Hadoop与机器学习的融合：案例研究
【8月更文第28天】随着大数据技术的发展，Hadoop已经成为处理大规模数据集的重要工具。同时，机器学习作为一种数据分析方法，在各个领域都有着广泛的应用。本文将介绍如何利用Hadoop处理大规模数据集，并结合机器学习算法来挖掘有价值的信息。我们将通过一个具体的案例研究——基于用户行为数据预测用户留存率——来展开讨论。
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代，数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件，通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算，实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践，包括数据存储、处理、安全和可视化等方面，展示了它们在实际应用中的协同效应。
手把手教你解决 Hive 的数据倾斜
数据倾斜是 Hive 中影响任务执行效率的现象，表现为某些任务处理的数据量或耗时远超其他任务。根本原因是 Shuffle 后 Key 分布不均，导致部分 Reduce 负载过高。常见场景包括空值聚合、不可拆分大文件、数值膨胀、不同数据类型 Join、Count(distinct) 计算以及表 Join 操作。解决方法包括过滤空值、转换数据类型、调整聚合策略、使用 MapJoin 等。通过合理优化，如设置 `hive.groupby.skewindata` 和 `hive.map.aggr` 参数，可以有效缓解数据倾斜问题。
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在idea里面怎么远程提交spark任务到yarn集群
很久没有更新了,因为最近一段时间有点小忙,最近也是有同学问我说自己在idea里面写spark程序测试,每次都要打包然后上传到集群,然后spark-submit提交很麻烦,可不可以在idea里面直接远程提交到yarn集群呢? 当然是可以的,今天就给大家分享一下具体的操作过程.
那先来说一下spark任务运行的几种模式:
1,本地模式,在idea里面写完代码直接运行.
Hadoop生态系统概览：从HDFS到Spark
【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成，旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件，包括HDFS、MapReduce、YARN，并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。