Flink概述Flink是Apache的一个顶级项目，ApacheFlink是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreem
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2018-04-09 20:37:26
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Apache Beam 是一个统一的大数据批处理和流处理编程模型，提供多种语言SDK，支持在Flink、Spark、Google Cloud Dataflow等分布式处理引擎上运行。本文详细介绍Beam的功能特性、安装使用和核心代码实现。
1月10日，Apache软件基金会宣布，Apache Beam成功孵化，成为该基金会的一个新的顶级项目，基于Apache V2许可证开源。 2003年，谷歌发布了著名的大数据三篇论文，史称三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然谷歌没有公布这三个产品的源码，但是她这三
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2017-02-03 20:47:00
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大数据框架 系统平台 Hadoop、CDH、HDP 监控管理 CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle 文件系统 HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio 资源调度 YARN、Mesos 协调框架
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2022-07-30 00:54:47
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1、HDFS读流程和写流程1.1 HDFS写数据流程① 客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。② NameNode返回是否可以上传。③ 客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。④ NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。⑤ 客户端
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2023-11-14 09:37:11
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Java 类集框架1. Java类集框架产生的原因 在基础的应用中，我们可以通过数组来保存一组对象或者基本数据，但数组的大小是不可更改的，因此出于灵活性的考虑和对空间价值的担忧，我们可以使用链表来实现动态的数组。灵活的代价是操作上的繁琐，在计算机的世界，处理繁琐问题的不二法门就是将其封装，只向外暴露以供调用的方法视
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2024-05-08 13:26:01
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2023-07-04 09:39:07
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例子Flink集群mvn package exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount -Dexec.args="--runner=FlinkRunner --flinkMaster=<flink master> --filesToStag
原创
2017-10-23 11:57:00
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概述 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 这个 “大数据架构和模式” 系列提供了一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。因为评估一个业务场景是否存在大数据
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2023-11-29 10:51:35
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第 1 部分: 大数据分类和架构简介第 2 部分: 如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织第 3 部分: 理解大数据解决方案的架构层第 4 部分: 了解用于大数据解决方案的原子模式和复合模式第 5 部分: 对大数据问题应用解决方案模式并选择实现它的产品概述大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉
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2023-10-28 18:08:16
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1.Spark介绍Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么，可能还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。这一篇主要给大家分享如何在Windows上安装Spark。2.Spark下载我们要安装Spark，首先需要到Saprk官网去下载对应的安装包，Spark官网：ht
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2023-09-07 09:29:34
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Apache Beam 是什么？Beam 是一个分布式数据处理框架，谷歌在今年初贡献出来的，是谷歌在大数据处理开源领域的又一个巨大贡献。数据处理框架已经很多了，怎么又来一个，Beam有什么优势？就是因为分布式数据处理技术现在太多了，让人目眩，所以Beam要解决这个问题。大数据处理领域发展得红红火火，新技术不断，有个笑话：一个程序员抱怨这个框架的API不好用，同事安慰说：别急，再等几分钟就有新框架出
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2021-04-21 15:41:32
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1、什么是大数据？在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 2、数据的处理技术处理海量数据的核心技术：海量数据存储：分布式海量数据运算：分布式 3、常用的大数据框架这些核心技术
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2023-11-17 20:24:29
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目录：简介pysparkIPython Notebook安装配置spark编写框架：首先开启hdfs以及yarn1 sparkconf2 sparkcontext3 RDD（核心）4 transformation（核心） 5 action（核心）当然也可以指定运行py程序简介：不可否认，sp
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2024-02-26 15:01:15
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本文主要为帮助大家理解ES原理，了解它为啥快，简化部分内容便于理解。1. ES用途1.1 ES是什么？ES是建立在Lucene基础之上的分布式准实时搜索引擎。核心：分布式和Lucene全文搜索。1.2 什么场景需要用ES1. 业务需要进行大量数据实时检索时，传统关系型数据库无法支撑。2. 需要进行分词检索，语义检索3. 需要大数据分析符合上面特征都可以考虑，如日志收集、订单数据链查询，文章检索等。
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2024-02-19 17:56:47
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Apache Beam实战指南 | 大数据管道（pipeline）设计及实践 mp.weixin..com Apache Beam实战指南 | 大数据管道（pipeline）设计及实践 mp.weixin..com mp.weixin..com 策划 & 审校 | Natalie作者 |
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2019-08-22 10:32:00
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文章目录概览Sparkmr问题Spark特征Spark生态系统对比Hadoop生态系统开发语言及运行环境Scala&Maven安装配置SparkFlink分布式计算框架（流处理）概览Spark、Flink、BeamBeam编写完适用于Spark、Flink使用Sparkmr问题mr->spark?开发不爽 mr两个过程速度不快 m存硬盘r存hdfs框架多样性 批处理 流式处理Spark特征http://spark.apache.org/速度快 内存和磁盘 都比mr快易
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2021-08-26 09:24:16
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文章目录概览Sparkmr问题Spark特征Spark生态系统对比Hadoop生态系统开发语言及运行环境Scala&Maven安装配置SparkFlink分布式计算框架（流处理）概览Spark、Flink、BeamBeam编写完适用于Spark、Flink使用Sparkmr问题mr->spark?开发不爽 mr两个过程速度不快 m存硬盘r存hdfs框架多样性 批处理 流式处理Spark特征http://spark.apache.org/速度快 内存和磁盘 都比mr快易
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2022-01-15 13:56:54
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在大数据领域，构建一个高效稳定的大数据架构框架是非常重要的。大数据架构框架可以帮助我们管理和处理海量的数据，提高数据处理的效率和准确性。在本文中，我将介绍如何使用Kubernetes（K8S）这一容器编排平台来构建大数据架构框架。
**整体流程**
首先，让我们来看一下整个构建大数据架构框架的流程。可以通过下表来展示这个流程：
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1 |
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2024-04-24 12:06:24
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# Java大数据框架介绍及示例
## 1. 引言
随着大数据技术的快速发展，Java成为了大数据领域最常用的编程语言之一。Java拥有强大的跨平台特性和丰富的类库支持，适用于大数据处理和分析的各个环节。本文将介绍几个常用的Java大数据框架，并提供相应的代码示例。
## 2. Hadoop
Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，它提供了分布式存储和计算框架，用于处理大规模数据集
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2023-08-22 05:06:37
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