hadoop 单节点模式安装
http://localhost:9870/，或http://127.0.0.1:9870/，或http://192.168.1.253:9870/;链接地址为：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/
Hive 函数
UDF（User-Defined-Function） 普通函数，一进一出；例如：round 这样的函数；UDAF（User-Defined Aggregation Function）聚合函数，多进一出；例如：count、sum 这样的函数；UDTF（User-Defined Table-Genera
Hadoop入门配置（黑马版）
准备虚拟机上的Linux操作系统环境。
Hive自定义函数编写方法（含源代码解读，超详细，易理解）
Hive创建自定义函数的逻辑并不难，只需继承相关类，实现相关方法，打成jar包上传集群即可。但在代码编写阶段有一定难度，需要一定的java基础。t=N7T8。
大数据基础：Hadoop之MapReduce重点架构原理
Reduce端每个Reduce task会从每个map task所在的节点上拉取落地的磁盘文件对应的分区数据，对于每个Reduce task来说，从各个节点上拉取到多个分区数据后，每个分区内的数据按照key分组有序，但是总体来看这些分区文件中key数据不是全局有序状态（分区数据内部有序，外部无序）。
hive之full outer join（全连接）使用
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hadoop离线与实时的离线与实时的电影推荐系统 毕业设计-附源码10338
系统采用了B/S结构，将所有业务模块采用以浏览器交互的模式，选择MySQL作为系统的数据库，开发工具选择My eclipse来进行系统的设计。基本实现了离线与实时的电影推荐系统 应有的主要功能模块，本系统有管理员、用户两大功能模块，管理员：首页、网站管理（轮播图、公告消息）人员管理（管理员、普通用户
hive数据仓库项目练习
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数仓工具—Hive语法之数组函数用法和示例
之后，您可以使用数组操作函数来操作数组类型。数组函数将自然语言文本的字符串分割成单词和句子，每个句子在适当的句子边界处断开，并作为单词数组返回。函数根据数组元素的自然排序对输入数组进行升序排序并返回。例如，考虑以下示例对数组字符串进行排序并返回排序后的数组。例如，以下示例仅从键值对 map 类型中返
【大数据技术概述】Hadoop、Spark等大数据技术介绍
大数据指的是无法用传统数据库工具进行采集、管理和处理的海量数据集。大数据技术通过分布式存储和计算，能够高效地处理和分析这些数据，提取有价值的信息。常见的大数据技术包括Hadoop、Spark、Flink、Hive等。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会维护。Hadoop的核心
大数据技术--实验01-Hadoop的安装与使用【实测可行】
使用下面表中的软件版本进行配置：准备好后，按照下面的步骤进行配置。在VMWare主界面，点击“编辑”>“虚拟网络编辑”菜单进入虚拟网卡参数设置界面。选择VMnet8条目，点击“NAT设置”按钮后可以看到我们的VMWare Workstation为NAT连接的虚拟机设定的默认网关，此处为192.168
hadoop 3.X 分布式HA集成Kerbos(保姆级教程）
前提：先安装Kerbos。
hive 数仓开发实战
对于一个公司或者组织来说，使用数据的用户可能成百上千，如何降低大家对于数据使用的沟通成本、如何通过规范大家的行为来降低使用数据的风险，这些问题是必须加以考虑的。作为新的大数据架构，数据湖采集和存储一切数据，既包含结构化的数据也包含非结构化（如语音、视频等）和半结构化的数据（如JSON 和XML 等）
大数据之Hadoop部署
搭建一个Hadoop集群涉及到多个步骤，包括服务器规划， 服务器环境准备，配置SSH无密码登录，安装Java，安装Hadoop，配置Hadoop，以及格式化和启动Hadoop集群。文章介绍了在三台CentOS系统服务器上搭建Hadoop集群的必要步骤和详细的描述，基于该方法可以把hadoop部署到任
22 - Hadoop HA 高可用集群搭建、手动模式、自动模式以及HA模式集群
（1）所谓 HA（High Availablity），即高可用（7*24 小时不中断服务）。（2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制：HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA。（3）NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群HDFS H
关于HDFS 和HBase
总结来说，Apache HBase 就像是一个超级智能的图书管理系统，它建在巨大的图书馆（HDFS）之上，能够让你快速找到需要的信息，不管数据量有多大，都可以通过添加更多的电脑来轻松应对。想象一下，你有一个巨大的图书馆，这个图书馆就像 HDFS，它的架子上堆满了各种各样的书籍，每本书都非常厚，而且有
k8s搭建hadoop
通过本文介绍，您学习了如何使用Kubernetes搭建Hadoop集群，实现了大数据处理的分布式部署。这种部署方式可以更好地利用资源，实现高可用性和扩展性。希望本文对您有所帮助，祝您在大数据领域取得成功！
大数据-Hadoop-基础篇-第十章-Spark
Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。SparkSQL。
如何学习Hadoop：糙快猛的大数据之路（利用GPT 学习）
请记住，技术工具在不断evolve，"糙快猛"的学习方法可以让你快速掌握新技术的要领。每当你解决了一个难题，克服了一个障碍，你就离你的目标更近了一步。保持热情，保持好奇，继续前进！保持"糙快猛"的学习态度，快速掌握新技术通过实战项目深化对技术的理解。
