不穿格子衫的徍爺

摘要： SparkSQL 数据分析的方式 数据分析的方式大致上可以划分为 SQL 和 命令式两种 命令式在前面的 RDD 部分, 非常明显可以感觉的到是命令式的, 主要特征是通过一个算子, 可以得到一个结果, 通过结果再进行后续计算sc.textFile("...").flatMap(_.split(" " 阅读全文

摘要： spark-初阶①(介绍+RDD) Spark是什么? Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算. Spark的特点(优点) 速度 阅读全文

摘要： hive调优 参数调优 1、map阶段数据压缩set hive.exec.compress.intermediate=trueset mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodecset m 阅读全文

摘要： 二分查找法 scala方式 package com.leimport scala.util.control.Breaks._/** * * * @Author : Le * @CreatDate : 2019/8/28 * **/object test { def main(args: Array[ 阅读全文

摘要： WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. Exception in thread "main" java.lang.NoClas 阅读全文

摘要： Hadoop-(Flume) 1. Flume 介绍 1.1. 概述 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive 阅读全文

摘要： Hadoop-(Hive) 介绍 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境; 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基 于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据 ; 特点 面向主题 : 数据仓库通过一个个主题域将多个业务系统的数据加载到一起，为了各 阅读全文

摘要： hadoop(二MapReduce) 介绍 MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起. Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇 阅读全文

摘要： hadoop(一HDFS) 介绍 狭义上来说: hadoop指的是以下的三大系统: HDFS ：分布式文件系统(高吞吐,没有延时要求,容错性,扩展能力)MapReduce : 分布式计算系统Yarn：分布式样集群资源管理 但是hadoop可不止这三个系统 广义上来说: hadoop指的是大数据的一个 阅读全文

摘要： SSM整合 整合说明：SSM整合可以使用多种方式，咱们会选择XML（第三方对象） + 注解（自己new的对象）的方式 整合的思路 （1）：先搭建整合的环境（2）：先把Spring的配置搭建完成（3）：再使用Spring整合SpringMVC框架（4）：最后使用Spring整合MyBatis框架 （1 阅读全文