www.zhifeiya.cn

敲码拾光专注于编程技术，涵盖编程语言、代码实战案例、软件开发技巧、IT前沿技术、编程开发工具，是您提升技术能力的优质网络平台。

Spark

10
2月

大数据处理中数据倾斜问题的解决策略

本文详细探讨了大数据处理中数据倾斜问题的解决方案，包括预处理阶段的数据采样与键值分析、处理阶段的随机前缀和两阶段聚合等技术，以及特定场景下的Join优化策略。通过丰富的Apache Spark代码示例，展示了如何有效识别和解决数据倾斜问题，并提供了不同方案的优缺点比较和实施建议。
Spark optimization BigData DistributedComputing DataSkew
25
1月

DM与大数据技术融合：Hadoop和Spark实战指南

本文详细探讨了数据挖掘（DM）与大数据技术中的Hadoop和Spark的融合。先介绍了融合的背景和意义，接着分别阐述Hadoop和Spark的特点并给出示例代码。然后说明了其在金融、医疗、电商等领域的应用场景，分析了Hadoop和Spark的技术优缺点。还强调了融合过程中的注意事项，如数据质量、性能优化和安全问题。最后总结了融合的重要性和实际应用要点，为相关从业者提供参考。
Spark big data Hadoop Data Mining Data Fusion
19
1月

基于云计算的大数据平台搭建：成本与性能的平衡之道

本文深入探讨了基于云计算的大数据平台搭建中成本与性能的平衡之道。首先介绍了电商、金融、医疗等应用场景，接着阐述了云计算与大数据的关联技术，包括 IaaS、PaaS、Hadoop、Spark 等，并分析了其优缺点。同时，提出了安全、资源规划等注意事项以及资源优化、技术选型等平衡策略，帮助企业在搭建大数据平台时实现成本与性能的最佳平衡。
Spark Cloud Computing Hadoop Big Data Platform Cost-Performance Balance
17
1月

剖析大数据处理速度慢的核心成因，涵盖数据量过大、硬件资源不足、存储管理不合理及算法设计缺陷等方面

本文深入剖析大数据处理速度慢的核心成因，涵盖数据量过大、硬件资源不足、存储管理不合理及算法设计缺陷等方面。针对问题提供实用解决方案，包括HDFS分布式存储、MapReduce与Spark并行计算、数据分区索引优化、硬件升级及高效算法应用等。同时解读技术在电商、医疗、金融等场景的落地效果，分析HDFS、Spark等技术优缺点及安全、兼容、成本控制要点。助力企业精准定位大数据处理瓶颈，通过科学策略提升处理效率，充分挖掘大数据价值，适用于大数据从业者、技术研发人员及企业运维管理者。
Java Spark MapReduce HDFS
26
9月

Kubernetes大数据组件：Spark on K8s，任务提交与资源配置​

本文深入探讨在Kubernetes环境运行Apache Spark的核心技术，涵盖从任务提交、资源配置到生产实践的完整方案。通过多个场景化的YAML配置示例和Bash操作演示，详解动态资源分配、GPU加速等进阶技巧，并针对常见问题提供解决方案。无论您是刚接触云原生大数据的新手，还是正在优化现有集群的资深工程师，都能从中获得可直接落地的实战经验。
K8S DevOps Kubernetes YAML Spark