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当前这个数据时代，各领域各业务场景时时刻刻都有大量的数据产生，如何理解大数据，对这些数据进行有效的处理成为很多企业和研究机构所面临的问题。本文将从大数据的基础特性开始，进而解释分而治之的处理思想，最后介绍一些流行的大数据技术和组件，读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。 什么是大数据？ 大数据，顾名思义，就是拥有庞大体量的数据。关于什么是大数据，如何定义大数据，如何使用大数据等一系列问题，不同领域背景的朋友理解各不相同。IBM将大数据归纳为5个V[^1]，涵盖了大数据绝大多数的特性。

大数据需要负责公司产品的技术支持、安装调试、客户使用培训及相关硬件的安装调试。下面是学习啦小编为您精心整理的大数据运维工程师的工作职责。 大数据运维工程师的工作职责1 职责： 1、负责和参与公司大数据基础架构平台规划，运维，监控和优化工作，保障数据平台服务的稳定性和可用性; 2、研究大数据前沿技术，改进现有系统的服务和运维架构，提升系统可靠性和可运维性; 3、负责和参与自动化运维系统及平台的建设; 4、负责优化部门运维流程提升运维效率。 任职要求： 1、统招本科及

目录 1 Hive--执行计划1.1 执行计划介绍

一、Hive数据倾斜 一般都发生在Sql中group by和join on上 1.不同数据类型关联产生数据倾斜 例如：两个表进行关联，其中一个字段类型是int一个是String 解决：把数字类型转换成字符串类型 2.空值分布：经常有大量的空值数据进入到一个reduce中导致数据倾斜 解决：自定义分区，将为空的key转变为字符串+随机数，将因为空值造成的数据倾斜数据分不到不同的reducer中（如果一下特殊异

数据倾斜的解决方案 2.1参数调节： hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可

数据倾斜

设置Hadoop入门与精通这门课程的初衷：        Hadoop技术本身并不是新技术，而是互联网时代成就了它，互联网产生了大量的数据，传统的服务器解决方案成本太高，Hadoop分布式处理技术可以解决这个问题，随着淘宝、百度、腾讯等知名公司的成功案例，越来越多互联网公司也都开始使用。

大数据运维的工作职责 一.集群管理 大数据需要分布式系统，也就是集群：Hadoop，Hbase，Spark，Kafka，Redis等大数据生态圈组建。 二.故障处理 1>.商用硬件使用故障是常态。 2>.区分故障等级，优先处理影响实时性业务的故障。 三.变更管理 1>.以可控的方式，高效的完成变更工作； 2>.包括配置管理和发布管理； 四.容量管理 1>.存储空间，允许链接数等都是容量概念；

现象        当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了： 绝大多数task都可以愉快的执行，总有那么个别task比较慢。比如，假设有10000个task，其中9998个task都很快的给出了结果，还剩那两个慢的拖慢了整个应用，这种情况很常见。 原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，这种情况比较少见。 为什么会出现数据倾斜发生？ 　　在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。

大数据运维工程师需要及时反馈技术处理过程中的异常情况，及时向上级反馈告警，同时主动协调资源推动问题解决。以下是学习啦小编整理的大数据运维工程师岗位的主要职责。 大数据运维工程师岗位的主要职责1 1) 承担团队的日常管理，如值班安排、工作分配、日常考评等; 2) 组织制订、完善与本部门相关的管理制度、标准操作手册SOP、维护操作MOP和应急预案等; 3) 组织制定中心基础设施保养计划，做好相关计划的实现、控制及优化工作; 4) 审核、报批、组织实施各类变更申请、事件报告工作，做好相关应急工作的指挥与处理;

记账小本本 1.下载就不用写了，直接百度，建议版本jdk8以上 2.简简单单配置jdk环境！目前只win10：此电脑–>高级系统设置–>环境变量–> 新建： ①变量名：JAVA_HOME 变量值：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181（自己安装的jdk位置） ②变量名：CLASSPATH 变量值： .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar（防止输入错误，直接复制粘贴） ③编辑Path，加上 %JAV

运维工作没意思，运维没有前途，运维会被取代……让很多的运维工程师感受到前途无“亮”，随着资本寒冬的来临，以及各种新技术的不断出现，很多运维工程师开始走向了转型的道路。那么在如今的数据时代，运维转型大数据是个机会吗？能否让自己看到新的“曙光”呢？ 从去年开始，互联网上一直存在着这样的言论，比如：云服务普及了，运维工程师就要失业了；等 DevOps 或者 SRE 落地了，运维工程师也要失业了；容器技术普及了，运维工程师也该失业了……这些言论的出现可能并不真实，但，也对运维人员敲响了警钟，在这科技快速发展的年代，你不进步，不去追赶时代发展的潮流，那么你就注定了会被淘

大数据从概念走向落地，得益于大数据技术的成熟，尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架，为大数据在企业当中的现实落地，提供了稳固的技术支持，而随着大数据的发展，大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。 大数据技术产生背景 大数据的应用和技术起源于互联网，首先是网站和网页的爆发式增长，搜索引擎公司最早感受到了海量数据带来的技术上的挑战，典型的就是Google公司，在很早开始意识到这个问题，也在解决实际问题当中，逐步积累起相当宝贵的技术和经验。

文章目录 1. 数据倾斜是什么2. 数据倾斜的表现

大数据开发面试题 包含Hadoop、zookeeper、Hive、flume、kafka、Hbase、flink、spark、数仓等高频面试题。 数据来自原博主爬虫获取！ 文章目录 大数据开发面试题

1.splice（） splice() 方法用于添加或删除数组中的元素。 注意：这种方法会改变原始数组。 splice(index,len,item) index:数组开始下标 len: 替换/删除的长度 item:替换的值，删除操作的话 item为空

介绍 高性能并行计算引擎storm和spark的比较： storm： 实时计算模型：纯实时，来一条数据，处理一条数据 健壮性/容错性：ZooKeeper，Acker，非常强 动态调整并行度：支持 spark： 实时计算模型：准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理 健壮性/容错性：Checkpoint，WAL，一般 动态调整并行度：不支持 原文：

数据倾斜解决方案汇总 如何解决数据倾斜问题背景

       在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。规避错误来更好的运行比解决错误更高效。在查看了一些资料后，总结如下。 1、数据倾斜的原因 1

理解join的运行原理 select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;

文章目录 1. 单表数据倾斜1.1 倾斜场景

文献一：PANNs: Large-Scale Pretrained Audio Neural Networks for Audio Pattern Recognition [摘要] 音频模式识别是机器学习领域的一个重要研究课题，包括音频标注、声场景分类、音乐分类、语音情感分类和声音事件检测等多项任务。最近，神经网络已被应用于解决音频模式识别问题。但是，以前的系统建立在持续时间有限的特定数据集上。最近，在计算机视觉和自然语言处理中，在大规模数据集上预训练的系统已经很好地推广到了几个任务。然而，在用于音频模式识别的大规模数据集上的预训练系统的研究有限。在本文中，我们提出了

Spark提供了三个位置来配置系统： Spark Properties（Spark 属性）控制大多数 application 参数，并且可以使用 SparkConf 对象设置通过配置每个节点上的 conf/spark-env.sh 脚本，可以配置每台机器的环境变量，如 ip 地址日志可以通过 log4j.properties 配置 Spark 属性 Spark属性控制 application 绝大多数配置并可为每个 a

配置spark系统有如下3中方法： ①spark属性：控制大多数应用程序参数，为每个应用程序设置不同的参数，通过使用SparkConf对象或者java系统属性 ②环境变量：通过设置每个节点的conf/spark-env.sh文件满足每台机器的不同设置。 ③日志：配置log4j.properties 例子：通过sparkconf设置应用程序的名称和线程数 方法一：在程序代码中写死sparkConf属性 val conf =

http://www.cnblogs.com/onetwo/p/5424377.html 1. 软件版本 scala-2.11.8.tgz spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

原文地址：http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html

1. 编辑spark-defaults.conf位置文件 添加spark.eventLog.enabled和spark.eventLog.dir的配置修改spark.eventLog.dir为我们之前在hdfs配置的端口hdfs配置参考

数据： 班级ID 姓名 年龄 性别 科目 成绩 12 张三 25 男 chinese 50 12 张三 25 男 math 60 12 张三 25 男 english 70 12 李四 20 男 chinese 50 12 李四 20 男 math 50 12 李四 20 男 english 50 12 王芳 19 女 chinese 70 12 王芳 19 女 math 70 12 王芳 19 女 english 70 12 赵敏 19 女 chinese 70 12 赵敏 19 女 math 90 12 赵敏 19 女 english 70 13 张大

对于Python开发者来说，使用Anaconda是很爽的。linux安装好后，如何在pyspark中也可以使用Anaconda呢？这里笔者研读了下pyspark的脚本，这里给出解决方案。 安装Anaconda后，需要配置下bash_profile文件。 export PYSPARK_PYTHON=/home/peiwen/anaconda2/bin export IPYTHON="1"

一、Spark 初始化 Spark初始化主要是要创建一个SprakContext实例，该实例表示与spark集群的连接。可以通过多种方式创建。 SparkContext 直接使用SparkContext类创建一个spark上下文，主要参数是指定master和appName。 from pyspark import SparkContext sc = SprakContext(master = 'local[*]',appName='test') SparkConf 还可以通过调用SparkConf配置类来生成spar

说明： 此文档主要用于个人 记录百度mrcpserver2020-06-30安装部署的过程，百度官方文档README下有具体安装配置过程。 本次使用百度语音提供的mrcpserver服务，语音识别(ASR)和语音合成(TTS)两种能力。 官方地址： https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/8kay0g6pq 一、程序安装 上传sdk_asr_MRCPServer-20xxxxxx.tar.gz至 opt/目录下；

1、 mv slaves.template slaves slaves 文件添加 hadoop.slave01 hadoop.slave02 hadoop.s

文章目录 TPCDS 数据生成工具通过 spark-sql-perf 项目生成T

Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置） Spark主要提供三种位置配置系统：

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1.处理HDFS日志文件中错误日志 val lines = sc.textFile("hdfs://...") //lines is

pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

本篇实现了spark上softmax算法，算法原理参考：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_Regression 训练样本采用稀疏形势表达，因此实现了2个类SparserVector和DenseMatrix分别表示稀疏向量和密集矩阵

注重版权，尊重他人劳动 转帖注明原文地址：http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html  

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今天开始学习spak的workcount编程，第一个例子就是scala写的，这里发现，spark与scala紧密结合。所以spark课程先放缓，开始scala学习，写完scala再回来学习spark。

引言 Spark Core是Spark的核心部分，是Spark SQL，Spark Streaming，Spark MLlib等等其他模块的基础, Spark Core提供了开发分布式应用的脚手架，使得其他模块或应用的开发者不必关心复杂的分布式计算如何实现，只需使用Spark Core提供的分布式数据结构RDD及丰富的算子API，以类似开发单机应用的方式来进行开发。

分享一篇网易智企易盾 AI Lab 团队在ICASSP 2023被收录的语音识别方向的论文《Improving CTC-based ASR Models with Gated Interplayer Collaboration（基于 CTC 的模型改进，实现更强的模型结构）》

1.spark可以采用注册的方式将类序列化,在spark程序中,如果使用的第三方jar包的class没有序列化,可以用写一个MyRegistretor类,继承KryoRegistretor,重写其中的registerClass方法,将需要注册的类写入: class HbaseRegistrator extends KryoRegistrator {

当我运行完一个Spark程序想把结果保存为

package com.ai.scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount {   def main(args: Array[String]): Unit = {     println("wordCount");     val conf=new SparkConf()     conf.setAppName("Firs

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数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已 基于统计信号处理的传统噪声抑制方法是通过检测持续的背景声，来估计

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