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大数据 ##Hadoop Hadoop(一)Hadoop的简介与源码编译 Hadoop(二)CentOS7.5搭建Hadoop2.7.6完全分布式集群 Hadoop(三)HDFS读写原理与shell

情感计算在ugc应用进展

评论问答等任务中直接依赖和情感表达相关的知识(如属性/情感词);情感词是用户对属性表达主观情感倾向词语;句子表达的是用户电池寿命的正向情感;所以属性级情感分析的目标是挖掘与发现评论在实体及其属性的观点摘要;从而引出了属性级情感分析和评论级情感分析与相关应用

大数据学习入门到实战教程,精心整理万字长文入门第一章,老奶奶看了都说学会了

hdfs 2)指定hdfs的namenode节点为哪台机器 3)指定namenode软件存储元数据的本地目录 4)指定datanode软件存放文件块的本地目录 hadoop的配置文件在;拷贝整个hadoop安装目录到其他机器 scp -r /root/apps/hadoop-2.8.0 hdp-02;是在一台机器的磁盘上 4、hdfs文件系统中存放的文件;2、下载文件到客户端本地磁盘 hadoop fs -get /hdfs中的路径 /本地磁盘目录 hadoop fs -copyToLocal /hdfs中的路径 /本地磁盘路径 ## 跟get等价 hadoop fs -moveToLocal /hdfs路径 /本地路径 ## 从hdfs中移动到本地 3、在hdfs中创建文件夹 hadoop fs -mkdir -p /aaa/xxx 4、移动hdfs中的文件(更名) hadoop fs -mv /hdfs的路径 /hdfs的另一个路径 5、删除hdfs中的文件或文件夹 hadoop fs -rm -r /aaa 6、修改文件的权限 hadoop fs -chown user;是在

GraphQL及元数据驱动架构在后端BFF中的实践

通过查询模型归一化设计解决展示字段扩散的问题;图4 后端BFF模式(案例) 1)展示服务颗粒度设计问题 这种方案要求展示逻辑和取数逻辑封装在一个模块中;2)数据图划分问题 通过GraphQL将多个展示服务的数据聚合到一张图(GraphQL Schema)中;比如展示字段的复用思路、数据的按需查询思路等等;展示逻辑和取数逻辑在商品展示场景中

前端智能化看“低代码/无代码”

我认为低代码/无代码开发的核心技术;概念 什么是低代码/无代码开发;背景 低代码/无代码开发与软件工程领域的一些经典思想、方法和技术;低代码/无代码开发的火热是软件开发技术上的重要变革和突破;低代码/无代码开发则赋予人们创造软件的能力

【大数据学习知识点总结】关于Hadoop|HDFS|MapReduce的一些问题与解答

它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息;4、为什么HDFS不支持多用户写入及任意修改文件;此时就需要对同一个 map 任务产生的多个 spill 文件进行归并生成最终的一个已分区且已排序的大文件;只能存储 不超过 300M/150=2M 个文件/目录/数据块的元数据 dataNode 会向 NameNode 发送两种类型的报告;HDFS 的每个文件、目录、数据块占用 150B

MapReduce之WordCount实战——统计某电商网站买家收藏商品数量

import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;二、实验内容与步骤(过程及数据记录);import org.apache.hadoop.io.LongWritable

2021年大数据常用语言Scala(十一):基础语法学习 方法参数

Int = 0) = x + y;add(x=1)   变长参数 如果方法的参数是不固定的;只设置第一个参数的值   参考代码 def add(x;scala> def add(x;默认参数 带名参数 变长参数   默认参数 在定义方法时可以给参数定义一个默认值

2021年大数据常用语言Scala(十):基础语法学习 方法

 Int = 3   返回值类型推断 scala定义方法可以省略返回值;目录 方法 定义方法 返回值类型推断 方法 一个类可以有自己的方法;返回相加后的结果 调用该方法   参考代码 scala> def add(a;可以根据初始值推断类型) 返回值类型可以省略;会导致一系列问题.   示例 定义递归方法(求阶乘) 比如求10的阶乘 10 * 9 * 8 * 7 * 6 * ... * 1   参考代码 scala> def m2(x

2021年大数据常用语言Scala(七):基础语法学习 条件表达式

条件表达式也是有返回值的 在scala中;scala> val result = if(sex == "male") 1 else 0;否则result等于0   参考代码 scala> val sex = "male";可以使用if表达式替代三元表达式   示例 定义一个变量sex;scala条件表达式的语法和Java一样

2021年大数据常用语言Scala(六):基础语法学习 数据类型与操作符

它的实例是{% em %}null{% endem %}<br />可以将null赋值给任何引用对象类型 Nothing 所有类型的子类<br />不能直接创建该类型实例;说明Null类型并不是Int类型的子类;也是引用类型哦) Unit 表示空;str1.eq(str2)   2.3.3 scala类型层次结构       所有的类型都是从Any继承了;NOTE] scala中所有的类型都使用大写字母开头 整形使用Int而不是Integer scala中定义变量可以不写类型

2021年大数据常用语言Scala(五):基础语法学习 字符串

sex=male   参考代码 scala> val name = "zhangsan";就可以使用三引号来定义字符串; sex=male   使用三引号 如果有大段的文本需要保存;  语法 val/var 变量名 = """字符串1 字符串2"""   示例 定义一个字符串;scala> val sex = "male"

MapReduce实战-词频统计、文件合并排序

hadoop fs -put /usr/file/Merge/file*.txt Merge/input;hadoop fs -put /usr/file/Sort/file*.txt Sort/input;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.io.Text;file2.txt 20150101 y

数据仓库常见建模方法与大数据领域建模实例综述

针对维度建模中事实表和维度表的设计;我们将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型;主要采用3NF的实体关系模型存储数据;这种对数据的抽象建模通常被称为E-R实体关系模型;星型模型和雪花模型主要区别就是对维度表的拆分

Hive概述

Hive概述 数据仓库 OLTP OLAP 数据仓库设计 数据仓库流程 Hive简介 Hive的诞生 Hive的功能 将HDFS文件映射成表数据 将SQL转换为程序并执行 Hive的应用场景 Hive的架构 Hive客户端 Hive服务端 SQL解析器Parser 编译器Plan 优化器Optimizer 执行器Execution Hive元数据 数据仓库 OLTP 联机事务处理;将用户开发的SQL提交给Hive的服务端;数据仓库工具可以实现这种模型;Hive的应用场景 作为数据仓库工具;Hive的功能 将HDFS文件映射成表数据 可以用来构建数据仓库

Apache Hive基础知识

# 导入本地的数据到分区表的指定分区;# 导入HDFS的数据到分区表的指定分区;# 将表数据导出到本地文件系统;# 将表数据导出到HDFS文件系统;# 导入本地的数据到非分区表

HDFS入门(六)—— DataNode(图文详解步骤2021)

同理 DataNode 节点上的数据损坏了;如下是 DataNode 节点保证数据完整性的方法;心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器;默认 6 小时 相关配置参数如下;(1)当 DataNode 读取 Block 的时候

HDFS入门(五)—— NameNode 和 SecondaryNameNode (图文详解步骤2021)

(4)NameNode 在内存中对元数据进行增删改;(5)Secondary NameNode 加载编辑日志和镜像文件到内存;修改内存中的元数据并追加到 Edits 中;(4)将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 Secondary NameNode;引入 Edits 文件(只进行追加操作

HDFS入门(四)—— HDFS的读写流程(图文详解步骤2021)

NameNode 会选择距离待上传数据最近距离的 DataNode 接 收数据;(7) 客户端开始往 dn1 上传第一个 Block (先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存);(5) 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据;2 )Hadoop3.1.3 副本节点选择 第一个选择最近的节点 第二个节点跨机架保证副本的可靠性 第三个节点还是兼顾效率 4.2 HDFS 读数据流程 (1)客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件;4.1.2 网络拓扑- 节点 距离计算 在 HDFS 写数据的过程中

“大三在读生”都四面成功拿到字节跳动Offer了,你还有什么理由去摸鱼?

面试官挑了一会儿以后说感觉这个题你应该也能写出来;面试官说他这边写面评;但基本的数据结构还是比较熟悉的)面试官说那我就不细问了;30 Offer 一面 先做了自我介绍 问论文情况(简历写了) 做的是什么 主要负责了哪些工作 数据集是哪里来的 带来的提升是以什么为基线去比较 来做个题吧;对计算机基础了解程度如何 实习时间怎么样 来写个题吧(实现一个 HashTable


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