Hadoop案例分享-纯案例无答案

这些oracle实验是专为初学者设计的，涵盖软件开发和数据库维护等方面。

spark 的调优案例分享对你做性能优化真的挺有参考价值的。文章里讲了不少实战经验，像是内存设置、shuffle 操作，还有executor参数怎么配更合适，都讲得蛮清楚。你要是刚开始上手Spark调优，这篇挺合适当入门的。 还有，作者用的是实际项目中的数据，不是随便举的例子，看着更有说服力。像spark.sql.shuffle.partitions这种参数，调起来有点玄乎，文章里就提了怎么根据任务规模动态调整，避免资源浪费，挺贴地气的。 想系统了解的话，可以搭配其他几个资源一起看，比如Spark 性能调优指南，这个讲得更全面点；还有第 08 讲-Spark 性能优化与资源调优策略，是视频，听

这份学习笔记涵盖了MySQL的基础知识点，包括查询、子查询、分组、排序、常用函数、多表连接、视图、变量、存储过程、函数以及分支和循环结构。

SQL（结构化查询语言）是用于管理和操作关系型数据库的标准语言。它提供了数据查询、更新、定义和控制等功能，是数据分析和数据库管理的核心工具。将详细介绍SQL的基础语法及其高级功能，并通过案例分析展示SQL在实际项目中的应用。同时，我们提供丰富的项目资源，帮助读者全面掌握SQL技能。

好友推荐系统的好友挖掘逻辑，其实用 Hadoop YARN 来跑还挺合适的。资源调度靠它搞定，运行效率也不差，尤其是你数据量一多，单机吃不消的时候，YARN 的分布式能力就派上用场了。YARN 的架构分成三个部分：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster。嗯，简单说就是资源总管+每台机器的守门员+具体跑任务的小管家，分工还挺明确。容器 (Container) 是个挺关键的东西，所有任务都得先申容器才能运行。每个容器里配了 CPU 和 内存，你想跑 MapReduce 还是 Spark，都得走这个流程。跑 MapReduce 时，流程是这样：先申

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这是一个非常出色的数学建模案例，对研究生们来说，观看后将会有相当大的收获。

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