、高可靠性的数据存储和协调服务，可以作为分布式系统中的一个通用组件使用。而Eureka是一个基于REST的服务注册和发现框架，它专门为基于云架构的微服务架构设计，主要用于构建轻量级、高可用性的服务注册和发现。
Unix在1969年，美国贝尔实验室的肯汤普森在DEC PDP-7机器上开发出了UNIX系统。Linux出现于1991年，是由芬兰赫尔辛基大学学生李纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)和后来加入的众多爱好者共同开发完成 。
这将是一套持续更新的、完整的原创Flink系列学习文档，主要参考Flink官方文档，包含各种实例详解、运行原理的讲解，旨在帮助开发者快速学习Flink，或作为工具文档参阅。学习者需要有基础的大数据知识，熟悉Hadoop、Spark。
使用计数器存储重复的数据 增加并行度：shuffle时指定分区数量、repartition增加分区(可用线程的2-3倍)、减小分区可以指定带shuffle的repartition进行局部聚合 减少shuffle：使用指定的分区器进行分区，使得相同的key都处于同一分区中(...
ES将索引文件分片存储在不同节点，每个分片又可以存储多个副本，主备副本不能放在同一个节点。 ES中也有master节点，它由ES自己的选举算法选举出来。 负责维护节点数量、索引位置等集群状态信息。 集群信息只能由master节点修改，但所有节点上都会同步一份集群信息。
这对于程序来说，执行该操作，代价式昂贵的，所以我们一般希望只有在使用其的引用时才初始化。(当然实际开发中用的是连接池技术) 为了缩短模块启动时间，可以将当前不需要的某些工作推迟执行。保证对象中其他字段的初始化能优先执行。
各节点拿到选票后，先排除非本轮的票，然后比对自己的选票跟各个节点发来的选票，先比较zxid(越大说明数据越新)，相同时比较myid，大的一方获胜，将票投给获胜方，然后各自发回节点。
对于预先不知或者不愿预先定义数组大小，并且需要频繁地进行查找，插入，删除工作的情况，可以考虑使用向量类。Vector是Collection中List的一种,vector的单个操作时原子性的，也就是线程安全的。
AOF持久化 redis将日志追加到磁盘文件中，redis启动时优先选择从AOF文件恢复数据。由于每次写操作都会记录日志，因此AOF会降低性能，但比起RDB的一次性阻塞式备份数据，AOF消耗的内存和资源更少。
submitStage会首先检查这个stage的父stage是否已经提交，如果没提交就开始递归调用submitStage提交父stage，最后再提交自己。每一个stage都是一个taskSet，每次提交都会提交一个taskSet给TaskScheduler
题目描述：给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为3。题目解析：建立一个256位大小的整型数组freg，用来建立字符和其出现位置之间的映射。维护一个滑动窗口，窗口内的都是没有重复的字符，去尽可能的扩大窗口的大小，窗口不停的向右滑动。
spark提供了一个累加器用于在整个流程中额外执行一个MR任务，它可以在driver端被初始化发送给各个Task，然后在每个Task中为它添加数据，最终经过reduce将结果聚合后返回driver端。
1. 客户端从zk中获取meta表位置，到对应regionServer上获取该表，或直接从缓存中读取该表。 2. 客户端从meta表中获取要写的数据存放的region和所在的regionServer。
spark作业的最大并行度=excutor个数*每个excutor的cpu core数 但spark的当前并行度取决于task数，而task数=分区数。
如果配置为2，表示除了leader节点，对于topic里的每一个partition，都会有一个额外的备份。message:实际写入Kafka中并可以被读取的消息记录。每个record包含了key、value和timestamp
这两种compaction方式的区别是： 1、Minor操作只用来做部分文件的合并操作以及包括 minVersion=0 并且设置 ttl 的过期版本清理，不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。
enabled为true，Spark Streaming会自动根据处理能力来调整输入速率，从而在流量高峰时仍能保证最大的吞吐和性能 Spark Streaming的反压机制中，有以下几个重要的组件： RateController 组件是 JobScheduler 的监听器...
Ctrl+J，查看更多 Ctrl+Shift+F，全局查找 Ctrl+F，查找/Shift+F3，向上查找/F3，向下查找 Ctrl+Shift+S，高级搜索 Ctrl+U，转到父类 Ctrl+Alt+S，打开设置对话框 Alt+Shift+Inert，开启/关闭列选择模...
如下图，窗口长度为3，滑动间隔为2，注意这两个值必须是源DStream批处理时间间隔的倍数 window 根据窗口长度和窗口移动速率合并原始DStream 生成新DStream。
如果使用了lambda或者泛型的话，显式的指定类型信息让flink类型提取系统识别到以提升性能。多组相同keyby可使用DataStreamUtils 在多组keyby的场景可以采用DataStreamUtils.
之后学习了解到可以加`一个排序模型`做这个事情，原理就是用户向量和物品向量作为基础特征，用户是否点击物品作为标签，训练一个排序模型(LR)，只有将各路召回策略输入排序模型重新排序即可。
想往大数据方法发展,首先得确认你在转之前是一个纯小白,还是一个已经具备一定开发经验的程序员.如果是有一定经验的,相对来说会比较容易些,因为语言都是相通的.对于纯小白,首先要做好充足的思想准备,学习编程本就是一件枯燥的事情,很磨练心智的.其次如果自学会比较难,比较慢,最好找个地方进行快速的学习(个人建议).不过对于大数据开发未来的前景还是不错的,包括就业前景,就业薪资,所以如果你想以后将大数据作为长期从事的工作,还是可以的.
大数据一直都是一个比较神秘的行业，近年来因为大数据杀熟才被更多的普通人所了解，那么你有没有想过大数据不论是开发还是分析，里面的数据都是从何而来的呢？
有不少同学一听这个标题，hive窗口函数是什么鬼？没听说过还有窗口函数这个东西啊，其实它的用处可大了，下面听小千慢慢道来。
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大数据Hadoop是非常常用的开发环境，但有不少同学在环境配置上面出现了问题，下面小千就来带大家顺一遍环境配置的方法。
小千今天分享的这篇spark笔试题是sparkSQL的优化器catalyst，本质上它就是一个SQL查询的优化器，大家了解了它之后基本就能了解其他的SQL处理引擎的优化原理了。
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大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的。其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行技术。因此无论是从技术本身的特点，还是就业前景都是值得IT人所学习的热门技术之一。那么对于零基础的学员来说，如何能够学到扎实的理论知识与技术呢?千锋老师为你解答。
Typical(典型安装)安装只安装MySQL服务器、mysql命令行客户端和命令行实用程序。命令行客户端和实用程序包括mysqldump、myisamchk和其它几个工具来帮助你管理MySQL服务器。
之前学习了Hadoop的生态圈HDFS MapReduce Yarn 除了这三个总要的的三大框架之外我们还学了Hive Hbase Flume Sqoop等附属在Hadoop这个生态圈中所使用的工具。
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大学生活好像所有人都觉得每天浑浑噩噩的过才是正常。近一个月，总觉得过的恍如梦境，但是却又真真切切地充实。不真实，因为自己没想到会在大三的暑假来到千锋高端班学习大数据，没想到自己会在大学中还会像高中一样的玩命学习。
大数据在未来的发展趋势，是我们是否能找到工作的客观原因之一。目前各个行业对大数据人才的需求逐渐增多，人才供需严重不平衡。岗位的空缺给朋友们带来了吸引力，因此学习大数据技术被很多人提上日程。
在上一个月的千锋大数据培训课上，我们接触了很多关于Hadoop的理论和操作性的知识点，尤其在近期学习的Hadoop集群的搭建问题上，小细节，小难点拼频频出现，所以，今天集中总结以下笔记，希望对各位同学有所帮助。ps：以下不涉及完全分布式，只说明单机版和伪分布式。
在中国，大数据也正迅速成为行业和市场的热点。专注与亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%;大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。
大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
根据麦肯锡曾经的数据报告称，预计到明年，大数据或者云计算的岗位需求会激增，成为非常受欢迎的互联网推崇的职业。虽然大数据方面的人才一直是比较缺乏的，但船到桥头自然直，除了参加常规的大学教育之外，我们还可以通过参加大数据开发培训班进行学习。
千锋教育作为一家专业的互联网教育培训机构，年培养优质人才20000余人，同期在校学员5000余人，合作院校超500所，合作企业超10000家，每年有数十万名学员受益于千锋教育组织的技术研讨会、技术培训课、网络公开课及免费教学视频。
不管是现在，还是在未来很长的时间内，IT行业都将处于互联网的领头位置，市场和企业对于IT人才素质的要求将更加严格，更加面向现实需求和未来规划。
随着互联网世界的出现到普及，大数据也被随着反复提起，越来越在企业发展和个人生活中占据重要角色。利用好大数据可以帮助企业更好的分析产品所针对的用户类型，推荐符合用户需求的产品。而有了大数据，也为人们的消费习惯带来了改变和便利。
诚然，大数据技术发展日趋成熟，企业对相关技术人才更是求贤若渴，需求不断增加，带来的必然是产出不断跟进。学习大数据的学生数量不断增加，产出优秀大数据技术人才的培训机构也是不断增加。
大数据培训什么机构好?说起来，这是很多年轻人所头疼想要了解的问题。毕竟，既然选择了参加培训机构，当然希望自己能够找到一家靠谱的，教学内容跟得上企业和时代需求的。再加上，北京有着较多的大型企业坐落，对于大数据人才的需求量是不断增加的，优质的大数据人才薪资是一涨再涨!
音乐有热歌排行榜，时事有微博热搜榜。所以说，如今互联网世界，信息太多，充斥着人们的生活，加上资讯更新换代有十分快。所以，排行榜的好处是帮助人们尽快获取信息。就像是对于想要加入到大数据学习的新手来说，相信也会去网络上参考各种大数据培训排名，从而来看看哪家机构比较好。
在本篇文档中，千锋教育大数据培训老师将从Hadoop的定义、优势、学习路线图、学习教程各个方面进行阐述分享!
“大数据”一词并不鲜见，大到国家互联网科技论坛，小到个人对外信息生活，无声无息间它已经渗透社会的各各死角。但是，对于大数据的结构，你又了解多少呢?今天千锋就为大家抽丝剥茧，与大家分享不为人知的大数据的奥秘!
本文由千锋大数据培训讲师为大家讲解，为什么有hbase?hbase是什么?Hbase的架构。
大数据技术的核心是什么?Hadoop生态体系! Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构， 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop 生态圈。
以BAT为代表的很多大小互联网公司都在布局大数据，而目前大数据方面的人才依旧十分紧缺，比如大数据生态Spark需要的Scala工程师等。虽然说是人才稀缺，但技术疑点都不能马虎，该学习的技术一点都不能少，该好好准备的面试也不能少，不然自己拿那么高的薪资也很心虚不是?
大数据的概念相信已经被人们烂熟于心了，但很多人只是其一，不知其内涵。大数据技术是国家重点强调发展的，也是很多大企业争相拿下的一个的领域，因为对于数据的掌握，才是对整个市场的掌握。今天千锋大数据开发培训学校讲师就给大家分享一下：如何正确利用大数据。
在新技术学习的路上，需要掌握的东西越来越多，总是感觉时间紧迫，步履维艰，虽然千锋大数据培训机构的讲师总是告诉我们，时间有限，精力有限，做最重要的事情，但我们需要更多的努力才能破茧成蝶。
本文由千锋大数据培训老师分享。Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与 Hadoop 之间进行高效的大数据交流。用户可以在 Sqoop 的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 (如HBase和Hive)中;同时也可以把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。除了这些主要的功能外，Sqoop 也提供了一些诸如查看数据库表等实用的小工具。理论上，Sqoop 支持任何一款支持 JDBC 规范的数据库，如 DB2、MyS
大数据技术的学习，逐渐成为很多程序员的必修课，因为趋势也是因为自己的职业生涯。在各个技术社区分享交流成为很多人学习的方式，今天很荣幸找到千锋大数据培训老师，给我们分享一些大数据基础知识，大家可以一起学习!
数组是Shell中非常重要的组成部分，它借助索引将多个独立的数据存储为一个集合。数组分为普通数组和关联数组，普通数组只能使用整数作为数组索引，而关联数组可以使用字符串作为数组索引。
学习大数据开发，可以参考千锋提供的大数据学习路线，该学习路线提供完整的大数据开发知识体系，内容包含Linux&&Hadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习&&深度学习。根据千锋提供的大数据学习路线图可以让你对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解，并快速入门大数据开发。
千锋大数据培训老师分享hadoop任务的提交常用的两种，一种是测试常用的IDE远程提交，另一种就是生产上用的客户端命令行提交。
Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
众所周知，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。那么大数据与云到底存在一种什么样的关系?今天千锋讲师就为大家解读一下两者的关系。
随着互联网的发展，大数据也在逐渐彰显出自己的优势特点，那么关于大数据的处理流程，你是否了解?今天千锋讲师带你来看看大数据的处理流程。
随着网络信息化时代的日益普遍，“千锋大数据”应运而生，成为了时下最火热的IT行业的词汇，那么什么是“千锋大数据”呢?他有什么特点及用途?
大数据课程涵盖Java、spark、Hadoop等内容，而不是Java中涵盖大数据，现在是大数据的时代，学习大数据课程之前必须先了解大数据课程大纲，否则很容易学到假的大数据课程，好程序员专注于高端大数据人才培养，必须经过层层筛选和考试才能加入好程序员的大数据工程师培训班，我们保证的是高薪就业。
分区是hive存放数据的一种方式。将列值作为目录来存放数据，就是一个分区。这样查询时使用分区列进行过滤，只需根据列值直接扫描对应目录下的数据，不扫描其他不关心的分区，快速定位，提高查询效率。分动态和静态分区两种：
关于大数据的概念，指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。而大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。那么关于大数据的技术大致包含哪些内容?今日就跟随千锋小编一起来看看。
所谓的“大数据”，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。它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。那么关于大数据的作用你有了解多少?今日就跟小编一起来看看关于大数据的那些作用。
随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。那么关于大数据分析的基本方面你又了解多少?今日就跟随千锋小编一同来看看关于大数据分析的六个基本方面。
已经到底了...
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