基于Hive + Spark离线数仓大数据实战项目（视频+课件+代码+资料+笔记）

项目环境配置，根据需求实现项目环境配置

Hive+Spark离线数仓工业项目实战--数仓设计及数据采集

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

Java学习是一场马拉松而非短跑，保持持续学习的态度，结合项目实践深化理解，定能在Java生态中找到自己的技术方向。，始终占据编程语言排行榜前三。本文将为初学者和进阶者梳理一条清晰的Java学习路线，涵盖。Java作为一门拥有近30年历史的编程语言，凭借其。的全流程，并提供实用的学习资源推荐。

在Spark Standalone模式下，通过执行 `$SPARK_HOME/sbin/start - worker.sh spark://<master - host>:<master - port>` 命令启动，或者在启动整个集群时使用 `$SPARK_HOME/sbin/start - all.sh` 也会启动该进程。是Spark Standalone集群中的工作节点进程。在Spark中，使用 `$SPARK_HOME/sbin/start - history - server.sh` 命令启动。

分布式事务：在大型项目中普遍存在，是面试中的重要考点。能够全面考虑分布式事务的复杂情况，可以体现候选人的综合技术实力。本课程将详细介绍分布式事务的原理，并通过实操将项目从原本不支持分布式事务升级为支持分布式事务。原理：分布式事务是指在分布式系统中，为了保证多个操作要么全部成功要么全部失败而采用的一种机制。其核心目标是保证数据的一致性和完整性。难点：涉及多个服务或数据库，处理复杂，需要全面考虑各种情况，如网络延迟、服务故障等。

通过排查参数配置，源端已配置目录名，至此怀疑是目录名配置错误，通过和客户确认，源端环境为多租户数据库，租户数据库名为：Uat。查看源端、目标端同步进程都是running状态。*.*不能是通配符，因为没有为目标表*指定目录名或非通配符目录名。今天收到一个客户反馈，新创建的ogg同步出现了问题，进程启动后无法进行同步。联系业务在源端进行数据库插入操作，目标端（kafka端）已成功获取同步数据。修改完后，启动源、目标端进程，可以正常启动，日志无报错信息。至此，整改故障分析处理结束。报错提示源端没有目录名。

Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，能将结构化数据文件映射为数据库表，并提供类 SQL 查询功能，它将 SQL 语句转变成 MapReduce 任务执行，大大降低了大数据处理的门槛，让熟悉 SQL 的开发者能轻松进行数据分析。

收集这些信息的作用是什么呢？用户不是已经划分好slot了么。当 Job1 的任意 Map 任务完成并释放 Slot 后，Job1 的第 5、6 个 Map 任务继续占用空闲 Slot。Map 任务处理完成后，生成的中间键值对（Key-Value pairs）会先写入运行该 Map 任务的节点的。：虽然 Slot 是静态分配的，但节点的实际资源（如 CPU、内存、磁盘）可能因任务负载过高而成为瓶颈。：若集群有空闲资源（Map/Reduce Slot），后续作业的任务可以与前一个作业的任务并行执行，但。

搭建 Spark on YARN 模式的集群需要完成 Hadoop 和 Spark 的安装与配置，并确保它们能够协同工作。

数据湖（Data Lake）：以原始格式（如Parquet、JSON等）存储海量原始数据的存储库，支持结构化、半结构化和非结构化数据（如文本、图像）。采用Schema-on-Read模式，数据在读取时才定义结构，适合机器学习、探索性分析等场景。

初识

最近面试总是被问这个问题，然后总感觉答得不好就写博客总结一下，可以先看总结

NIOFS（非阻塞文件系统）通常指基于非阻塞I/O（Non-blocking I/O）技术实现的文件系统或文件操作机制，其核心特点是允许在文件读写等操作过程中无需等待操作完成，即可继续处理其他任务，从而提升系统在高并发场景下的效率。mmapfs并非独立的物理文件系统，而是一种通过内存映射（Memory Mapping）技术实现的文件操作机制。它将磁盘文件的内容直接映射到进程的虚拟地址空间，使应用程序能像访问内存一样读写文件，无需显式执行I/O系统调用（如readwrite。

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