可以先结合具体的业务场景,将数据按照时效性进行分类,如实时、准实时、离线,实时的数据从数据量层面去衡量内存的分配,CPU即线程数等,同时从成本上考虑对现有的数据进行压缩存放,具体的压缩策略可以结合具体场景衡量...
这个应该是版本的原因造成的,建议你到官网参照你是用的版本,然后根据错误提示guava版本看一下,版本号是否一致
可以,用spark他也有支持应用层基级别的调用,比如spark sql等
hbase应该是被你用来做信息存储,基于hbase特性跟电力业务,你可以这样思考:你的采集信息是否可以从时间>地域>小区>个人等范围逐渐缩小的方式进行排列,主要了考虑hbase的region个数确认这样可以避免某个regionse...
从问题来看是你的Class版本问题,可以从下面几个方面入手1.你之前有没有格式化过,如果有就把之前的指定元数据路径给删了当然这是建立在没有数据需要备份的情况2.你能否贴一下你的格式化界面打印的完整日志3.你的hadoop...
采用增量同步的方式,可以避免影响现在线上的应用,当然这也跟数据库有关,mysql可以用binlog进行sql重新执行。其他的数据库可以考虑用阿里的datax进行数据迁移,速度很快,他的内部采用ring buffer机制,所以比一般的采用jdbc来...
数据量比较大,对数据处理的时效性有要求
市面上再好的教材也没有自己动手去写,我建议你看学习视频,然后找例子去模仿,然后去了解例子的代码意思,循环迭代,就会进入角色
我第一次写Mapreduce也就是接触大数据的时候,是在华为给xx移动公司统计一下用户的消费金额通话时间等,不是很大的数据量是没有必要使用大数据相关的框架...
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