在生产环境中使用外部表(External Tables)是一种数据库和数据管理的策略,它具有许多优势,尤其在大规模数据处理和分析场景中。以下是详细说明为什么建议在生产环境中使用外部表的原因。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-16 |传智教育 |生产环境中为什么建议使用外部表
Spark和Hadoop是两个不同的工具,它们虽然有一些相似之处,但在某些方面也有明显的差异。不能说 Spark可以完全替代Hadoop,因为它们的设计目标和使用场景有所不同。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-14 |传智教育 |Spark能否完全替代Hadoop
在Apache ZooKeeper中,节点的Watch监听通知并不是永久的,而是一次性的。这意味着一旦触发了某个节点上的Watch通知,该Watch将被删除,不再有效。要理解这一概念,需要了解一些关于ZooKeeper的基本工作原理和Watch机制的知识。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-11 |传智教育 |watch监听,Zookeeper,事件触发
MapReduce和Spark都是用于并行计算的框架,但它们在设计和性能方面存在一些区别。以下是它们之间的主要区别:MapReduce采用经典的Map和Reduce操作模型,其中数据被分为多个分片,然后在分布式环境中进行映射(Map)和归约(Reduce)操作。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-10 |传智教育 |Mapreduce和Spark之间的区别
在本地模式下,Spark在单台机器上运行,通常用于开发、测试和小规模数据处理。在这种模式下,Spark不需要通过网络通信,所有的任务都在同一台机器上执行。这种模式非常适合初学者和小规模的数据处理任务,但不适用于处理大规模数据集。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-10 |传智教育 |Spark部署模式及各自特点
在大数据领域中,ZooKeeper是一个分布式协调服务,它主要用于管理和维护分布式系统中的配置信息、命名服务、分布式锁等。其中,保证事务的顺序一致性是ZooKeeper的核心功能之一。ZooKeeper使用一种叫做ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast)的协议来实现这种顺序一致性。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-09 |传智教育 |zookeeper怎样保持事务顺序一致性
随着互联网Web2.0的兴起,关系数据库在处理超大规模和高并发的Web2.0网站的数据时存在一些不足,需要采用更适合解决大规模数据集合和多重数据种类的数据库,我们通常将这种类型的数据库统称为非关系数据库(Not OnlySQL,NoSQL)。非关系数据库的特点在于数据模型比较简单,灵活性强,性能高。常见的非关系数据库有以下4种。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-08 |传智教育 |非关系数据库类型,非关系数据库特点
在Zookeeper集群中使用奇数个节点是为了确保更好的容错性和决策一致性。Zookeeper是一种分布式协调服务,用于管理分布式应用程序中的配置信息、命名服务、分布式锁等。为了保证高可用性和数据一致性,Zookeeper采用了ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议来保证数据的原子广播和一致性。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-08-08 |传智教育 |Zookeeper集群为什么是奇数