【hadoop源码研究-编译】MacBook pro编译hadoop3.4.0版本的源码
使用mac电脑编译hadoop3.4.0版本的源码
Hive小文件问题及解决方案
Hive小文件问题是大数据环境中一个常见的挑战，影响了查询性能和资源利用率。通过了解小文件问题的成因和影响，并采取合适的解决方案，可以有效地缓解这一问题。在实际应用中，选择合适的文件格式、合并小文件、调整Hadoop配置参数以及使用分区和桶等方法，都是解决Hive小文件问题的有效手段。随着大数据技术
Hadoop 中的大数据技术：HDFS（2）
Fsimage不记录块位置信息的设计增强了NameNode的灵活性，使得它能够在不影响整体系统的情况下调整块的位置和副本数量。
Hadoop集群部署（单机、伪分布式、完全分布式）
选择IPV4---修改IP地址（Address）为192.168.200.129---修改子网掩码（Network）为255.255.255.0---修改网关（Gateway）为192.168.200.1---点击Apply应用生效。如果是完全分布式的多台虚拟机之间的配置，参照2 SSH实现免密远程
Day03-Hadoop概述-浅浅入门一下
处理完毕后，各个部分的结果会被汇总（Shuffle阶段），最后再进行整合（Reduce阶段），形成最终的产品（分析结果），这个过程非常适合处理大规模数据，因为它可以显著提高效率，减少浪费。每个工人将数据转换为一系列中间键值对，这些键值对应着数据的特征及其关联信息。YARN就像是一个大型的数据工厂的主
记apache atlas导入hive元数据过程及问题处理
Apache atlas集成hive，导入hive元数据，导入过程中的问题处理
Hadoop、HDFS 相关面试题
Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，最初由 Apache 软件基金会开发。它允许大规模数据处理和存储，具有高度可靠性和可扩展性。分布式文件系统HDFS—— 用于数据存储计算框架YARN—— 用于资源管理和作业调度HDFS 是 Hadoop 生态系统的核心组件之一，用于存储大规模数据，并提
Hadoop+Flink研发环境部署+开发
修改Flink目录下conf/flink-conf.yaml,在末尾添加classloader.check-leaked-classloader: false，然后保存。-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为root-->-- 指定ResourceManager的地址-->-- 指定MapRed
Hadoop的读写流程
HDFS是一个高度容错的分布式文件系统，它设计用于运行在通用硬件上。HDFS将数据分割成固定大小的块，并将这些块存储在多个节点上，以实现数据的高可用性和可扩展性。每个数据块都会被复制到多个节点上，形成一个副本集，从而确保数据的可靠性。
基于Hadoop平台的电信客服数据的处理与分析④项目实现：任务17：数据分析
JDBCUtil类：用于创建MySQL的JDBC连接、关闭连接。//定义JDBC连接器实例化所需要的固定参数/*** 实例化JDBC连接器对象*/try {/*** 释放连接器资源*/try {= null &&!= null &&!= null &&!JDBCInstance类：用于以单例模式获取
基于老年一站式服务平台设计与实现【源码+文档+PPT】
随着人口老龄化趋势加剧，老年一站式服务平台应运而生。该平台旨在为老年人提供全面的生活照护、健康咨询、娱乐活动等服务，通过整合社会资源，打造一个便捷、高效、安全的服务环境。不仅满足了老年人多样化的生活需求，还促进了社会和谐与进步。在当前社会，随着人口老龄化的不断加剧，老年人口比例持续上升，这不仅对社会
物联网架构之Hadoop
Hadoop的体系结构设计旨在处理和分析大数据集，通过分布式存储（HDFS）、资源管理（YARN）、并行计算（MapReduce）等核心组件，提供了一种可靠、可扩展的大数据解决方案。其生态系统的丰富性和灵活性使得Hadoop能够适应不同类型和规模的数据处理需求。hadoop的核心结构Hadoop分布
kerberos HA高可用部署方案详解
KDC高可用方案1、安装JCE集群在开启Kerberos服务之前，必须在Ambari Server主机和其他所有主机上安装JCE注意:如果集群正在使用Oracle JDK，必须在集群所有主机上分发并安装JCE，在JCE安装完成后，切记要重启Ambari Server。如果集群正在使用Open JDK
大数据综合项目——招聘网大数据职位分析
关键词：Hadoop集群；Mysql数据库；SQL server；Hive；Sqoop；JDK。
大数据-82 Spark 集群模式启动 Hadoop HDFS Spark 与 HelloWorld！
上节完成了Spark的环境配置，集群配置，并且通过分发把服务分发到了别的服务器上等内容。本节我们对集群进行启动和测试，需要HDFS和Spark的环境。这里Spark提供了一个官方的HelloWorld（前提你配置好环境变量，不然你需要到指定目录执行）我们通过查看 h121 的日志，可以看到是 808
一篇搞定，Hadoop高可用集群搭建及API调用，超详细
在Hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题，如果NameNode所在的机器发生故障，整个集群就将不可用(Hadoop1中虽然有个SecorndaryNameNode，但是它并不是NameNode的备份，它只是NameNode的一个助理，协助NameNode工作，SecorndaryNam
Kyuubi1.6.0+Spark3.0.0部署
Kyuubi1.6.0是支持Spark3.0.0的最后一个版本，再往上需要更高的Spark版本，我这里就没再测试。
hive3.1.2的详细安装配置
因为hive3.1.2中的有些jar包和比hadoop版本中的jar包版本低，所以我们需要进行一个jar包的替换，把hive中的/hive/lib中的guava-19.0.jar包改名为guava-19.0.jar.bak并从/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/lib
Hadoop-未授权访问-内置配合命令执行RCE
Hadoop-未授权访问-内置配合命令执行RCE
Hive Transaction事务表（含实现原理）
hive事务表
