Apache Ambari集成Presto简化大数据环境下的SQL查询引擎部署与管理

大数据技术之Presto Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，用于交互式分析查询，支持的数据量范围从GB到PB级别。Presto的设计初衷是满足像Facebook这样的大型商业数据仓库对交互式分析和处理速度的需求。 Presto适合多种在线数据查询，支持包括Hive、关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储等多种数据源。主要用于响应时间在1秒至数分钟的场景。 Presto架构 Presto的架构是一个分布式系统，包括Coordinator和多个Worker：- Coordinator：负责解析查询语句、执行计划分析，并管理Presto的Worker节点。- Wo

在大数据环境下，关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术之一。它基于约束来发现数据中的关联性，包括知识类型约束、数据约束、维/层次约束、规则约束和兴趣度约束等。

本研究探讨适用于大数据环境的加密方法，提出一种创新的加密方案。

本指南提供在Ubuntu系统中搭建大数据环境的步骤，涉及的工具包括Java、Hadoop、HBase、Spark、Miniconda和Jupyter。所有环境变量都存储在bigdata.sh脚本中，方便管理和配置。

随着大数据时代的到来，数据资源逐渐成为教育中不可或缺的资源。当前学业预警系统存在预警范围狭窄、时效性差、沟通效率低等问题。应引入过程性监控与干预、教师教学水平分析、课程设置和科学评估等新内容，构建适应大数据环境的学业预警系统设计模型，实现学校、学生和家长的有效联动，以提升学业预警工作的效能。

在大数据领域，HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的核心组成部分，提供了一个高容错、可扩展的分布式文件系统。HDFS支持在廉价硬件上存储和处理海量数据。将深入探讨如何在虚拟机环境中配置HDFS的XML参数文件，并分析这些配置对Hadoop生态系统的影响。将特别关注以下两个主要的配置文件：core-site.xml和hdfs-site.xml。它们位于Hadoop安装目录的conf子目录中，定义了Hadoop系统的运行参数。 1. core-site.xml 该文件包含了Hadoop的核心配置，如NameNode（命名节点）的位

随着数据量的增长，设计和优化大数据环境下的Oracle数据库成为关键挑战。探讨了在海量数据背景下，如何提升Oracle数据库的性能。

在处理海量数据时，如何设计和优化Oracle数据库以提高性能成为关键问题。

企业内网部署大数据处理环境的过程中，Spark与MongoDB的集成显得尤为重要。详细操作步骤可参考此文，适用于Spark 2.1.0和MongoDB 4.0.9。将环境包放置于~/.ivy目录下即可开始配置。