HBase（Hadoop Database）数据可以放在单主机上，非HDFS上，但不是分布式的。一般都是放在HDFS上。HBase需要Zookeeper。结构体系Master：为RegionServer分配Region；负责RegionServer的负载均衡；发现失效的RegionServer便重新分配其上的Region；管理用户对table的增删改操作。看着作用不是很大，只要活着即可。Regio
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2023-07-12 23:35:01
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文章目录需求一、数据字段说明1.1 日期数据1.2 订单头数据1.3 订单明细数据二、分析步骤2.1 计算所有订单中每年的销售单数、销售总额。2.2 计算所有订单中每年的最大金额订单的销售额。2.3 计算所有订单中每年最畅销的货品。2.4 全部代码三、总结 需求假设某公司为你提供以下数据，改数据包括3个.txt文档数据，分别为日期数据、订单头数据、订单明细数据。让你根据公司所提供的的数据进行如下
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2023-08-10 08:55:04
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# HBase数据分析实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建HBase表) --> B(导入数据到HBase)
B --> C(执行HBase查询)
C --> D(分析数据)
D --> E(生成报告)
```
## 1. 创建HBase表
首先，我们需要在HBase中创建一个表来存储我们要分析的数据。以下是创建表
原创
2023-08-27 10:34:42
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spark数据分析
与蒂姆联系 蒂姆是我们最受欢迎和最多产的作家之一。 在developerWorks上浏览Tim的所有文章 。 查看Tim的个人资料，并与他，其他作者以及developerWorks社区中的其他开发人员联系 。 Spark是一个新兴的大数据分析解决方案，旨在使用内存处理实现高效的群集计算。 它的目标使用模型包括那些包含迭代算法的模型（即那些可以从将数据保留
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2023-08-29 14:10:39
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前期准备：1.默认已经搭建好了hadoop环境（我的hadoop版本是2.5.0） 2.这里我用的Hbase是0.98.6，spark是1.3.0一、搭建Hbase1、上传Hbase安装包，将/opt/software下的hbase安装包解压到/opt/app目录下 2、进入hbase目录下，修改配置文件 1>修改hbase-env.sh文件 将export J
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2023-06-19 11:33:07
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1. 下载thrift 作用：翻译python语言为hbase语言的工具2. 运行时先启动hbase 再启动thrift，最后在pycharm中通过happybase包连接hbase 在hbase目录下分别运行下面命令行:start-hbase.sh
hbase thrift -p 9090 start3.hbase操作1）建立连接 import happybase
connectio
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2023-11-08 10:21:38
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# 使用Apache Spark进行数据分析的完整指南
在数据科学的世界中，Apache Spark是一个强大的工具，能够快速、有效地处理和分析大量数据。对于刚入行的小白来说，理解如何使用Spark进行数据分析可能会有点复杂。不过，不用担心，本文将为你提供一个清晰的流程和详细的代码示例，帮助你顺利上手。
## 数据分析的流程
下面是数据分析的一般流程，我们将通过这些步骤来实现我们的目标：
## Spark 数据分析的概述
Apache Spark 是一个强大的开源数据处理引擎，能够进行大规模的数据处理与分析。它的优势在于其高效的内存计算能力，支持多种编程语言（如 Scala、Java、Python 和 R），并具有丰富的生态系统，包括 Spark SQL、MLlib（机器学习库）、GraphX（图计算库）和 Spark Streaming（流处理库）等。本文将详细介绍如何使用 S
大数据：Hadoop基础常识hive，hbase，MapReduce，Spark Hadoop是根据Google三大论文为基础研发的，Google 三大论文分别是: MapReduce、 GFS和BigTable。 Hadoop的核心是两个部分： 一、分布式存储（HDFS，Hadoop Distributed File System）。 二、分布式计算（MapReduce）。 MapReduce
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2023-07-12 11:13:21
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Spark 经典论文笔记Resilient Distributed Datasets : A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing为什么要设计spark现在的计算框架如Map/Reduce在大数据分析中被广泛采用，为什么还要设计新的spark？Map/Reduce提供了高级接口可以方便快捷的调取计算资源，但是缺少对分布
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2023-06-19 11:18:14
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1、Spark是什么？Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MR（MapReduce以后就叫mr）计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要地。速度快就意味着我们可以进行交互式地数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不
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2023-08-10 08:54:53
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作者： Ian Pointer自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、
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2024-08-10 14:42:33
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 Dataframe1.2.3 Dataset1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行SparkSQL查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA创建SparkSQL程序第3章 SparkSQL解析3.1 新的起始点Spa
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2023-10-11 22:24:32
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一 SparkSQL 是什么1.1 SparkSQL 的出现契机数据分析的方式 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.命令式的优点操作粒度更细, 能够控制数据的每一个处理环节操作更明确, 步骤更清晰, 容易维护支持非结构化数据的操作命令式的缺点需
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2023-10-03 16:46:00
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背景：给定一数据集，结构如下：数据说明：字段字段说明positionName职位名称salary薪水workYear工作年限city城市companyShortName公司简称companySize公司规模district所在区financeStage融资阶段industryField所在领域thirdType职位类型resumeProcessDay简历日处理resumeProcessRate简历
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2024-03-14 20:48:45
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Spark快速大数据分析这本书用Java/Python/Scala三种语言介绍了Spark的基本概念和简单操作，对于入门Spark是一个不错的选择，这里做一个总结，方便以后查看。
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2019-06-30 21:23:00
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通过分析出租车数据，然后使用KMeans对经纬度进行聚类，然后按照（类别，时间）进行分类，再统计每个类别每个时段的次数。数据地址 链接: https://pan.baidu.com/s/166dKRUpryHWZ2F8wLA3eyw 密码: g9dz数据格式以及意义：111,30.655325,104.072573,173749
111,30.655346,104.072363,173828
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2023-07-05 09:25:36
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一、数据倾斜的原理在执行shuffle操作的时候，大家都知道是按照key来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。假设多个key对应的values，总共是90万。但是问题是可能某个key对应了88万数据，key-88万values，分配到一个task上去面去执行。另外两个task，可能各分配到了1万数据，可能是数百个
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2023-10-13 22:59:49
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大数据技术与原理--分布式数据库Hbase一：Hbase简介BigTable起初是为了解决google的大规模网页搜索的问题，现在BigTable已经用于google公司的搜索，地图，财经，打印。Hbase
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2023-08-18 21:41:29
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项目分享原因：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运用它们的最好方法就是实践并总结。在下面的分享中，我会将每一步进行分析与代码展示， 希望能对大家有所帮助。项目名称：CD用户消费行为分析项目概述：本项目主要利用上面提到的三个工具进行数据的处理，来分析用户消费行为。数据来源与CDNow网站的用户购买明细。数据链接：链接:https://pan.baidu.com
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2024-01-12 23:00:38
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