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Flink 中的滚动策略（Rolling Policy）在 Apache Flink 中，滚动策略（Rolling Policy）是针对日志（或数据流）文件输出的一种管理策略，它决定了在日志文件的大小、时间或其他条件满足特定标准时，如何“滚动”生成新的日志文件。滚动策略常用于处理较大的数据流文件，避免单个文件过大导致存储和处理困难。

Spark on Yarn 多机集群部署在所有节点上执行：验证 Java：在 Master 节点执行：然后将公钥 id_rsa.pub 复制到所有节点：

深入理解 Flink 中的 .name() 和 .uid() 方法在 Apache Flink 中，.name() 和 .uid() 是两个常用的配置方法。虽然它们看起来相似，但它们各自有着不同的功能和用途，理解这两个方法的区别和各自的应用场景，能够帮助开发者更好地管理 Flink 作业，提升作业的可读性、可维护性和容错性。

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安装VM和Centos一、安装VM1.打开虚拟机2.选择典型3.选择光盘4.指定虚拟机位置5.设置磁盘大小并拆分为多个文件6.完成

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计算机毕业设计Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型民宿推荐系统 hive民宿可视化民宿爬虫大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

如何安装vm和centos以上步骤是在 Windows 系统上的操作过程，如果你使用的是其他操作系统（如 Linux 或 macOS），安装 VMware 和 CentOS 的步骤会略有不同，但基本原理是相似的。

如何安装vm 和centos以下分别是VMware和CentOS的安装方法：安装VMware下载安装包：访问VMware官方网站，根据你的操作系统版本，下载对应的VMware Workstation安装包。

如何安装vm和centos以下是在VMware中安装CentOS的一般步骤：一、安装VMware以下是在 Windows 系统中安装 VMware 软件的详细步骤：

【Spark+Hadoop】基于Spark大数据小说数据分析推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅目录一、项目背景二、项目目标三、项目功能四、项目优势五、开发技术介绍六、算法介绍七、启动部署教程八、项目展示

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如何使用GraphX在Spark中进行图计算GraphX 是 Apache Spark 的一个图计算框架，它允许开发者在分布式环境中进行大规模的图数据处理和分析。以下是如何使用 GraphX 在 Spark 中进行图计算的基本步骤：

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PySpark实现GROUP BY WITH CUBE和WITH ROLLUP的分类汇总功能实现要点说明：与SQL Server的差异处理：注意事项：

Blaze RangePartitioning 算子Native实现全解析引言：本文将全面且深入地解析Blaze RangePartitioning算子的Native实现过程。相较于原生Spark，RangePartitioning的Native实现在执行时间上达到了30%的显著下降，同时在资源开销方面节省了高达76%。这一改进大幅降低了运行成本，展现了Native实现带来的巨大优势。

出行项目案例spark和kafka主要通过Scala实现，Hadoop和HBase主要基于java实现。通过该项目，主要达到以下目的：

使用 Docker 部署 Apache Spark 集群教程Apache Spark 是一个强大的统一分析引擎，用于大规模数据处理。本文将详细介绍如何使用 Docker 和 Docker Compose 快速部署一个包含一个 Master 节点和两个 Worker 节点的 Spark 集群。这种方法不仅简化了集群的搭建过程，还提供了资源隔离、易于扩展等优势。

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在Spark中，如何使用DataFrame进行高效的数据处理在Spark中使用DataFrame进行高效的数据处理，主要依赖于DataFrame的分布式计算能力、优化的执行计划、丰富的操作方法和便捷的数据读写能力。以下是一些关键步骤和策略：

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美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建 LakeHouse 湖仓数据平台作者：美的楼宇科技事业部先行研究中心智能技术部美的楼宇科技事业部（以下简称楼宇科技）是美的集团旗下五大板块之一，产品覆盖多联机组、大型冷水机组、单元机、机房空调、扶梯、直梯、货梯以及楼宇自控软件和建筑弱电集成解决方案，远销海内外200多个国家。针对当前设备数据量庞大且持续增长、数据呈现半结构化特点的现状，现有系统仅停留在数据存储和基础使用层面，缺乏深度挖掘数据价值的能力，导致大量潜在信息未被充分利用。因此，迫切需要构建一个统一且通用的 IoT 数据平台，平台不仅要具备高度的弹性和轻量化特性，还应具备强大

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什么容错性以及Spark Streaming如何保证容错性容错性是指一个系统在发生故障或崩溃时，能够继续运行并提供一定服务的能力。在网络或系统中，这通常涉及到物理组件损坏或软件失败时系统的持续运行能力。容错系统的关键特性包括负载平衡、集群、冗余、复制和故障转移等。

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spark阶段性：一、单机时代特点： 1.硬件资源有限：单机系统的计算能力、存储容量和内存空间都受限于单台计算机的硬件配置。例如早期的个人电脑，通常只有几百兆的内存和几 GB 的硬盘空间。 2.数据处理能力有限：主要处理本地产生的小规模数据，数据量一般在 MB 级别到 GB 级别之间。如单机版的财务软件，只处理一个小型企业内部的少量财务数据。 3.应用场景简单：主要用于个人办公、简单的游戏娱乐或小型企业的基本业务处理，如文字处理、单机游戏、简单的库存管理等。局限性： 1.无法处理大规模数据：随着业务的发展和数据量

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PySpark实现MERGE INTO的数据合并功能使用示例：实现特点：性能优化建议：注意事项：

Spark算子：大数据处理的魔法棒在大数据处理的广袤宇宙中，Apache Spark 无疑是一颗璀璨的明星。它诞生于加州大学伯克利分校的 AMPLab 实验室，自开源以来，迅速在大数据领域崭露头角，成为了大数据处理框架中的佼佼者。