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其中，Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的RESTful风格的分布式搜索引擎，Logstash是一款轻量的日志收集、处理和分发工具，Kibana则为Elasticsearch提供了一个前端可视化界面。不同来源的数据被采集后从管道的输入端传入，经过一定的数据过滤和标准化处理，最终从输出端被传输到不同的目的地。每个Field都是一个键值对，其中Key是Field的名称，Value则可以是字符串、数字、布尔表达式、对象、或者数组中的任意一种数据类型。来完成索引数据的分割存储功能。
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- TacitusKillgore
- 2022-11-20
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思路: 在创建这个表的时候,我们就可以预知到后续插入到这个表中, 那些key的值会产生倾斜, 在建表的时候, 将其提前配置设置好即可, 在后续运行的时候, 程序会自动将设置的k2的值数据单独找一个MR来进行单独的处理操作, 处理后, 再和原有MR进行union all的合并操作。说明: 不管是运行期, 还是编译期的join倾斜解决, 最终都会运行多个MR , 最终将多个MR的结果, 通过union all进行汇总, union all也是单独需要一个MR来运行的。在实际生产环境中, 应该使用那种方式呢?
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- chenmingqi322304
- 2022-11-20
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MapReduce分区、排序、Combiner、OutputFormat
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- weixin_46628668
- 2022-11-20
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MapReduce:1.1.in-parallel on large clusters (thousands of nodes) of 【以并行方式处理数据】1.用的不多 ，重点是思想2.为什么说非常容易编写程序：1.非常多的接口业务逻辑+MR api =》 开发完 mr程序 =》 提交到yarn 运行3.mr 适用于 离线数据计算 【不适合流式数据计算】3.mapreduce 做词频统计大数据处理三段论：1.input2.处理3.output。
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- 走多远才算远
- 2022-11-20
数据错误 -
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此sql是灰常变态了，实现一个漏斗分析，开始还平平无奇，用sql实现了之后，面试官开始了升级，让写scala实现，我说写的可能不是很完整，可以把大概思路写出来，面试官说可以，我写了大概之后，面试官再次升级，写udf可以实现吗？说实话这个操作给我问蒙了，没见过上来就介绍他们的工作内容的，后面想想应该是我在介绍中说了自己不能接受的一些工作内容，面试官介绍了一下自己的。问了这次面试结果什么时候出来，面试官说给你约个下午的二面，但是好像他们的面试系统出了问题，他们约的容易重复，就让hr约了一个二面事件。
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- 牧码文
- 2022-11-20
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- 数据错误
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近年来，互联网、大数据和等技术都得到了飞速的发展，网络攻击的方法也越来越复杂，过去广泛、漫无目的的攻击威胁，在数年内迅速地转化为有目标、有组织、长期潜伏的多阶段组合式高级可持续威胁（Advanced Persistent Threat，APT）攻击。APT 攻击有着复杂度高、对抗性强、特征隐蔽等特点，通常由有国家背景的相关攻击组织发起，实施窃取国家机密、重要企业的有价值商业信息、破坏网络等活动，具有强烈的政治和经济目的，严重影响稳定运行，造成国民经济损失，威胁国家安全。
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- m0_74079109
- 2022-11-20
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不看就亏系列！这里有完整的 Hadoop 集群搭建教程，和最易懂的 Hadoop 概念！| 附代码...
Hadoop 是 Lucene 创始人 Doug Cutting，根据 Google 的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含 MapReduce 程序，hdfs 系统等！[它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。]
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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相信对于大部分的大数据初学者来说，一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后，必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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