作者:admin 发布时间:2024-04-26 11:15 分类:资讯 浏览:36
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1、看书+看视频学习很多朋友还想通过看书跟看视频结合起来学大数据,其实这也属于自学大数据的一种,自学大数据其实并不是很明智,比如要装哪些大数据学习工具呢?该如何装呢?这都是难题。
2、那就是参加专业的大数据培训。相比于自学大数据,参加专业的大数据培训,的确是零基础自学大数据的窍门,不仅在学习时间上大大的缩减,也不会在学大数据上总处于一知半解的状态当中,更多的是大大减少了对找工作的担忧,减少了好多好多的担忧。
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《大数据日知录》虽然有其价值,但遗憾的是,它未能跳出技术文档的范畴。而本书,以其循序渐进的写作手法,深入剖析技术背后的原理,让你在轻松阅读中学到知识,非英语母语者也能流畅理解,实属难得的良师益友。
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下面就让小编来为大家讲解一下不同领域的圣经级书籍有哪些?希望能帮助到大家。比如说营销领域的《营销管理》科特勒。现代科学全部从基督教而来。
《PHP Cookbook》,包括其它所有的Cookbook系列。里面有的是真正对常见问题的解而不是慢慢啃慢见效的其它东西。
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《数据之巅》这本书中,从小数据时代到大数据的崛起,作者以宏大的历史观、文化观、大数据观,给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
《商务与经济统计》理由:适合有基础的人看,可以深入了解统计学。零基础看这本书会有些困难。SQL 《SQL基础教程》理由:零基础入门,通俗易懂,里面的案例也很贴合实际应用。
hive支持的存储格式包括TextFile、SequenceFile、RCFile、Avro Files、ORC Files、Parquet。TextFilehive优化书籍推荐:Hive默认格式hive优化书籍推荐,数据不做压缩hive优化书籍推荐,磁盘开销大,数据解析开销大。
存储方式:数据按行分块 每块按照列存储 压缩快 快速列存取 效率比rcfile高,是rcfile的改良版本 自定义格式 用户可以通过实现inputformat和 outputformat来自定义输入输出格式。
Parquet,列式存储的明星,专为数据分析设计,通过压缩列数据,支持复杂类型,是Impala和Hive的首选。ORC,Hive的专属列存格式,支持ZLIB和SNAPPY压缩,对数据仓库的读取优化表现出色。
parquet格式的表在生产环境中经常被使用到,具有列式存储和压缩等特点,我们怎么在hive中存储parquet格式的表呢。
1、Hive的优化需要结合具体情况进行分析和优化,可以从数据分区、建立索引和优化查询等方面入手。通过合理配置硬件、调整优化参数,以及优化HiveQL语句等操作,可以提高查询的执行效率和准确性。
2、(二)数据倾斜的解决方案 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。
3、join连接时的优化:当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化:当多个表进行查询时,从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
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