独立数据分区并行运行单一数据集成作业，也无法实现设计一 次作业，无需重新设计和重新调整作业即可在任何硬件配置中 非共享架构 从头开始创建软件，以便 利用非共享的大规模并行 架构，方法是将数据集分 散到多个计算节点，执行 单一应用程序（对每个数 据分区执行相同的应用程 序逻辑）。 使用软件数据流来实施 项目 软件数据流通过简化在一 个或多个节点实施和执行 数据管道和数据分区的过 程，从而充分利用非共享

—————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打 散。最后再二次聚合。 （2）能在 map 阶段提前处理，最好先在 Map 阶段处理。如：Combiner、MapJoin （3）设置多个 reduce 个数 第 9 章 Hadoop-Yarn

// 对应的 ODPS 列名，默认与 Hive 列名相同 "type" : "bigint", // ODPS 列的类型，用户暂时不可自行修改 "comment" : "xxx" // ODPS 列的 comment }, ... ], "partitionColumns" : // 对应的 ODPS 分区列名，默认与 Hive 分区 列名相同 "type" : "bigint", // ODPS 分区列类型 "comment" : "xxx" // ODPS 分区列的 comment }, ... ] } 7.2.3 单表/单分区迁移 在运行 hive

的方式 来操作分布式数据集的抽象实现。RDD 是 Spark 最核心的东西，它表示已被分区，不可变的 并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce 大量的磁盘 IO 操作。这对 于迭代运算比较常见的机器学习算法

是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。 6）Oozie：Oozie 是一个管理 Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。 7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库， 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张