Azkaban工作流管理器由3个核心部分组成,具体如下。Relational Database(关系数据库MySQL)、Azkaban Web Server(Web服务器)、Azkaban Executor Server(执行服务器)。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-11-29 |传智教育 |Azkaban组成结构
StringBuilder和StringBuffer都是用于处理字符串的类,它们有着相似的功能,但在一些方面有所不同。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-11-28 |传智教育 |stringbuilder和stringbuffer的区别是什么
Kafka和Spark Streaming结合时,数据丢失可能源于多种原因。以下是一些可能导致数据丢失的常见问题以及解决方法:Spark Streaming的配置可能不正确,导致数据丢失。例如,处理批次的时间间隔太短,导致无法及时处理所有数据。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-11-27 |传智教育 |kafka+spark-streaming结合丢数据怎么解决
在Hadoop中,"job" 和 "tasks" 是两个关键概念,用于描述在分布式计算中处理大规模数据的过程。这些术语通常与MapReduce框架相关联,MapReduce是Hadoop用于处理大数据集的编程模型。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-11-24 |传智教育 |Hadoop中job和Tasks之间的区别是什么
抽象数据类型(Abstract DataType,ADT)是指一个数学模型以及定义在这个模型上的一组操作。抽象数据类型的定义仅仅取决于它的一组逻辑特性,而与它在计算机中的表示和实现无关。 查看全文>>
Python+大数据技术文章2023-11-23 |传智教育 |抽象数据类型,抽象数据类型的特征
Hadoop框架中可以通过调优Hadoop参数、优化应用程序、从系统实现的角度出发进行优化、调整linux内核参数四种方式进行优化。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-11-23 |传智教育 |Hadoop框架中怎么来优化
发送大量数据到执行器(Executor)通常需要一些分布式计算框架或数据处理工具。对于大数据处理,Apache Spark是一个非常流行的选择,它支持分布式处理和并行计算。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-11-22 |传智教育 |特别大的数据,怎么发送到excutor中
在Hive中,DISTRIBUTE BY和GROUP BY是用于处理数据的两种不同操作,它们在功能和作用上有一些区别。 查看全文>>
Python+大数据学习常见问题2023-11-21 |传智教育 |distribute by和group by区别是什么