（1）分布式的运算程序往往需要分成至少 2 个阶段。 （2）第一个阶段的 MapTask 并发实例，完全并行运行，互不相干。 （3）第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段 的所有 MapTask 并发实例的输出。 （4）MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段，如果用户的业 务逻辑非常复杂，那就只能多个 MapReduce 程序，串行运行。 总结：分析 WordCount 数据流走向深入理解 MapReduce 核心思想。
目前在Hadoop中用得比较多的有lzo，gzip，snappy，bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。
面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
我们Hadoop 2.4集群默认不支持snappy压缩，但是最近有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的（这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的）想迁移到到我们集群上面来进行计算，但是直接运行时报错：
优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。
本章将从几则故事说起，让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的，并不是遥不可及的，还会介绍大数据的特性，以及大数据对我们带来的技术变革，大数据处理过程中涉及到的技术
Hive: 依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
(2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
Hive 建设离线数据仓库通常符合：一次写入，多次读取。所以需要我们在建表的时候选择恰当的存储格式和数据的压缩模式。
2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
一、什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
为什么LR需要归一化或者取对数，为什么LR把特征离散化后效果更好，为什么把特征组合之后还能提升，反正这些基本都是增强了特征的表达能力，或者说更容易线性可分吧 naive bayes和logistic regression的区别http://m.blog.csdn.net/blog/muye5/19409615
它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。
针对于不断新增的海量数据资源，企业需要通过及时地数据分析处理，才能从中挖掘出价值线索，反哺业务，实现数据驱动业务发展。而企业级的数据分析场景，多是采用OLAP数据分析引擎。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源数据分析引擎。
回答的时候尽量根据STAR法则回答，Situation: 事情是在什么情况下发生，Target 你是如何明确你的目标的，Action: 针对这样的情况分析，你采用了什么行动方式，Result: 结果怎样。
写个总结，回馈牛客~ 给自己也给未来面试的同学，少走弯路，命中率更高点~ 祝大家满意的offer多多（迟来的总结 [算法岗-机器学习方向]） 直接上干货 前期准备 理论：统计学习（李航）+ 机器学习（周志华） + 推荐系统实战（项亮）+ 深度学习（那本花书）+ 数据挖掘导论 + 编程之美 + 剑指offer [书籍] 台大 林轩田（个人觉得很赞）[视频] 牛客网 leetcode [网站] 项目：可以做做kaggle（感觉这个才是真正提升之道，大牛们很乐意分享技术，可以学到很多）或者国内的一些比赛（天池/
Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并 提供类 SQL 查询功能。 本质是：将 HQL 转化成 MapReduce 程序
本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。
目录 · 机器学习、大数据相关岗位的职责 · 面试问题 · 答题思路 · 准备建议 · 总结 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法
由于Spark框架大多都搭建在Hadoop系统之上，要明白Spark核心运行原理还是得对Hadoop体系有个熟悉的认知。之前有写过从Hadoop1.0到Hadoop2.0架构的优化和发展探索详解文章，后续会逐渐传入平台汇总，大家可以先去温习一下Hadoop整个体系，然后再来了解Spark框架会更有效率。
几个小时要处理完TB的数据，但是这些程序一般都不是分布式系统人员开发的，使用起来因为一些分布式的系统问题，会非常的痛苦
在【rainbowzhou 面试8/101】技术提问--如何进行大数据基准测试？中，我介绍了如何进行大数据基准测试。本篇来说说常见的一些大数据基准测试工具，希望对大家有所帮助。
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
问题导读 1.什么是SequenceFile？ 2.如何 通过 源码实现SequenceFile压缩？ 3.SequenceFile格式压缩有什么优点和缺点？ 1.SequenceFile是什么 1.1 SequenceFile概述 1.1.sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的<Key,Value>对而设计的一种平面文件(Flat File)。 1.2.可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方
Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、SparkR（统计分析）以及Spark Streaming（处理实时数据）。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如Eclipse之类的IDE之间感到困惑，或者为该不该用Sublime Text这样的编辑器犹豫？那么您可以看看这篇文章！
近期由于工作原因比较忙, 好久没学习了... 算是刚重启学习状态吧.最近简单列了个大纲, 定了个初步的学习计划, 打算后续学习下: gitlab的cicd + k8s的基础知识 + 性能测试
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 关于数据挖掘 提到收据挖掘（Data Mining， DM），很多想学习的同学大多数都会问我： 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ （简称数据挖掘工程师为DMer） 我认为，在学习DM之前你至少需要明白以下几点： 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右； 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术； 数据挖掘技术更
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统的重要组成部分之一，它是一个高度可靠、高度可扩展的分布式文件系统，专门为海量数据存储而设计。
从新手码农到高级架构师，要经过几步？要多努力，才能成为为人倚重的技术专家？本文将为你带来一张程序员发展路径图，但你需要知道的是，天下没有普适的道理，具体问题还需具体分析，实践才能出真知。
某日早上八点半，笔者接到客户反馈，门户首页待办访问异常缓慢，经常出现“访问异常，点击重试”。当时直觉告诉我，应该是大量用户高并发访问 MongoDB 库，导致 MongoDB 库连接池出问题了，因为上线发版时，功能是正常的。
随着 5G 时代的到来，大数据人工智能产业链又一次迎来了井喷式的爆发，随着岗位需求的不断增加，越来越多的人选择大数据课程，但是没有真正从事大数据工作的人面对企业面试有种无从下手的感觉，面对面试说不到技术的重点，每次面试只能靠队友，靠兄弟支援，尤其是面对架构，编程更是无从下手。于是我决定对市场上大多的有关大数据核心的面试题做一个详细的分析，也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发”基于hadoop的数据分析应用“的核心框架。
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域，本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
最近在跟一位粉丝聊天，聊起来了做离线数仓时该用那些技术栈。于是根据我的经验和参考一些资料于就有本篇文章。在这里我会分享三个案例，仅供参考。
cdn加速必须要设置的是缓存，但是缓存的缺点就是，写完博客要进行一个缓存的清理或者url的刷新，如何进行缓存的设置和缓存的刷新呢，下面跟我一起研究吧。
Google和Twitter刚发布它们综合实时流处理和批处理的Lambda架构，LinkedIn的Jay Kreps则对这种架构提出了质疑，指出实时处理和批处理其实是两种范式，将它们硬生生捆绑在一起会犯ORM框架一样的错误，并且提出一种类似EventSourcing或CQRS架构思路只要使用一个实时流处理框架解决两种框架捆绑在一起的问题。 以下为大意翻译，原文见这里Storm 作者Nathan Marz 发表了Lambda Architecture (见：How to beat the CAP theore
游戏引擎作为开发商研发游戏时必备的工具，每一款引擎的运用都关乎自家大作未来的销量，所以游戏商们对引擎的选择也非常小心翼翼。现在，手游、页游等新兴平台的表现又非常强势，所以选择正确的游戏引擎变得尤为重要。下面，小编就给大家带来开发商常用的10款游戏引擎，并且逐一分析其优缺点，未来想涉足游戏领域的朋友一定要看看。 Unity3D Unity3D对于游戏开发者们来说是一个真正可以负担的起的引擎，具有其他引擎难以匹敌的用户量。更为重要的是，你只需要付费一次，而且，不管你的游戏如何成功，都不用担心Unity会分走
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 互联网在经历前几年的繁荣之后，现在开始进入寒冬，资本家不再像以前那样大胆地投资，纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看，大数据却一枝独秀，逐渐崛起。 我们正处于一个大数据飞速发展的时代，我们所做的一切事，不论是在互联网中或者是互联网之外，都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物，网络搜索，手机上网，乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业，大数据技术应用也越来越广泛，对于大数据人才的需求也越来越大。 如果你学的是大数据，那么恭喜
原文标题：Iterative Machine Learning: A step towards Model Accuracy 原文作者：Amarabha Benerjee
原理：在进行shuffle的时候，须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
Hadoop离线数据分析平台实战——430MR和Hive任务Oozie部署 参考：oozie\package-info.java 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 完成 事件分析(Hive) 完成 MR程序Oozie workflow部署 MR程序有两种方式进行oozie部署， 第一种就是使
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