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    • Linux系統(tǒng)如何配置虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)？

      虛擬機(jī)在安裝和克隆之后，雖然能夠直接使用，但是此時虛擬機(jī)的IP是動態(tài)生成的，在不斷的開停過程中很容易改變，非常不利于實(shí)際開發(fā);通過Hadoop01克隆的虛擬機(jī)(假設(shè)克隆了2個虛擬機(jī)Hadoop02和Hadoop03)則完全無法動態(tài)分配到IP，直接無法使用。因此，虛擬機(jī)在安裝和克隆之后還需要對虛擬機(jī)的網(wǎng)絡(luò)都分別進(jìn)行配置。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-12-02 |黑馬程序員 |虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置,Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)

    • HDFS讀寫流程介紹，HDFS讀數(shù)據(jù)和寫數(shù)據(jù)的原理分別是什么？

      Client(客戶端)對HDFS中的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫操作，分別是Client從HDFS中查找數(shù)據(jù)，即為Read(讀)數(shù)據(jù);Client從HDFS中存儲數(shù)據(jù)，即為Write(寫)數(shù)據(jù)。假設(shè)有一個文件1.txt文件，大小為300M，這樣就劃分出3個數(shù)據(jù)塊，我們根據(jù)這三個模塊分別講解HDFS文件讀數(shù)據(jù)和寫數(shù)據(jù)的原理。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-12-01 |黑馬程序員 |HDFS讀寫流程,HDFS讀寫數(shù)據(jù)的原理

    • MapReduce程序如何設(shè)置本地運(yùn)行模式?

      MapReduce程序運(yùn)行模式有本地運(yùn)行模式和集群運(yùn)行模式，集群運(yùn)行模式只需要將MapReduce程序打成Jar包上傳至集群即可，下面我們以詞頻統(tǒng)計為例，講解如何將MapReduce程序設(shè)置為在本地運(yùn)行模式。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-12-01 |黑馬程序員 |MapReduce兩種運(yùn)行模式

    • 大數(shù)據(jù)的兩種計算框架對比，哪個更適合開發(fā)？

      Hadoop與Spark兩者都是大數(shù)據(jù)計算框架，但是兩者各自都有自己的優(yōu)勢，到底哪個更適合開發(fā)使用，下面對兩者做一個簡單對比：查看全文>>

      技術(shù)文章2020-11-18 |黑馬程序員 |Spark與Hadoop對比

    • Scala算術(shù)操作符重載怎樣使用？與Java語法的區(qū)別有哪些

      ?Scala算術(shù)和操Scala中算術(shù)操作符(+、-、*、/、%)的作用和Java是一樣的，位操作符(&、|、>>、<<)也是一樣的。特別強(qiáng)調(diào)的是，Scala的這些操作符其實(shí)是方法。例如，a+b其實(shí)是a.+(b)的簡寫，接下來，我們通過Scala交互式Shell編程講解操作符的使用，具體示例代碼如下。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-11-18 |黑馬程序員 |Scala算術(shù)和操符

    • 大數(shù)據(jù)MapReduce的性能調(diào)優(yōu)方法總結(jié)

      使用Hadoop進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)算，當(dāng)數(shù)據(jù)量極其大時，那么對MapReduce性能的調(diào)優(yōu)重要性不言而喻，尤其是Shuffle過程中的參數(shù)配置對作業(yè)的總執(zhí)行時間影響特別大。下面總結(jié)一些和MapReduce相關(guān)的性能調(diào)優(yōu)方法，主要從五個方面考慮：數(shù)據(jù)輸入、Map階段、Reduce階段、Shuffle階段和其他調(diào)優(yōu)屬性。查看全文>>

      技術(shù)文章2020-11-18 |黑馬程序員 |MapReduce的性能調(diào)優(yōu)方法
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