大数据技术实训:hadoop完全分布式运行模式配置-爱代码爱编程
准备: 1)准备3台客户机(关闭防火墙、静态ip、主机名称) 2)安装JDK 3)配置环境变量 4)安装Hadoop 5)配置环境变量 6)配置集群 7)单点启动 8)配置ssh 9)群起并测试集群 一、虚拟
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准备: 1)准备3台客户机(关闭防火墙、静态ip、主机名称) 2)安装JDK 3)配置环境变量 4)安装Hadoop 5)配置环境变量 6)配置集群 7)单点启动 8)配置ssh 9)群起并测试集群 一、虚拟
"主数据"(Master Data)是一个在多个业务过程和应用程序之间共享的关键数据的集合。这些数据通常是静态的或变化缓慢的数据,用于定义和描述业务中的核心实体和属性。主数据是企业运营和管理的基础,对于确保数据质量、支持决策制定、实现业务流程自动化以及与其他系统进行数据交换都至关重要。 以下是关于主数据的一些关键点: 定义:主数据是用于描述企业核心业务
📖 前言:在前面HDFS分布式文件系统中,我们使用Linux自带的Crontab(定时任务工具)来定时调度任务,但是当业务规模变大并且需要可视化监控任务执行的时候,Crontab就已经不能满足这些需求了。为此,针对多任务,可
一、本地模式安装部署 1)安装前准备 (1)安装jdk (2)拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下 (3)解压到指定目录 tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/ 2)配置修改 (1)将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的zoo_sam
大数据技术是指处理大量、高速、多样化的数据集的技术集合,以下是该领域内一些核心术语: Big Data (大数据):指数据集的大小超出了传统数据处理软件在合理时间内捕获、管理、处理和存储的能力。 Volume (数据量):大数据的首要特征,强调数据的总量巨大。 Velocity (数据速度):数据生成和处理的速度极快,要求实时或近实时的分析能力。
一、第十七章部分内容:使用Pycharm实现Neo4j简单操作。 Neo4j3.5.0专业版直接下载链接点击下载 前提:虚拟机的Neo4j已经搭建好,并可通过浏览器查看Neo4j. python代码: from neo
在最新的Hadoop版本中又实现了基于Router的联盟架构,并且在这个架构之上还实现了许多增强集群管理能力的特性。Router将挂载表从客户端中抽离了出来,解决了ViewFS存在的问题。 视频讲解如下: 基于
📖 前言:在实际开发中,有时候需要将HDFS或Hive上的数据导出到传统关系型数据库中(如MySQL、Oracle等),或者将传统关系型数据库中的数据导入到HDFS或Hive上,如果通过人工手动进行数据迁移的话,就会显得非常
Data Ingestion(数据摄取)是获取和导入数据以供立即使用或存储在数据库中的过程。以下是关于Data Ingestion的详细解释: 定义: Data Ingestion是指将外部数据(可能是结构化的、半结构化的或非结构化的)收集、转换并加载到目标系统(如数据库、数据仓库、数据湖等)中的过程。过程: 收集:从各种数据源(如数据库、A
XX数字中台技术栈及能力 1 概述 XX数字中台面向数据开发者、数据管理者和数据应用者,提供数据汇聚、融合、治理、开发、挖掘、共享、可视化、智能化等能力,实现数据端到端的全生命周期管理,以共筑数字基础底座,共享数据服务能
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利用logstash收集mysql数据库表中的数据,logstash支持jdbc插件,可以用来采集数据库中的数据。 jdbc插件官方手册参考:https://www.elastic.co/guide/en/logstash
数据资产登记确权是一个涉及法律、技术和管理多个方面的复杂过程,它旨在明确数据的所有权、使用权和控制权等法律关系,确保数据资产在法律框架内得到保护和合理利用。以下是关于数据资产登记确权的主要步骤和要点的清晰归纳: 一、明确数据资产登记确权的目的和重要性 数据资产登记确权是保护知识产权的重要组成部分,能够保护知识产权的合法性,确保知识产权的所有人能够充分享
Hive的分区表跟Oracle、MySQL中分区表的概念是一样的。当表上建立了分区,就会根据分区的条件从物理存储上将表中的数据进行分隔存储。而当执行查询语句时候,也会根据分区的条件扫描特定分区中的数据,从而避免全表扫描以
Data Bricks是一种基于Apache Spark的大数据处理和分析平台,以下是对其特点、功能和应用的详细解析: 平台基础: Data Bricks基于Apache Spark构建,这是一个为大规模数据处理而设计的快速、通用的大规模数据处理引擎。它提供了分布式计算架构,能够将数据处理和分析任务分配到多个节点上并行执行,从而提高了数据处理和分析
📖 前言:快考试了,做篇期末总结,都是重点与必考点。 题型:简答题、编程题(Java与Shell操作)、看图分析题。题目大概率会从课后习题、实验里出。 课本: 目录 🕒 1. HDFS分布式文件系统
由于在HA架构中包含的节点比较多,在进行实际部署的时候需要做好集群的规划。图14.9一共使用了4个节点来部署HDFS HA,它们分别是:bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata
目录 1. 审计功能简介 2. dm8官方技术参考文档 3. dm8审计功能配置 3.1 登录审计用户 3.2 开启审计开关 3.3 查询审计日志 3
详解ES分片 ES分片是什么 ES 分片(Shard) 可以理解为是将一个大型索引拆分成多个较小部分的机制。 具体来说,分片有以下重要特点和作用: 数据分布:它使得数据可以分布在集群的不同节点上,实现数据的分布式