在当前大数据处理环境下,确保不同系统之间的高效、稳定运行,大数据系统间的联调与部署工作至关重要。基于谭志坚负责的实践,深入分析了大数据几个系统的联调和部署,重点介绍了部署步骤和技术细节。详细涵盖了编译DC工程、HBase配置、Phoenix客户端集成、Spark配置和依赖库更新等关键内容。
谭志坚分析——大数据系统联调与部署详解
相关推荐
Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程(PPT-59张) - 物理部署分析
在Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程中,我们深入探讨了Hadoop集群的物理分布及其影响因素。
Hadoop
18
2024-08-08
大数据技术Hadoop与ZooKeeper部署
SSH免密配置:- 关键程序代码:ssh-copy-id- 截图证明:HDFS部署:- HDFS部署过程:...文件上传及目录内容查看:- 关键命令:hdfs dfs -put /root/data/8/ /mydirhdfs dfs -ls /mydir
Hadoop
14
2024-05-21
Hadoop大数据开发与性能调优实战MapReduce核心组件详解
在大数据开发中,MapReduce核心组件如Combiner、InputSplits、Mapper、Partitioner、Shuffle和Sort、InputFormat、Reducer以及RecordReader起着至关重要的作用。本课程通过59张PPT详细解析了这些关键组件的功能和优化技巧,包括自定义InputFormat、InputSplits和RecordReader,以及多文件输出的实现。学员将深入理解这些组件如何协同工作,提高大数据处理的效率和性能。
Hadoop
9
2024-07-15
大数据挖掘系统方法与实例分析
随着技术的发展,数据挖掘在各行各业中扮演着越来越重要的角色。这本全书思维导图,采用纯手工制作,格式为xmind。
算法与数据结构
12
2024-08-03
空间大数据:分析与应用
卫星影像信息智能提取与分析
空间大数据的价值、生态与科学
空间分析领域大数据架构探索
spark
23
2024-04-30
大数据处理系统与分析技术综述
首先根据数据处理形式的差异,介绍了不同类型数据的特点及其典型应用场景以及相应的代表性处理系统。总结了大数据处理系统的三大发展趋势。随后,对支持这些系统的大数据分析技术和应用进行了简要综述,包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等,突出了这些技术在理解大数据分析过程中的关键作用。最后,分析了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并提出了可能的应对策略。
算法与数据结构
12
2024-08-08
浙大大数据分类系统详解
数据挖掘系统的分类涵盖了一般功能、描述性数据挖掘和预测性数据挖掘等不同视角。根据挖掘的数据库类型、知识类型、技术使用和应用等多个维度进行分类。
Memcached
10
2024-07-20
大数据分析与挖掘
第一章:数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析
第二章:计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍
第三章:计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop
算法与数据结构
18
2024-04-30
大数据分析
这本书是关于大数据分析的教科书,由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成,内容非常实用。
数据挖掘
12
2024-10-12