hadoop3.3.6集群搭建
hadoop3.3.6搭建1主两从集群
Hive 分区
加载数据：Linux 中写：hadoop fs -put ‘linux文件路径’ ’文件要上传的路径，一般为要映射的表所在的路径’DataGrip中写：Load data local inpath ‘Linux的文件路径’ into table 表名;Load data inpath ‘HDFS中
Hadoop面试题
Hadoop高频面试题。
全国职业院校技能大赛-大数据应用赛项-Hadoop-HA
本任务需要使用root用户完成相关配置，安装Hadoop需要配置前置环境。
Hadoop_hdfs介绍
Hadoop 是一个开源框架，由 Apache Software Foundation 开发和维护，用于分布式存储和处理大规模数据集。Hadoop 允许用户通过简单的编程模型跨大型集群分布式处理大量数据。它特别适用于大数据应用，可以处理数千台服务器上的 PB 级数据。
Hadoop3.3.6完全分布式集群【三个节点】的安装配置
hadoop3.3.6完全分布式集群部署，三个节点配置
Hadoop3.3.4 + HDFS Router-Based Federation配置
HDFS Router-based Federation 3.34
Hadoop搭建集群
Hadoop集群部署是为了实现分布式存储和计算，提高大数据处理的效率和性能。1.确定集群规模和硬件资源，选择合适的操作系统和Hadoop版本，进行网络配置，确保集群内各节点之间可以互相通信。2.设置各节点的环境变量，安装和配置Java环境以及其他必要的软件和工具。3.配置Hadoop的核心组件（如H
Hive表使用ORC格式和SNAPPY压缩建表语句示例
在选择压缩算法时，一般可以考虑以下几个因素： 1. 压缩比：不同的压缩算法具有不同的压缩比，一般来说，压缩比越高，存储空间占用越小，但可能会影响查询性能。 2. 压缩速度：有些压缩算法压缩速度较快，适合对数据进行频繁压缩，而有些压缩算法压缩速度较慢，但压缩比较高。 3. 解压速度：压缩算法解压速度也
Hadoop3.1.3完全分布式平台搭建
Hadoop3.1.3完全分布式搭建教程
hadoop-hdfs配置 + HA(高可用)配置(学习)
需要编写hadoop目录下的配置文件配置文件在hadoop安装目录下面的etc/hadoop/下。成功会出现namenode,datanode,secondarynamenode。在浏览器中打开namenode所在id: 192.168.72.88:9870。core-site.xml h
Hive Beeline 配置
Beeline作为Hive的客户端工具，它支持两种模式：嵌入式模式（embedded mode）和远程模式（remote mode）。在嵌入式模式下，Beeline可以直接在HiveServer2的JVM中运行HiveQL脚本，而在远程模式下，Beeline可以在其他机器上运行并通过网络连接到Hiv
Hive 高可用分布式部署详细步骤
hive高可用分布式部署详细教程
Hadoop 端口号及常用配置文件
hadoop3.x：HDFS NameNode 内部通常端口：8020 / 9000 / 9820HDFS NameNode 对用户的查询端口： 9870Yarn查看任务运行情况的端口： 8088历史服务器： 19888hadoop2.x：HDFS NameNode 内部通常端口：8020 /
Python实战，Hadoop开发环境，如何分析处理大数据
Python与Hadoop的结合为大数据处理与分析提供了强大的工具。Python的灵活性和丰富的库使得数据处理和分析变得更加高效和便捷，而Hadoop的分布式计算能力则使得处理大规模数据集成为可能。未来，随着大数据技术的不断发展，Python和Hadoop将在更多领域得到应用。同时，我们也需要关注新
Hadoop的分布式云笔记系统-计算机毕业设计源码15725
摘 要随着信息技术的飞速发展，人们对于数据的存储、管理和共享需求日益增长。传统的集中式存储系统在处理大规模数据时面临着性能瓶颈和扩展性问题。而 Hadoop 作为一种分布式计算框架，为解决这些问题提供了有效的解决方案。本研究旨在设计并实现一种基于 Hadoop 的分布式云笔记系统。该系统将充分利用
大数据开发之Hadoop
Hadoop的发展，Hadoop的三个功能组件：一、HDFS 分布式文件系统，二、MapReduce 分布式计算，三、Yarn 分布式资源调度。提交MapReduce程序至YARN运行
hadoop2.x学习
大数据学习
大数据开发面试题【Hadoop篇】
吐血整理 亲身体验的面试题总结
HADOOP之YARN详解
第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成。其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。对应Hadoop版本为Hadoop 1.x, 和0.21.x, 0.22.
