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批次間隔為SparkStreaming處理實時需求的時間間隔，需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求來確定批次間隔。實時需求的處理結(jié)果一般是保存在能快速讀取的數(shù)據(jù)庫中來...詳情>>

MapperTask 使用邏輯切片的方式劃分block，調(diào)用InputFormat中的算法進行劃分，TextInputFormat默認按照128M進行劃分（默認一個block至少有一片...詳情>>

在默認情況下，Spark Streaming 通過receiver或者Direct方式以生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)的速率接收數(shù)據(jù)。當 batch processing time > batch interval 的...詳情>>

關(guān)于批次間隔需要結(jié)合業(yè)務(wù)來確定的，如果實時性要求高，批次間隔需要調(diào)小。 每個批次的數(shù)據(jù)量是和每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量有直接關(guān)系，在計算的時候需...詳情>>

UpdataStateBykey updataStateBykey是特殊的reduceByKey， 相當于oldValue+reduceByKey(newValue1,newValue2)，通過傳入一個updateFunc來實現(xiàn)...詳情>>

4個人過橋，只有1個手電筒（沒有手電摔死人哦），只能同時2人同時過。4人過橋時間分別為1 2 5 10，問最短需要多少時間詳情>>

將字符串用哈希函數(shù)轉(zhuǎn)換為一個或多個整型值，將bit型數(shù)組中對應(yīng)位置上的0改為1。判斷該字符串是否存在時，只需要判斷這些位置上的值是否都為1...詳情>>

離線數(shù)據(jù)倉庫主要基于sqoop、hive等技術(shù)來構(gòu)建T+1的離線數(shù)據(jù)，通過定時任務(wù)每天拉取增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入到hive表中，然后創(chuàng)建各個業(yè)務(wù)相關(guān)的主題維度...詳情>>

Kimball推崇數(shù)據(jù)集市的集合為數(shù)據(jù)倉庫，同時也提出了對數(shù)據(jù)集市的維度建模，將數(shù)據(jù)倉庫中的表劃分為事實表、維度表兩種類型。詳情>>

將事物抽象為“實體”、“屬性”、“關(guān)系”來表示數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和事物描述。- 實體：通常為參與到過程中的主體，客觀存在的，比如商品、倉庫、貨位...詳情>>

IO共有四種模型：同步阻塞、同步非阻塞、異步阻塞、異步非阻塞 同步阻塞：系統(tǒng)內(nèi)核做好讀寫數(shù)據(jù)的準備之前，用戶線程一直等待。詳情>>

版本沖突需要手動解決，在push前先檢查遠程庫是否被更新，首先肯定要先pull。然后在進行push，如果沒有pull直接push的話，那么很容易會出現(xiàn)沖...詳情>>