全部 新聞動(dòng)態(tài) 技術(shù)文章 常見(jiàn)問(wèn)題 技術(shù)問(wèn)答

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    HDFS是什么?HDFS的組成

    HDFS( Hadoop Distributed File System)是一個(gè)易于擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，運(yùn)行在網(wǎng)百上千臺(tái)低成本的機(jī)器上。它與現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有許多相似之處，都是用來(lái)存值據(jù)的系統(tǒng)工具，而區(qū)別在于HDFS具有高度容錯(cuò)能力,旨在部署在低成本機(jī)器上。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-04-15 |黑馬程序員 |HDFS是什么
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    MapReduce編程開(kāi)發(fā)實(shí)例——詞頻統(tǒng)計(jì)過(guò)程

    ?對(duì)MapReduce的編程思想和模型有了了解以后，下面我們借助MapReduce編程的一個(gè)典型案例——詞頻統(tǒng)計(jì)， 來(lái)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)MapReduce編程開(kāi)發(fā)。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-04-15 |黑馬程序員 |MapReduce開(kāi)發(fā),詞頻統(tǒng)計(jì)
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    MapReduce的工作流程是怎樣的？

    MapReduce編程模型開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單且功能強(qiáng)大，專(zhuān)門(mén)為并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)量而設(shè)計(jì)，MapReduce的工作流程大致可以分為5步，具體如下：查看全文>>

    技術(shù)文章2021-04-15 |黑馬程序員 |MapReduce工作過(guò)程
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    零基礎(chǔ)入門(mén)必看，大數(shù)據(jù) Hadoop 3.0教程

    以實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境為背景，增加大量企業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例，升級(jí)MapReduce與Yarn集群性能調(diào)優(yōu)，擴(kuò)充HDFS數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)及源碼剖析、MapReduce高階編程及Yarn核心源碼剖析內(nèi)容。零基礎(chǔ)入門(mén)，幫助大家從容學(xué)習(xí)Hadoop，達(dá)到企業(yè)級(jí)使用Hadoop標(biāo)準(zhǔn)。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-04-08 |黑馬程序員 |大數(shù)據(jù)Hadoop 3.0新視頻教程,黑馬自學(xué)教程
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    怎樣能確保Kafka儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)不丟失？

    在Kafka發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)候，每次發(fā)送消息都會(huì)有一個(gè)確認(rèn)反饋機(jī)制，確保消息正常的能夠被收到，其中狀態(tài)有0，1，-1。如果是同步模式：ack機(jī)制能夠保證數(shù)據(jù)的不丟失，如果ack設(shè)置為0，風(fēng)險(xiǎn)很大，一般不建議設(shè)置為0。即使設(shè)置為1，也會(huì)隨著leader宕機(jī)丟失數(shù)據(jù)。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-04-02 |黑馬程序員 |Kafka,Kafka數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
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    Hadoop有幾種運(yùn)行模式？各種模式都有哪些特性？

    ?Hadoop有三種運(yùn)行模式：獨(dú)立（本地）運(yùn)行模式，偽分布式模式，和完全分布式模式。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-04-02 |黑馬程序員 |獨(dú)立（本地）運(yùn)行模式,偽分布式模式,完全分布式模式
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