# 大数据与YARN API：深入理解与实例分析
在当今信息爆炸的时代，大数据概念成为了众多行业的热门话题。随着数据产生量的迅猛增长，如何有效地管理和处理这些数据成为了一个关键的挑战。在各种解决方案中，Apache Hadoop和YARN（Yet Another Resource Negotiator）成为了大数据处理的重要框架。本篇文章将带你深入了解YARN API，并提供相关的代码示例，帮助
1、HDFS 是做什么的 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来
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2024-05-23 11:04:57
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3.5 API应用可以通过使用Spark提供的库获得Spark集群计算的能力。这些库都是用Scala编写的。但是Spark提供了各种语言的API。在本书编写之际，Spark API提供了如下语言的支持：Scala、Java、Python和R。可以使用上面的任何语言来开发Spark应用。也有其他语言（比如Clojure）的非官方支持。Spark API主要由两个抽象部件SparkContext和弹
随后，数据清洗排除了无用数据、纠正数据错误等操作，然后再应用分析算法和模型，如机器学习、深度学习等，进
原创
2023-08-01 17:13:33
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在这个人人都谈大数据，处处皆用大数据的时代，我们身边的这些大数据究竟如何产生，又有多大的体量了呢？根据一份2013年的报告显示，2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量。预计到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB。（来源，ZDNET《数据...
原创
2021-08-11 09:16:05
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在使用maven项目编写zookeeper程序时导入相关的jar包：<dependency><groupId>org.apache.zookeeper</groupId><artifactId>zookeeper</artifactId><version>3.4.10</version></dependenc
原创
2018-12-28 20:47:15
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一、source分类单并行的Source直接实现了SourceFunction接口1、socketTextStream("localhost", 8888)2、fromCollection(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))3、fromElements(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12) 多并行的Source实现ParallelSourceFunction接口4、generateSequence(1, 100)
原创
2022-01-10 15:20:14
277阅读
1.9 HDFS 的 API 操作1.9.1. 导入 Maven 依赖 <repositories> <repository> <id>cloudera</id> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cl...
原创
2022-03-04 16:44:03
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1.9 HDFS 的 API 操作1.9.1. 导入 Maven 依赖 <repositories> <repository> <id>cloudera</id> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cl...
原创
2021-08-18 10:56:24
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# 如何实现“spark 大数据平台中的位置”
## 一、流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 位置识别 |
| 5 | 结果展示 |
## 二、具体操作步骤及代码
### 步骤 1：导入数据
```markdown
// 代码示例
val data = spark.re
原创
2024-05-15 06:39:23
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## 实现"Rancher Prometheus API 大数据分析数据"的步骤
为了帮助你实现"Rancher Prometheus API 大数据分析数据"，我将详细说明整个流程，并提供每一步需要做的指导和代码。让我们开始吧！
### 步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Rancher与Prometheus的集成 |
| 2 | 使用Pro
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2024-05-14 05:29:26
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Flink 流处理API的编程可以分为environment，source，transform，sink四大部分1 Flink支持的数据类型 在Flink底层因为要对所有的数据序列化，反序列化对数据进行传输，以便通过网络传送它们，或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。所以Flink要有一套自己的类型提取系统，就是TypeInformation机制。Flink使用类型信息的概念来表示数据类型，并
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2023-09-20 16:28:10
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Flink 中的 DataStream 程序是对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过 sink 返回，例如可以将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。Flink 程序可以在各种上下文中运行，可以独立运行，也可以嵌入到其它程序中。任务执行可以运行在本地 JVM 中，也可以运行在多台机器的集群上。
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精选
2022-06-26 19:18:34
559阅读
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通常，企业里一般不用使用web UI去设置或者执行任务，只是单纯的在页面上查看任务或者排查问题，更多的是通过Azkaban API去提交执行任务计划。Azkaban提供了一些常用的API操作，可以通过curl或其他HTTP请求客户端访问。但是API调用都需要首先进行适当的身份验证。
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2022-07-04 22:03:57
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大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。大数据入门，需要学习以下这些知识点：先附上一张自己总结的学习线路图1、Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类
在 Python 中处理大数问题时，有时会遇到涉及大数位置的异常情况。大数在 Python 中是处理大量数据时特别重要的部分，尤其是在进行复杂的数学计算和数据分析时。本文将通过以下多个部分系统地探讨如何有效地解决 Python 大数位置问题，确保兼容性和实用性。
### 版本对比
时间轴显示了在 Python 版本演进历程中对大数处理的变化：
```mermaid
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一．Spark是什么Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的
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2023-10-09 11:40:09
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【代码】大数据ClickHouse（十九）：Flink 写入 ClickHouse API。
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2022-08-28 00:48:08
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# JAVA API JSON 大数据量请求
## 导语
在现代Web应用程序中，经常需要从服务器获取大量的数据来呈现给用户。这些数据通常以JSON格式返回，并且可能包含大量的记录。在这种情况下，我们需要使用高效的方法来处理大量的JSON数据。本文将介绍如何使用Java API来处理大数据量的JSON请求，并提供示例代码。
## JSON简介
JSON（JavaScript Object
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2023-12-02 03:29:28
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