全部 Python+大数据新闻动态 Python+大数据技术文章 Python+大数据学习常见问题 技术问答

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    一个应用程序是如何在Yarn集群上执行的?

    在大数据领域，YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个用于集群资源管理的开源框架，它可以用于执行和管理各种大数据应用程序，如Hadoop、Spark等。以下是一个简要的解释，说明一个应用程序如何在YARN集群上执行的过程： 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-09-06 |传智教育 |应用程序如何在Yarn集群上执行？

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    HBase Region分裂的意义是什么?_大数据基础入门

    HBase是一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库系统，通常用于存储大规模的结构化数据。HBase的数据存储结构是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)构建的，它将数据分为多个 Region存储在不同的Region Server上。Region是HBase中的基本数据单元，它代表了一部分数据表的数据。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-09-05 |传智教育 |HBase Region分裂的意义

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    Spark Stage是如何划分的?_大数据入门培训

    在大数据处理框架Apache Spark中，一个Spark Stage是一组具有相同操作的任务的集合，这些任务可以在并行计算中执行。Spark将整个作业划分为一系列的Stages来执行，以便更好地管理和优化计算。以下是Spark Stage是如何划分的详细说明： 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-09-04 |传智教育 |Spark Stage怎样划分

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    全分布模式有什么注意点?

    在大数据领域，全分布模式是一种常见的数据处理模式，通常用于分布式计算和处理大规模数据集。下面是在全分布模式中需要注意的一些重要点： 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-09-01 |传智教育 |全分布模式注意什么

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    HDFS中大量小文件带来的问题以及解决方法?_大数据技能培训

    Hadoop分布式文件系统(HDFS)中大量小文件可以导致多种问题，这些问题包括：每个文件和目录在HDFS中都需要一个命名空间条目，这会占用大量内存。如果有大量小文件，HDFS的命名空间会很快耗尽内存，导致性能下降甚至集群崩溃。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-29 |传智教育 |HDFS中小文件过多问题处理

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    什么是Hadoop的副本策略?副本过多过少有什么优缺点?

    Hadoop 是一个分布式存储和计算框架，用于处理大规模数据。Hadoop 的副本策略是指如何在集群中存储数据的多个副本，并涉及到副本的数量和位置的选择。副本策略在Hadoop中非常重要，因为它直接影响到数据的可靠性、容错性和性能。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-29 |传智教育 |Hadoop副本策略,Hadoop副本策略优缺点

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    怎么实现Hbase的预分区?_大数据入门培训

    HBase是一个分布式NoSQL数据库，通常用于存储大规模数据。在HBase中，预分区是一种非常重要的概念，它可以帮助你更有效地管理数据分布和访问性能。预分区允许我们在插入数据时明确定义数据如何分布在表的不同区域之间，从而避免热点问题和提高查询性能。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-28 |传智教育 |Hbase预分区如何实现

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    Hive的join有几种方式，怎么实现join的?_大数据入门培训

    在Hive中，我们可以使用不同的方式来执行表的JOIN操作，这些方式包括：当一个表非常小而另一个表非常大时，可以使用Map-Side Join。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-28 |传智教育 |Hive的join方式有几种，如何实现

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