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    Hadoop高可用集群搭建詳細(xì)教程【黑馬程序員】

    掌握了Hadoop集群中的高可用架構(gòu)后，接下來，我們來手把手教大家搭建一個(gè)Hadoop高可用集群，具體步驟如下：查看全文>>

    技術(shù)文章2021-07-26 |黑馬程序員 |高可用集群,高可用架構(gòu),Hadoop
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    Hive數(shù)據(jù)分層有哪些優(yōu)點(diǎn)？具體每一層含義是什么？

    大多數(shù)情況下，我們完成的數(shù)據(jù)體系卻是依賴復(fù)雜、層級(jí)混亂的，因此，我們需要一套行之有效的數(shù)據(jù)組織和管理方法來讓我們的數(shù)據(jù)體系更有序，這就是談到的數(shù)據(jù)分層。數(shù)據(jù)分層并不能解決所有的數(shù)據(jù)問題，但是，數(shù)據(jù)分層卻可以給我們帶來如下的好處：查看全文>>

    技術(shù)文章2021-07-23 |黑馬程序員 |Hive數(shù)據(jù)倉庫，Hive安裝
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    Combiner操作，Combiner和partition的作用分別是什么？

    combiner其實(shí)屬于優(yōu)化方案，由于帶寬限制，應(yīng)該盡量map和reduce之間的數(shù)據(jù)傳輸數(shù)量。它在Map 端把同一個(gè)key的鍵值對(duì)合并在一起并計(jì)算，計(jì)算規(guī)則與reduce一致，所以combiner也可以看作特殊的Reducer。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-07-20 |黑馬程序員 |Combiner的作用,partition的作用
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    Shuffle的工作機(jī)制是什么？

    map階段處理的數(shù)據(jù)如何傳遞給reduce階段，是MapReduce框架中關(guān)鍵的一個(gè)流程，這個(gè)流程就叫shuffle。本章節(jié)內(nèi)容來看一下shuffle的工作流程和工作機(jī)制。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-07-20 |黑馬程序員 |Shuffle的工作機(jī)制
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    什么是線程？線程有幾種類型？

    線程由線程ID、當(dāng)前指令指針(PC)、寄存器集合和堆棧組成，它不能獨(dú)立擁有系統(tǒng)資源，但它可與同屬一個(gè)進(jìn)程的其它線程共享該進(jìn)程所擁有的全部資源。查看全文>>

    技術(shù)文章2021-07-20 |黑馬程序員 |什么是線程，線程的分類
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    fork()函數(shù)創(chuàng)建進(jìn)程操作演示

    在Unix/Linux操作系統(tǒng)中，通過Python的os模塊中封裝的fork()函數(shù)可以輕松地創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程。fork()函數(shù)的聲明如下：查看全文>>

    技術(shù)文章2021-07-20 |黑馬程序員 |python創(chuàng)建進(jìn)程
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