Azkaban工作流管理器由3個核心部分組成,具體如下。Relational Database(關系數據庫MySQL)、Azkaban Web Server(Web服務器)、Azkaban Executor Server(執(zhí)行服務器)。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-11-29 |傳智教育 |Azkaban組成結構
StringBuilder和StringBuffer都是用于處理字符串的類,它們有著相似的功能,但在一些方面有所不同。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-11-28 |傳智教育 |stringbuilder和stringbuffer的區(qū)別是什么
Kafka和Spark Streaming結合時,數據丟失可能源于多種原因。以下是一些可能導致數據丟失的常見問題以及解決方法:Spark Streaming的配置可能不正確,導致數據丟失。例如,處理批次的時間間隔太短,導致無法及時處理所有數據。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-11-27 |傳智教育 |kafka+spark-streaming結合丟數據怎么解決
在Hadoop中,"job" 和 "tasks" 是兩個關鍵概念,用于描述在分布式計算中處理大規(guī)模數據的過程。這些術語通常與MapReduce框架相關聯,MapReduce是Hadoop用于處理大數據集的編程模型。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-11-24 |傳智教育 |Hadoop中job和Tasks之間的區(qū)別是什么
抽象數據類型(Abstract DataType,ADT)是指一個數學模型以及定義在這個模型上的一組操作。抽象數據類型的定義僅僅取決于它的一組邏輯特性,而與它在計算機中的表示和實現無關。 查看全文>>
Python+大數據技術文章2023-11-23 |傳智教育 |抽象數據類型,抽象數據類型的特征
Hadoop框架中可以通過調優(yōu)Hadoop參數、優(yōu)化應用程序、從系統(tǒng)實現的角度出發(fā)進行優(yōu)化、調整linux內核參數四種方式進行優(yōu)化。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-11-23 |傳智教育 |Hadoop框架中怎么來優(yōu)化
發(fā)送大量數據到執(zhí)行器(Executor)通常需要一些分布式計算框架或數據處理工具。對于大數據處理,Apache Spark是一個非常流行的選擇,它支持分布式處理和并行計算。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-11-22 |傳智教育 |特別大的數據,怎么發(fā)送到excutor中
在Hive中,DISTRIBUTE BY和GROUP BY是用于處理數據的兩種不同操作,它們在功能和作用上有一些區(qū)別。 查看全文>>
Python+大數據學習常見問題2023-11-21 |傳智教育 |distribute by和group by區(qū)別是什么