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Mac定时任务crontab 是 Linux 和 Unix 系统中的一个用来设置周期性任务调度的工具,它的全称是 "cron table"。crontab 文件包含了 cron 进程需要执行的任务列表,并指定任务的执行时间。cron 进程会根据 crontab 文件中的配置,在指定的时间自动执行任务。
Spark SQLSparkSQL 是 Spark 的一个模块,专为处理结构化数据而设计,提供了对 SQL 查询的支持,使得用户可以通过 SQL 或 DataFrame API 进行高效的数据处理和分析。SparkSQL 允许无缝地在结构化数据(如 JSON、Parquet、Hive 表)和 RDD 之间进行转换,集成了 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎,从而实现查询优化和高效执行。此外,SparkSQL 还支持与多种数据源的集成,使其在大数据处理和分析领域具有广泛的应用。
Spark CoreSpark Core 是 Apache Spark 的核心模块,提供了对分布式内存计算和数据处理的基础支持,基于 RDD(Resilient Distributed Dataset)这一基本数据抽象,实现了高效的并行计算和容错机制。通过 SparkContext 与集群交互,DAG Scheduler 和 Task Scheduler 调度任务执行,Block Manager 管理数据块的存储和传输,用户可以通过丰富的 RDD API 构建和执行复杂的数据处理任务。Spark Core 支持批处理、交互式查询、机器学习和图计算等多种应用场景,是 Spark 生态系统的基础。
Spark 开篇Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来,保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储在内存中提 高了运行速度、并提供丰富的操作数据的API提高了开发速度。Spark可以计算:结构化、半结构化、非结构化等各种类型的数据结构,同时也支持使用Python、Java、Scala、R以及SQL语言去开发应用 程序计算数据。Spark 集成了多种大数据工具和框架,如 Kafka、Cassandra、HBase、HDFS 等,形成了一个强大的大数据处理生态系统。Spark 的统一编程模型和强大的性能使其成为大数据分析、实时流处理和机器学习等领域的重要工具。
HiveApache Hive 是一个用于大数据处理的开源数据仓库工具,最初由Facebook开发并于2010年贡献给Apache软件基金会。它设计的主要目的是使数据分析人员能够通过类SQL语言(即HiveQL)在Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 上执行大规模数据查询和分析。Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类 SQL 查询功能,用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业,然后提交到 Hadoop 上运行。
Hadoop MapReduce & YARNMapReduce是Hadoop中的分布式计算组件,它可以以分散->汇总(聚合)模式执行分布式计算任务MapReduce可供Java、Python等语言开发计算程序。YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.x版本引入的资源管理框架,用于集群资源管理和任务调度。它将MapReduce的资源管理和任务调度功能抽象出来,提供一个通用的资源管理平台,可以支持多种分布式计算框架。
Hadoop HDFSHadoop HDFS (Hadoop Distributed File System) 是一个分布式文件系统,设计用于在大型数据集上进行高吞吐量的数据存储和访问。它是 Hadoop 生态系统的重要组成部分,支持大规模数据处理和分析。 为什么需要分布式存储? 数据量太大,单机存储能力有上限,需要靠数量来解决问题 数量的提升带来的是网络传输、磁盘读写、CPU、内存等各方面的综合提升。 分布式组合在一起可以达到1+1>2的效果
Linux软件安装实践Linux 软件安装实践;记录了 zookeeper、Tomcat、Nginx、Hadoop、SQL、Spark、Flink 等软件的安装和遇到的问题,以供学习和参考;均用 Ubuntu 系统安装。
SQL基础最近面试了一个大数据异常行为检测的岗位,所以重新温习整理一下 SQL 相关的内容。 数据库主要分为两大类,分别是关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NOSQL);在关系型数据库中Oracle和MySQL是最具有代表性的两个,在非关系型数据库中MongoDB和Redis也是榜上有名。 SQL(结构化查询语言)是一种用于操作和查询数据库的标准化语言。它被大多数现代数据库系统如MySQL,Oracle,SQL Server,PostgreSQL等广泛采用。尽管这些数据库系统都使用SQL,但是他们之间可能会有一些语法上的差异,这些差异主要是由于各个数据库系统提供的特定功能和优化。
我的《人生七年》1994 年 10 月 27 号这天,我的人生正式开启了。这个时候的我还无法意识到这是一个怎样的世界,又是一场怎样的旅程。直到 30 年后的今天,在我认真回顾了自己前半生的 30 年后,或许才有了一个模糊的答案。曾经看过一个纪录片《人生七年》,这个纪录片由英国导演迈克尔·艾普特(Michael Apted)开始于1964年,每隔七年跟踪拍摄同一组人的生活,从他们七岁开始,展示了他们的成长、梦想、挑战和生活变化。我于是也产生了一个想法,以同样的方式来回顾自己曾经的每一个七年。
记第一次推荐开发实践遇到的问题自从入行以来,从来没有重视过内存管理这块的东西,但这次真的是该遭的罪一点没落下的全体验了一遍。试问苍天饶过谁。由于预测时的全量用户为 1.5 亿,数据量实在太大,而且服务器上没有 GPU 资源,所以只能通过开启多进程的方式来进行预测。在 python 中开启多进程无果后,只能想办法曲线救国,最终通过 shell 脚本将数据拆分然后循环调用 python 脚本,这个过程中可以将拆分后的数据的起始行数和数据量通过参数传递给python,最终以这样的方式成功开启了多进程。但随后遇到了另外一个问题:内存溢出导致的部分进程被 kill。
《纳瓦尔宝典》在过去十年里,纳瓦尔通过推特、博客和播客等方式分享了他的人生智慧,分享如何不靠运气取得成功、如何利用专长和杠杆获得财富以及他的幸福哲学等内容,他的分享在网络上掀起了讨论热潮,受到大量网友的热爱和追捧。纳瓦尔不仅告诉了我们怎样致富,还告诉了我们怎样看待人生,怎样获得幸福。他对财富、人生的思考将帮助你走上自己独特的人生道路,过上更富有、更幸福的生活。