全部 Python+大数据新闻动态 Python+大数据技术文章 Python+大数据学习常见问题 技术问答

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    HDFS中大量小文件带来的问题以及解决方法?_大数据技能培训

    Hadoop分布式文件系统(HDFS)中大量小文件可以导致多种问题，这些问题包括：每个文件和目录在HDFS中都需要一个命名空间条目，这会占用大量内存。如果有大量小文件，HDFS的命名空间会很快耗尽内存，导致性能下降甚至集群崩溃。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-29 |传智教育 |HDFS中小文件过多问题处理

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    什么是Hadoop的副本策略?副本过多过少有什么优缺点?

    Hadoop 是一个分布式存储和计算框架，用于处理大规模数据。Hadoop 的副本策略是指如何在集群中存储数据的多个副本，并涉及到副本的数量和位置的选择。副本策略在Hadoop中非常重要，因为它直接影响到数据的可靠性、容错性和性能。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-29 |传智教育 |Hadoop副本策略,Hadoop副本策略优缺点

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    怎么实现Hbase的预分区?_大数据入门培训

    HBase是一个分布式NoSQL数据库，通常用于存储大规模数据。在HBase中，预分区是一种非常重要的概念，它可以帮助你更有效地管理数据分布和访问性能。预分区允许我们在插入数据时明确定义数据如何分布在表的不同区域之间，从而避免热点问题和提高查询性能。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-28 |传智教育 |Hbase预分区如何实现

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    Hive的join有几种方式，怎么实现join的?_大数据入门培训

    在Hive中，我们可以使用不同的方式来执行表的JOIN操作，这些方式包括：当一个表非常小而另一个表非常大时，可以使用Map-Side Join。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-28 |传智教育 |Hive的join方式有几种，如何实现

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    Flink是如何做到高效的数据交换的?_大数据基础培训

    Apache Flink是一个开源的流式处理框架，它通过一系列的技术和优化来实现高效的数据交换。以下是 Flink实现高效数据交换的关键要点。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-25 |传智教育 |Flink是如何做到高效的数据交换的

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    Kafka与传统消息系统之间的三个关键区别是什么?

    Kafka是设计成为一个分布式系统的消息传递平台。它的分布式特性内置在其核心中，允许用户轻松地将多个Kafka服务器构建成一个集群，以处理高吞吐量和容错性。传统消息系统也可以在多台服务器上部署，但通常需要额外的配置和管理，而Kafka提供了更简单和一致的分布式管理模型。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-25 |传智教育 |Kafka与传统消息系统之间三个关键区别

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    HBase Region分裂的意义是什么?_大数据基础培训

    HBase是一个分布式NoSQL数据库，通常用于存储大规模数据。在HBase中，数据被分割成多个区域(Regions)，每个区域存储了一定范围的数据。HBase Region分裂是指一个区域被拆分成两个或多个更小的区域的过程。这个过程的意义包括以下几点： 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-24 |传智教育 |HBase Region分裂的意义是什么

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    Hadoop有哪些调度器，工作方法都是什么?

    Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop调度器是用于管理和分配计算任务到集群中可用资源的组件。以下是一些常见的Hadoop调度器以及它们的工作原理。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2023-08-24 |传智教育 |Hadoop常见调度器及工作方法

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