在centos系统上部署和利用hdfs的数据压缩技术，有助于节约存储空间并优化数据传输性能。以下列举了一些常用的压缩算法及其特性： 常见压缩算法详解 GZIP： 优势：具备较高的压缩比例，压缩与解...

在sql中优化group by查询效率的核心方法包括：1.为group by列建立索引以加速分组；2.使用where子句提前过滤数据减少处理量；3.避免select *仅选择必要列；4.利用临时表或物化视图存储中间结果；...

sql本身不直接处理大数据，而是通过作为统一查询接口与hive、spark sql、snowflake等分布式引擎结合，将sql查询转化为分布式任务以实现pb级数据处理；1. 分区和分桶可减少数据扫描量并优化join...

什么是apache kafka数据采集？ Apache Kafka - 介绍 Apache Kafka起源于LinkedIn，后来成为2011年的开源Apache项目，然后在2012年成为Apache的一流项目。Kafka以Scala和Java编写。Apache Kafka...

Kafka数据恢复策略及工具选择指南 本文介绍几种Kafka数据恢复方法，帮助您选择合适的策略并高效地恢复数据。 数据恢复策略 全量恢复: 复制整个Kafka集群数据到另一位置。适用于数据丢失较少，需...

提升Linux环境中Hadoop的性能可以从多个角度入手，包括硬件配置、操作系统参数调整、Hadoop相关设置优化、数据本地化策略、资源调度与监控等方面。以下是一些实用的优化方法： 硬件选择 扩充内...

1.选择异常检测算法需考虑数据特性、维度、数据量及解释性需求。2.时间序列适合统计方法，复杂数据适合机器学习模型。3.高维数据优选isolation forest。4.无监督方法更常用，但有标签数据时可用...

第一段引用上面的摘要： 本文介绍了在 PySpark 的 foreachPartition 方法中使用额外参数的常见问题和解决方案。foreachPartition 允许对 DataFrame 的每个分区执行自定义操作，但直接传递额外参...

分布式数据库有：1、物联网方向，时序数据库产品，满足IoT数据的收集、存储和统计，例如InfluxDB、Kudu、kdb、OpenTSDB；2、交易关系方向，蚂蚁金服Oceanbase、腾讯TDSQL。 市面上分布式数据库...

java 主要用于构建桌面应用、移动应用、企业级解决方案和大数据处理。1. 企业级应用：通过 java ee 支持复杂应用，如银行系统。2. web 开发：使用 spring、hibernate 简化开发，spring boot 快...