大数据开发工程师的职责大数据开发工程师的职责1职责:1、负责数据采集、数据存储、数据查询、数据计算等基础平台的设计和开发工作;2、利用Hadoop、Spark、Flink等技术进行离线和实时数据开发 ;3、负责大数据平台的规划升级、平台维护和优化 ;4、和其他部门或团队沟通、资源协调并落实工作。任职要求1、本科及以上学历;2、3年以上大型大数据平台建设实施经验 ;3、掌握常用大数据组件hadoop
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2023-07-25 20:11:38
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# Hadoop Java开发实例
## 引言
在现代的大数据时代,处理和分析海量数据已经成为日常工作中的重要环节。而Hadoop作为一个可扩展的分布式计算系统,为我们提供了一个高效、可靠的解决方案。本文将介绍Hadoop Java开发的实例,并提供相应的代码示例。
## Hadoop简介
Hadoop是一个基于Java的开源框架,用于处理大规模数据集的分布式计算。它采用了分布式存储和计算
原创
2023-08-09 06:15:28
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这段时间学习了一些大数据开发的基础知识,这篇学习笔记的主要内容是把这些知识进行回顾和整理。 学习的内容: (1)HDFS (2)YARN (3)MapReduce1. HDFS介绍1.1 Hadoop2定义:Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构。Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS,MapReduce,YARN。为海量的数据提供了存储和计算。
Hadoop
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2023-09-20 10:44:19
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1.基础环境虚拟机:Vmware Pro 15.5 操作系统:Ubuntu16.04LTS,3台,内存建议分配2G,硬盘大小建议40G2.系统更新首次安装好Ubuntu之后,执行下面命令,进行系统更新:3.配置JDK众所周知,Hadoop是基于Java编写,Hadoop、MapReduce运行需要JDK,因此在安装Hadoop之前,必须安装和配置JDK。(JDK可与Oracle官网下载) (1)下
# Hadoop数据分类存储
在大数据处理的世界里,Hadoop是一个不可或缺的工具。它不仅能处理海量数据,而且通过其灵活的存储架构,能够实现数据的分类存储。本文将探讨Hadoop的数据分类存储机制,并通过代码示例来阐明其原理。
## 什么是Hadoop?
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许大规模的数据集在集群上进行处理和存储。核心组件包括Hadoop实施的HDFS(Hadoop
原创
2024-08-06 13:03:49
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什么是Hadoop ?Hadoop是由 Apache 基金会开发和维护的一个开源的分布式计算和存储框架。 Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。 Hadoop 使用 Java 开发,所以可以在多种不同硬件平台的计算机上部署和使用。其核心部件包括分布式文件系统
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2023-09-24 19:28:34
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hadoop(离线数据分析处理)Spark 实时数据构建Hadoop集群HDFS操作与编程MapReduce程序设计及优化MapReduce高级应用及方便
hadoop的优势:弹性-易扩展和卸载健壮-自动恢复和监测简单-编写并行分布式代码Hadoop Common为Hadoop其他项目提供一些常用的工具,如配置工具Configuration,远程过程过程调用RPC序列化机制,Hadoop抽象文件系
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2023-07-14 19:36:57
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http://book.51cto.com/art/201312/422113.htm1.4 Hadoop源代码组织结构 直接解压Hadoop压缩包后,可看到图1-11所示的目录结构,其中,比较重要的目录有src、conf、lib、bin等。下面分别介绍这几个目录的作用: src:Hadoop源代码所在的目录。最核心的代码所在子目录分别是core、hdfs和mapred,它们分别实现了Hadoop
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2023-07-13 16:56:28
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根据虾皮博客中教程,成功搭建了一个12台电脑的Hadoop云平台,而且成功运行了软件自带的wordcount程序,处理10M数据。但是当程序处理40M时候,却出错了。出错提示“Java Heap Space”,即集群中各个节点的堆内存不足,因此我们需要手动增加堆内存。具体方式是在Hadoop下各个节点的mapred-site.xml文件中,添加部分内容:<property>
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2023-06-11 16:32:07
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聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域,并提出了许多聚类算法。 这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。 1. 划分方法(PAM:PArtitioning method) : 首先创建k个划分,k为要创建的划分个数;然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划
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2024-01-12 12:54:21
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背景数据挖掘解决的商业问题客户流失分析交叉销售欺诈检测风险管理客户细分广告定位销售预测数据挖掘的任务分类基于一个可预测属性把事例分成多个类别。有目标的数据挖掘算法称为有监督的算法。典型的分类算法有决策树算法、神经网络算法和贝叶斯算法。例子:是否上大学事例重要属性:IQ、性别、父母收入、父母教育程度通过这些属性与上大学构建模型,通过这个模型就能预测下一个事例是否能上大学。现在所谓的大数据就是事例比较
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2024-08-27 17:56:53
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Hadoop介绍狭义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件。用java语言实现,开源允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理Hadoop核心组件Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算官网htt
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2023-07-14 16:17:11
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Python数据挖掘与机器学习技术入门实战(1)作者:韦玮;三、常见分类算法介绍常见的分类算法有很多,如下图所示: 其中KNN算法和贝叶斯算法都是较为重要的算法,除此之外还有其他的一些算法,如决策树算法、逻辑回归算法和SVM算法。Adaboost算法主要是用于弱分类算法改造成强分类算法。四、对鸢尾花进行分类案例实战假如现有一些鸢尾花的数据,这些数据包含了鸢尾花的一些特征,如花瓣长度、花
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2024-04-15 22:21:39
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软件准备Window10jdk1.8.0_112 下载地址
hadoop-2.7.2 下载地址
使用Windows搭建单机开发环境安装JDK注意安装目录中不要有中文和空格,注意默认安装目录中Program Files有空格),配置JAVA_HOME首先根据需要下载hadoop版本,首先在Windows系统里打开浏览器,下载hadoop的安装包(二进制文件):http://hadoop.apache
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2023-07-13 17:20:16
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[转帖]数据挖掘聚类算法一览聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域,并提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分,k为要创建的划分个数;然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括:k
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2024-01-12 09:31:19
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搞Android开发也有很长一段时间了,但基本上都是搞应用开发为主,还没接触过NDK,最近按照网上的介绍安装NDK开发环境,自己也来体验一把,以方便自己以后查阅。关于安装和配置Android NDK开发环境的Blog网上有一大堆了,我就不在写了。1.Android NDK安装好了之后,在安装目录(如:D:\android-ndk-r7)下新建一个apps目录用于存放工程;2.在apps目录下新建一
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2024-04-19 17:45:19
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源码传送门:啊渊 / QT博客案例 · GitCode目前QT的研发都是基于windows操作系统的,本文分享在国产操作系统中学QT的路线图,其实学习路线差不多,为了全面的回顾自己的学习知识,打算编写一系列的学习文章,与大家一起分享。1. QT开发环境安装以配置。2. QT线段画板实战3. 半小时玩转QT桌面系统托盘(含托盘消息)4
原创
2022-06-24 09:52:05
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3图
对表数据进行检索时,经常需要对结果进行汇总或计算,例如,在学生成绩数据库中求某门课程的总成绩,统计各分数段的人数等。1.统计函数统计函数用于计算表中的数据,返回单个计算结果SUM和AVG函数:分别用于求表达式中所有值项的总和与平均值--求选修100012课程的学生的平均成绩。
select
avg(result_number)
from
school_result
where result_cou
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2023-12-19 16:21:13
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HDFS本身被设计来存储大文件,但是有时难免会有小文件出现,有时很可能时大量的小文件。通过MapReduce处理大量小文件时会遇到些问题。MapReduce程序会将输入的文件进行分片(Split),每个分片对应一个map任务,而默认一个文件至少有一个分片,一个分片也只属于一个文件。这样大量的小文件会导致大量的map任务,导致资源过度消耗,且效率低下。Hadoop自身包含了CombineFileIn
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2024-06-12 00:37:17
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目录1、聊天软件数据分析案例需求2、基于Hive数仓实现需求开发2.1 建库2.2 建表2.3 加载数据2.4 ETL数据清洗2.5 需求指标统计---都很简单3、FineBI实现可视化报表3.1 FineBI介绍3.2 FineBI配置数据3.3 构建可视化报表 1、聊天软件数据分析案例需求MR速度慢—引入hive背景:大量的用户在线,通过对聊天数据的分析,构建用户画像,为用户提供更好的服务、
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2023-09-01 09:03:04
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