针对MapReduce整个过程简单概括是将一个大数据计算任务通过分片成子任务，再将子任务映射到map工作处理，在通过中间过程的处理输出给reduce，reduce再将处理结果汇总。有大到小处理，再将小处理结果整合， 这也正是分治思想的本质。
spark工作原理 spark运行原理 Spark Streaming Storm的ack是干嘛的 kalfka干嘛的 job提交到yarn上的工作流程 10x+5y+z = n，x+y+z的最小值 ArryList、LinkedList、vector的区别 hashMap HashTable的区别 垃圾回收机制 JVM的工作原理 Hbase的垃圾回收工具 for循环LinkedList 遍历HashMap的并且把某一个值删除 线程 进程 Java中Runnable和Thread的区别Callable C
我是上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货，欢迎关注。 Sqoop: Hadoop数据传输的利器, 在大数据领域，数据的传输和集成是至关重要的任务之一。Sqoop（SQL to Hadoop）作为Apache软件基金会下的一个开源项目，旨在提供高效、可靠的工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。本文将深入探讨Sqoop的技术细节，包括其工作原理、常用功能和示例代码。
1. 教程内容 1）目标 帮助您快速了解 MapReduce 的工作机制和开发方法 主要帮您解决以下几个问题： MapReduce 基本原理是什么？ MapReduce 的执行过程是怎么样的？ MapReduce 的核心流程细节 如何进行 MapReduce 程序开发？（通过7个实例逐渐掌握） 并提供了程序实例中涉及到的测试数据文件，可以直接下载使用 关于实践环境，如果您不喜欢自己搭建hadoop环境，可以下载使用本教程提供的环境，实践部分内容中会介绍具体使用方法 学习并实践完成后，可以对 MapReduc
1、用户接口：CLI（hive shell）；JDBC（java访问Hive）；WEBUI（浏览器访问Hive） 2、元数据：MetaStore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段，标的类型（表是否为外部表）、表的数据所在目录。这是数据默认存储在Hive自带的derby数据库中，推荐使用MySQL数据库存储MetaStore。 3、Hadoop集群： 使用HDFS进行存储数据，使用MapReduce进行计算。 4、Driver:驱动器：
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
参考：https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。——来源于百度百科。
本文我们主要介绍pyspark的核心概念和原理，后续有时间会持续介绍pyspark的使用。
本期给大家带来的是Yarn的工作原理相关知识点，作为大数据开发中众多框架中的一个，Yarn为什么会如此重要以至于要单独开一期来说？下面就为你揭晓Yarn的工作原理！
MapReduce是一个由Google于2004年提出的并行计算模型，它是一种分布式计算框架，旨在解决大规模数据处理的问题。它被广泛用于数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理、机器学习、图像处理等领域。
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM，通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练，并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别
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
学习框架最简单快捷的方法是看官网：http://hadoop.apache.org/
最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
Hive作为Hadoop家族的重要一员，具有学习成本低，开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中，Hive也不负众望，得到了非常高的票数。为此，CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮（博客： http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang ）绘制了Hive技术图谱，帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布，速来关注！ 我要成为Hive专家团一员，筛选优质内容>>猛戳这里： http://li
Yarn：为一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
MapReduce是一种用于处理大型数据集的分布式计算框架。它是由Google提出的一种计算模型，被广泛应用于Apache Hadoop等大数据处理框架中。
Ⅱ、默认情况下Scala不需要语句终结符，会默认将每一行作为一个语句，如果一行要写多条语句则必须要使用语句终结符 – " ；",也可以用块表达式包含多条语句，最后一条语句的值就是这个块表达式的运算结果。
本篇文章主要说两部分：简单介绍MapReduce的工作原理；详细解释WordCount程序。
Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。支持全表导入，也支持增量数据导入机制，Sqoop工作机制利用MapReduce分布式批处理，加快了数据传输速度和容错性。
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。
编写 shell 脚本，定期检测 master 状态，出现宕机后对 master 进行重启操作
前言 在进行大数据测试之前，我们必须了解下大数据处理的的相关技术体系，今天主要学习和了解了hadoop家族，这里记录下来分享给大家。 hadoop家族产品 hadoop项目地址： http://had
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-read-hadoop-code-effectively/
目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时，也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。----来源于百度百科
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
在之前的博客中，博主已经为大家带来了Kylin的简单介绍，环境搭建以及简单入门使用。本篇博客，博主为大家带来的是关于Kylin工作原理的介绍!
Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架，是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的解决方案，它提供了一套分布式系统基础架构，允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
本文通过对MapReduce的分析，列出MapReduce存在的问题，然后提出一种解决这些问题的改进型MapReduce，这种改进型的MapReduce暂且取名为MapBalanceReduce。由于经验和水平有限，所述观点和方法未必正确，诚心欢迎交流探讨。
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！有需要的程序猿（媛）可以帮忙转发+关注，后台私信【大数据资料】即可
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列。讲解 PowerJob 系列即将接近尾声，本系列的干货你还喜欢吗？欢迎留言说下你的感受和后面想看的内容。
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
作为一名专注于大数据存储与处理技术的博主，我深知Hadoop Distributed File System（HDFS）作为一款广泛应用的分布式文件系统，在大数据生态系统中的基石地位。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析HDFS的底层原理、关键特性及其故障排查方法，分享面试必备知识点，并通过示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与HDFS相关的技术考察。
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》，这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
在开始Hadoop的部署之前需要了解其基础知识及部分原理，由于本文以部署的介绍为主，篇幅有限，因此只会对这部分内容作简单的阐述，后面有机会会撰写专门的Hadoop原理及基础系列文章。
在 MapReduce 框架中， Shuffle 阶段是连接 Map 与 Reduce 之间的桥梁， Map 阶段通过 Shuffle 过程将数据输出到 Reduce 阶段中。由于 Shuffle 涉及磁盘的读写和网络 I/O，因此 Shuffle 性能的高低直接影响整个程序的性能。Spark 也有 Map 阶段和 Reduce 阶段，因此也会出现 Shuffle 。
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
这篇文章是我之前在自学 MapReduce 的笔记，想着最近再回顾一下 MapReduce 的原理，于是就整理了一下。
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