最近学习hadoop 希望有志同道合一起探讨

最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布
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#大数据

博主近期在学习Hadoop，希望能与志同道合之人一起探讨相关内容，聚焦于大数据领域的Hadoop学习交流。
最近学习hadoop 希望有志同道合一起探讨
iteye_4515
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56、Java学习路径
o5p6q的博客
06-23 144
本文详细介绍了从初学者到高级开发人员的Java学习路径，涵盖了基础语法、高级特性、框架与工具等内容，并提供了丰富的实践建议和代码示例。同时推荐了适合不同层次学习者的书籍、在线课程和社区资源，帮助读者系统地掌握Java编程技能，并持续提升技术水平。
63、利用大数据进行高效机器学习
assembly8low的博客
10-02 29
本文深入探讨了利用大数据进行高效机器学习的多种技术方法。从本地并行计算（如foreach和doParallel）到分布式框架（如Apache Spark和H2O），再到GPU加速计算，全面介绍了各类工具的使用场景、优缺点及操作流程。文章还通过性能对比表格和流程图帮助读者理解不同技术的适用范围，并提供了实践建议与未来趋势展望，旨在帮助数据科学家更高效地处理大规模数据集，提升模型训练速度与系统性能。
【深度学习】Java DL4J基于 LSTM 构建新能源预测模型
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
12-30 5924
Deeplearning4j是一个基于Java的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和类库，用于构建、训练和部署深度学习模型。易于使用：提供了简单直观的API，使得开发者可以快速上手，构建各种深度学习模型。分布式训练：支持在多台机器上进行分布式训练，提高训练效率。与其他Java库集成：可以方便地与其他Java库如Hadoop、Spark等集成，实现大规模数据的处理和分析。本文介绍了如何使用Java Deeplearning4j框架在能源领域构建新能源预测模型。
【Hadoop 10周年】我与Hadoop不得不说的故事
海兰
03-16 2030
初次接触Hadoop是在2008年，那时我还在读研，研究的大方向为智能信息处理，也是跟云计算沾了点边，为了准备第二年的毕业论文，在茫茫资料大海中，偶然间看到了一篇关于Hadoop介绍的文章，从那之后，便是断断续续的慢慢了解、熟悉。
被 “996” 榨干的程序员：如何平衡工作和学习？
2503_92849134的博客
08-04 493
经过一天的工作，程序员的精力往往已接近极限，此时强迫自己学习，不仅效率低下，还可能影响第二天的工作状态。程序员可以尝试从自己感兴趣的技术领域入手，培养学习兴趣。学习目标与工作需求的脱节：部分程序员在学习时缺乏明确规划，选择的学习内容与当前工作需求不符，导致学习成果无法快速应用于工作中，进而影响学习的积极性。在互联网行业高速发展的背景下，“996” 工作制度一度成为许多企业的 “潜规则”，而程序员作为技术密集型岗位的核心群体，往往是 “996” 的重灾区。五、总结：在 “996” 的缝隙中，开辟成长之路​。
分布式计算开源框架Hadoop介绍
junecauzhang的专栏
04-15 1667
分布式计算开源框架Hadoop介绍 作者 岑文初 发布于 2008年8月4日 领域 企业架构, 运维 & 基础架构, 架构 & 设计, 语言 & 开发 主题 Java , 集群与缓存 , 语言 , 网格计算 , 编程 , 性能和可伸缩性 , 架构 , Hadoop 分享到 ── 分布式计算开源框架Hadoop入门实践（一） 相关厂
Java学习路线：从入门到精通
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
09-17 2052
Java是由Sun Microsystems（现已被Oracle收购）于1995年推出的一种面向对象编程语言。Java的设计初衷是“一次编写，到处运行”，即Java程序可以在任何支持Java虚拟机（JVM）的平台上运行。Java学习路线从基础入门到高级主题，涵盖了Java语言的各个方面。通过系统学习和实战项目，你可以逐步掌握Java编程的核心技能，成为一名优秀的Java开发者。持续学习和社区参与是提升技术水平的关键，希望本文能为你提供有价值的指导和帮助。
大数据新视界 --大数据大厂之 Ray：分布式机器学习框架的崛起
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
10-20 4010
本文全面介绍 Ray 分布式机器学习框架，包括其特点、优势、对人工智能和大数据领域的影响、应用场景、案例分析及未来发展趋势，提供丰富代码示例，为读者提供深入了解 Ray 的参考。
基于Hadoop和Spark研究抖音app对大学生用户的影响
Candy5204的博客
06-26 1440
标题:基于Hadoop和Spark研究抖音app对大学生用户的影响内容:1.摘要 随着移动互联网的迅速发展，抖音app在大学生群体中广泛流行。本研究旨在基于Hadoop和Spark技术，深入探究抖音app对大学生用户的影响。研究方法上，收集了1000名大学生使用抖音app的数据，利用Hadoop的分布式存储和Spark的快速计算能力进行数据处理与分析。结果显示，约70%的大学生每周使用抖音app超过10小时，且40%的学生表示抖音影响了他们的学习时间分配。同时，抖音丰富的内容也为约60%的学生提供了知识拓展
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
最新发布
九河智造云的内容中心
12-02 359
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
【Zookeeper】ZAB协议
qq_43494013的博客
11-28 693
【Zookeeper】ZAB协议
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 418
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1848
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解
陈奕昆的博客
11-29 1243
本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
zhengzaifeidelushang的博客
11-28 698
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
挣值管理中引入ES——更准确的用时间维度监控项目执行
qiyong的专栏
12-02 605
传统挣值管理虽然能同时监控成本和进度，但其进度指标(如进度偏差SV和进度绩效指数SPI)均以货币价值为单位，导致项目后期评估失真，且难以区分关键路径与非关键路径任务的进度影响。ES指标通过引入"计划完成速度(PAR)"这一关键参数，将已完成工作量的预算价值(EV)转换为时间单位，使进度评估更加直观和可靠。本文将深入探讨ES指标的理论基础、计算方法及其在弥补传统挣值管理局限方面的价值，为项目管理者提供更全面的绩效评估工具。
flink的普通API的使用，source
2301_80954266的博客
11-28 437
可以通过实现接口自定义数据源。count = 0count += 1# 使用自定义 Source# 后续处理操作...环境初始化：首先需通过获取执行环境。Source 创建：使用或等方法创建数据源。数据处理：在 Source 后链式调用map()filter()key_by()等操作。执行作业：最后通过启动任务。根据实际需求选择合适的Source类型即可快速构建流处理应用。
CENTOS上的网络安全工具（三十二） Portainer Kafka-Clickhouse部署（1）
lhyzws的专栏
11-29 749
简要介绍在CentOS Stream 8 中安装3节点Kafka集群过程，Kafka集群中每节点即为controller也为borker。
Hadoop学习笔记与实例教程
搭建Hadoop 1.x环境是学习Hadoop的第一步，需要在每台机器上安装Java环境，并且配置好Hadoop的环境变量。还需要按照Hadoop的配置文件进行一系列配置，包括设置JAVA_HOME、配置Hadoop的配置文件（core-site.xml、hdfs...
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