我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-10 10:39:06
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我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司​研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
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2014-06-13 18:30:03
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我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
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2014-06-25 17:17:56
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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程！课程英文名：The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全下载地址课程编号：307 百度
作者: Divakar等摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
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2023-07-08 15:59:04
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。大数据来源广泛，应用需求和数据类型都不尽相同，不过最基本的处理流程是一样的。而今天我们就一起来了解和学习一下，关于数据的处理都可以从哪些步骤来实现。 一个步骤叫数据的收集。先得有数据，数据的收集有两个方式： 一、拿。专业点的说
最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧，并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下，感觉非常的棒
这里就把这个方法和大家分享一下，一起讨论一下这种方式的成熟度.
简单说明
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2023-07-10 21:16:02
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目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）Ta
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2023-07-18 22:26:12
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大数据时代：大数据无处不在！ 大数据的主要分析逻辑： 1.做全样而非抽样的分析 2.追求效率 3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程：数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要：数据存储与管理（分布式存储）集群 数据处理与分析（分布式处理）集群技术层面： 数据采集与预处理 数据存储和管理 数据处理与分析
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2023-07-29 18:56:51
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很多事情在执行的时候都是有一定的流程的，那么大数据的处理也不例外，这是因为有关程序都是需要逻辑的，而大数据处理也需要逻辑，这也就需要流程了。那么大数据处理的基本流程是什么呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照
2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序现在要通过一个很简单且普通的单词统计（word count）来学习MapReduce。该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数。这些文章作为MapReduce的输入文件。在该例中，已经准备了一些文本文件，我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率。我们通过Hadoop MapReduce来进行设计。本节中，将使用旧版API接口学习Hadoop
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2023-09-28 21:41:12
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我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自
这里写自定义目录标题 Apache HadoopApache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。新版Hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：· HDFS：HDFS是一种分布式文件系统层，可对集群
Apache Hadoop:[url]http://hadoop.apache.org/[/url]在近几年已成为大数据行业发展背后的驱动力。各行业对hadoop的广泛应用以及开发出自己的大数据产品.Hadoop带来了廉价的处理大数据（数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。现今企业数据仓库和关系型数据库
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2023-07-24 10:30:57
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文章目录一、Spark概述1、概述二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色三、Spark环境准备1.启动服务2.启动客户端3.spark-submit测试四、Spark Core1、RDD概述2.代码示例1.创建Maven工程，添加依赖五、Spark Streaming1、 Spark streaming简介2.代码示例1、linux服务器安装nc服务2、创建Maven工程，添加依赖3、代码
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2023-08-01 20:00:04
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Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high through
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2023-07-20 17:49:42
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Spark大数据处理：
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2021-06-10 20:54:51
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