现在有很多小伙伴选择学习web前端开发技术，但是小伙伴在选择web前端培训班学习之前有没有考虑过一个问题，自己选择学习前端开发的初衷是什么，为什么要学习web前端开发技术，是单纯的兴趣爱好还是以就业为目的的技术提升。小伙伴要考虑清楚这些问题，确定自己的学习目标，在学习过程中才会有动力。小伙伴在学习web前端开发技术过程中，不仅需要端正的学习态度，还需要明确的学习思路和适合自己的学习方法，尤其是零基

在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。大数据培训具体到我们实际的项目需求中，有一个典型的场景，通常会将Hive中的部分数据，比如热数据，存入到HBase中，进行冷热分离处理。我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中，这里主要有两种方式：通过HBas

1. 问题现象和原因概述1） 网卡打满导致请求响应缓慢：通过查看问题发生时段集群服务器的网络流量情况，发现大量的RegionServer所在的服务器出现了网卡打满现象。随着大数据业务的快速发展，Hadoop集群所面临的数据读写压力也在不断增长，千兆网卡在应对大批量的数据通信请求时容易被打满，这种​​大数据培训​​情况下就会大大影响数据的传输速度，进而产生请求响应缓慢的问题。2） RegionSer

1. 数据导入1.1 向表中装载数据（Load）1）语法hive> load data [local] inpath ‘/opt/module/datas/student.txt’ [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否

概述Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询，但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎，用于交互式和批处理工作负载，数据湖上的流行工作负载包括：•报告和仪表盘：这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力，以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织。这个用例的典型特征是要求低延迟。它在非常高的 QPS 下需要数十到数百毫秒，

一、背景Flink Job端到端延迟是一个重要的指标，用来衡量Flink任务的整体性能和响应延迟（大部分流式应用，要求低延迟特性）。通过流处理引擎竞品对比，我们发现大部分流计算引擎产品，都在告警监控页面，集成了全链路时延指标展示（直方图）。一些低延时的处理场景，例如用于登陆、用户下单规则检测，实时预测场景，需要一个可度量的Metric指标，来实时观测、监控集群全链路时延情况。二、源码分析来源1、本

Shuffle机制Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如图4-14所示。图4-14 Shuffle机制Partition分区Partition分区案例实操1．需求将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）（1）输入数据（2）期望输出数据手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头地放到一个文件中。2．需求分析3．

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Q1：集群线上扩容如何达到自动化？线上扩容，规模正常都是以 10+以上，如果都以课堂所示，人肉操作，时间投入与产出比不匹配，人力造成很大的不必要浪费，想学习老师线上集群实际扩容的方案。A:课堂所示兼顾了小白同学，所以是手把手纯人肉搭建，产线环境扩容数量少则几十多则上百，人肉肯定不行，我们公司的运维分为 IAAS 运维、大数据运维、应用运维，大数据运维工程师在扩容集群时，需要向 IAAS 运维工程师

cat命令：参数：-n 或 --number 由 1 开始对所有输出的行数编号-b 或 --number-nonblank 和 -n 相似，只不过对于空白行不编号-s 或 --squeeze-blank 当遇到有连续两行以上的空白行，就代换为一行的空白行-v 或 --show-nonprinting-E --show-ends 在每行结束处显示 $-e --等价于-vEcat主要有三大功能：1.