Wxh_bai的博客

2）上传工作流所需脚本 ： 将工作流所需的所有脚本上传到资源中心scripts路径下。（1）切换到 admin 用户，在环境管理下创建环境。（1）在gmall项目下创建工作流。（2）在环境配置中添加如下内容。（2）各任务节点配置如下。

（3）DWS层表名的命名规范为dws_数据域_统计粒度_业务过程_统计周期（1d/nd/td）（3）DWD层表名的命名规范为dwd_数据域_表名_单分区增量全量标识（inc/full）（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。（3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）（1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。（1）DWD层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的事实表。

3.客户端尽量放在1到2台服务器上，一是风险隔离，导致集群内部受到不必要的干扰。2）每条日志1K左右，每天1亿条： 100000000/1024/1024 = 约100G。假设每台服务器8T磁盘，128G内存。3）一年内不扩容服务器来算： 100G * 360天 = 约36T。5）预留20%~30%Buf = 108T/0.7 = 154T。2.kafka、ZK、Flume传输数据比较紧密的放在一起。1）每台日活跃用户100万，每人一天平均100条： 100万。6）算到这: 约 8T*20 台服务器。

其中，JobManager和TaskManager进程是Flink的核心进程，负责实际的任务执行和作业管理。Flink是一个分布式的、高性能的、可伸缩的、容错的流处理引擎，它支持批处理和流处理，并提供了丰富的API和库，是实时数据处理的理想选择。JobManager进程：负责接收提交的作业并分配任务，监控作业的执行情况，并在节点故障时重新分配任务；JobManager：负责接收提交的作业并分配任务，监控作业的执行情况，并在节点故障时重新分配任务；3.数据流的状态，包括数据的读取速率、处理速率、输出速率等；

Hive支持多种JOIN方式将多个表连接起来，从而进行复杂的查询操作，包括INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN、CROSS JOIN和SELF JOIN等。在Hive中，可以使用SELF JOIN方式进行递归查询，从而查询出某个节点的所有子节点或父节点等信息。其中，子查询部分查询出初始条件下的员工信息，使用UNION ALL和JOIN子查询部分进行递归查询。查询结果中，包含每个下属员工的姓名和深度等信息，深度表示该员工相对于初始条件员工的层数。

在Hive中，ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）表是指支持事务的表。ACID表在执行INSERT、UPDATE、DELETE等操作时，会自动创建一个事务，确保操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。同时，ACID表还支持快照读取和多版本并发控制等功能，可以提高数据的访问效率和安全性。

HQL（Hive Query Language）是Hive提供的一种类SQL的查询语言，用于在Hive中查询和处理数据。HQL语言类似于SQL语言，支持常用的SQL查询操作，比如SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等，同时也支持Hive特有的查询操作，比如分区查询、桶排序等。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，并提供类SQL查询接口，用户可以使用HQL语言查询和分析数据。

Presto是一个分布式SQL查询引擎，由Facebook开发并开源。它广泛应用于互联网、金融、电信等领域，是一个非常优秀的分布式数据处理引擎。

下面代码实现对姓名和电话号码的脱敏：使用Spark的函数和函数对姓名和电话号码进行了脱敏，并将自定义的脱敏函数和注册为UDF函数。然后，在读取数据后，使用函数将脱敏后的姓名和电话号码替换原有的列，并将脱敏后的数据保存到目标路径。Spark SQL的Python版也可以使用库来实现数据加密。下面实现对姓名和电话号码的加密：上述代码中，使用Spark SQL的函数对姓名进行了加密，使用自定义的加密函数对电话号码进行加密，并将加密后的数据保存到目标路径。其中，加密函数使用了库中的类，该类提供了AES加密算法的

HBase系统支持快速的随机读取和聚合查询，并且还可以与Hadoop生态系统中的其他工具（如Hive、Pig和Spark）集成，使得它能够进行实时的数据分析和处理。，适合存储海量的非结构化和半结构化数据，并提供了快速的、实时的访问和查询功能。因此，当需要快速读写海量非结构化数据、需要灵活的数据模型、需要高可扩展性和容错性、以及需要实时查询和分析时，HBase系统会比HDFS更适合。：HBase采用了面向列的数据模型，支持动态的列族和列的添加、删除和修改，使得它能够存储和处理非常灵活的数据结构。

我们首先初始化了Spark环境，然后使用Spark的textFile方法将文本数据导入到Spark中进行处理。然后使用sklearn库的TF-IDF算法进行特征提取，并使用KMeans算法进行数据聚类分析。最后，使用Matplotlib库生成了聚类结果的散点图。接着使用NLTK库对文本数据进行清洗，去除了停用词。

Tableau是一款商业智能工具，用于数据可视化和分析。它可以通过简单易用的界面和交互式的视图来探索和分析数据，帮助用户快速发现数据中的模式和趋势，并支持数据驱动的决策和行动。

Flume是Apache基金会下的一个分布式、可靠、高可用的日志采集系统，主要用于从不同的数据源（如Web服务器、数据库、应用程序等）中采集大量的数据，并将其传输到Hadoop或其他存储系统中。Flume的主要作用是实现大规模数据采集和传输，实现数据的实时处理和分析，从而为企业提供更好的业务决策支持。

当Hadoop集群中出现故障时，可以通过jps命令来查找故障的进程，并排除故障。

JMX（Java Management Extensions）是一种Java平台的管理和监控API，它提供了一种可插拔的框架，使得Java应用程序、设备、系统等都可以通过一个统一的接口进行管理和监控。JMX是一种Java平台的管理和监控API，它提供了一种可插拔的框架，使得Java应用程序、设备、系统等都可以通过一个统一的接口进行管理和监控。在使用JMX时，需要定义和注册MBean，启动MBean Server和MBean Client，并监控相关指标，以确保Java应用程序的稳定和高效运行。

使用JIT编译器：使用JIT编译器可以优化JVM的执行速度，将Java字节码编译成本地机器代码，以提高程序的执行效率。使用合适的数据结构：使用合适的数据结构可以减少JVM的内存使用率和CPU使用率，以便提高程序的性能和响应速度。调整GC策略：调整GC策略可以优化JVM的垃圾回收，包括选择合适的GC算法、调整GC的频率和GC的参数等。运维人员：负责管理JVM的部署、维护和安全性，包括JVM的配置、监控和优化等。避免创建过多的对象：避免创建过多的对象可以减少GC的负载，提高程序的执行效率。

BI管理员：管理Power BI的部署、维护和安全性，包括用户管理、数据源管理和报表发布等，以保证Power BI的正常运行和数据的安全性。数据分析师：使用Power BI进行数据分析和可视化，包括数据的导入、清洗、转换、建模和报表设计等，以实现数据的探索和发现。IT管理员：管理Power BI所依赖的IT基础设施，包括网络、服务器、存储等，以保证Power BI的性能和可靠性。数据分析师：负责使用Power BI进行数据分析和可视化，包括数据的导入、清洗、转换、建模和报表设计等。

它可以用于从不同的数据源中提取数据、进行转换和加载到目标数据源中。Kettle支持多种数据源的操作，如关系型数据库、NoSQL数据库、文件等，同时也支持多种数据操作任务的实现，如数据清洗、数据整合、数据分析等。

开发人员：编写Sqoop导入导出任务，包括数据源的选择、数据转换和数据的输出方式，以实现数据在Hadoop和关系型数据库之间的传输。Sqoop是Hadoop生态系统中的一个重要组件，它可以帮助用户轻松地将现有的数据导入到Hadoop中，方便后续的数据分析和处理。此外，Sqoop是Hadoop生态系统中的一个重要组件，它可以与Hadoop集成使用，提高Hadoop的数据处理能力。运维人员：监控Sqoop的运行状态，包括任务的执行情况、数据传输速率等，以及对Sqoop进行故障排除和性能优化。

Kafka是一款高吞吐量的分布式消息队列系统，能够处理大量的实时数据。它可以将数据持久化到磁盘，同时支持数据的发布和订阅，是一种可靠的、高效的消息传递系统。Kafka是一款高吞吐量的分布式消息队列系统，支持消息的发布和订阅，并提供了多种客户端库和API。在使用Kafka时，需要配置Producer和Consumer以及Kafka Broker，并监控相关指标，以确保Kafka集群的稳定和高效运行。

Prometheus是一款开源的监控和告警系统，可以对分布式系统进行监控和警报。它是一个独立于存储的时序数据管理系统，可帮助您轻松地查询、分析和警报有关应用程序的数据。Prometheus具有强大的查询语言和可视化工具，可帮助您快速了解系统的运行状况。云原生可使用睿智云(付费)。

1.Spark SQL应用程序的运行状态：可以通过Spark SQL的监控工具来实时监控应用程序的运行状态，包括任务的执行情况、资源的使用情况等。运维人员：管理Spark集群的部署、维护和安全性，包括Spark SQL的配置、监控和优化等，以保证Spark SQL的正常运行和安全性。2.Spark SQL应用程序的性能：可以通过Spark SQL的监控工具来监控应用程序的性能指标，包括任务的执行时间、吞吐量等。Executor进程：负责执行Spark SQL应用程序中的任务，包括数据的读取、处理和写入等。

Spark是一款基于内存计算的开源分布式计算框架，支持批处理、流处理和机器学习等各种计算模式。它可以在Hadoop集群中运行，也可以独立运行。

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它可以提供诸如配置管理、命名服务、分布式同步、组服务等功能。在Hadoop集群中，Zookeeper主要用于协调管理分布式锁和监控Hadoop集群的状态。Apache 顶级项目之一。

Ambari是一个开源的Hadoop管理工具，提供了一个Web界面来管理和监控Hadoop集群的各个组件。Hadoop定级项目之一。

HBase是一个基于Hadoop的分布式列式存储系统，可以存储非结构化和半结构化的大数据，具有高可用性、高扩展性、高性能等特点，常用于大规模实时数据处理。

YARN

Hadoop管理员：管理Hadoop集群的部署、维护和安全性，包括用户管理、数据源管理和HQL查询优化等，以保证Hadoop集群的正常运行和数据的安全性。数据分析师：使用HQL进行数据分析和可视化，包括数据的导入、清洗、转换、建模和报表设计等，以实现数据的探索和发现。优化查询语句：优化查询语句可以减少查询的响应时间，包括使用合适的查询条件、减少不必要的表连接和使用索引等。调整查询计划：调整查询计划可以优化查询性能，包括使用合适的分区、调整数据分布和使用合适的并行度等。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过类SQL语言HiveQL来查询和分析集群中的大规模数据，并将查询转换成MapReduce任务进行执行。Hive支持多种数据源，包括HDFS、HBase、本地文件等，是一个强大的数据分析工具。

Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集并提供高可靠性、高可扩展性、高效性等特性。Hadoop由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两部分组成，同时还包括YARN、Zookeeper等组件。

大数据组件和概念，作为目录使用

提交Spark应用程序：spark-submit --class com.example.Application /path/to/app.jar arg1 arg2。上传本地文件到HDFS：hdfs dfs -put /path/to/local/file /path/to/hdfs/directory。下载HDFS文件到本地：hdfs dfs -get /path/to/hdfs/file /path/to/local/directory。

大数据分析大概流程，和对应的组件

笨办法监控hadoop集群

任务进度长时间维持在99%（100%），查看任务监控页面(通过HPM、HSJO、HSJD、HSJR等监控工具)，发现只要少量（1个或几个）reduce子任务未完成。通常情况下，JOIN操作在Reduce阶段执行表连接,整个JOIN过程包含Map、Shuffle、Reduce三个阶段。（在大表和一个或多个小表JOIN的场景下，MAPJOIN会将您指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，因此指定的表仅能为小表。Hive的默认Input Split是128MB（可配置），小文件可先合并成大文件。

Spark中常用的压缩方法有Gzip、Snappy、LZO、Bzip2等。

Spark SQL进行数据处理和分析中可能遇到的问题以及性能优化思路。

【代码】RDD的创建方式(Python)

以上是pyspark中所有行动操作（行动算子）的详细说明，了解这些操作可以帮助理解如何使用PySpark进行数据处理和分析。方法将结果转换为包含一个元素的DataSet对象，从而得到一个DataSet对象，其中只包含一个名为。方法将结果转换为包含该整数的RDD对象，从而得到一个RDD对象，其中只包含一个元素6。例如，对于一个包含整数的RDD，可以使用以下代码来判断。对于一个包含字符串的RDD，可以使用以下代码来判断。的列，该列的值为DataFrame中的行数。在上面的代码中，我们使用。

【代码】Spark实现读取关系型数据库数据并保存在HDFS(python)