Hadoop发展史和生态圈介绍
Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，旨在解决海量数据存储和计算分析问题。Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System):分布式文件存储系统，解决海量数据存储问题。Hadoop Yarn:集群资源管理和任务调度框架，解决资源任务调度问题
大数据之Hadoop平台的搭建
三台虚拟机。
hive修改表字段数据类型
注：在执行操作时，你需要确保数据类型转换是安全的，即数据能够在新的数据类型下准确地表示。：在更改数据类型之前，请确保数据的值与新数据类型兼容。：如果你的应用程序依赖于这个Hive表，更改数据类型可能需要你更新应用程序的代码。：如果你正在修改一个分区表的列类型，并且希望这个更改应用到所有分区上，可以使
Zookeeper与Apache Hadoop的集成与应用
1.背景介绍Zookeeper与Apache Hadoop的集成与应用Apache Zookeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务，它为分布式应用提供一致性、可靠性和可扩展性。Zookeeper可以用来实现分布式协调服务、配置管理、集群管理、命名注册、分布式同步等功能。Apache Hadoo
大数据hive表和iceberg表格式
iceberg表，是一种面向大型分析数据集的开放表格式，旨在提供可扩展、高效、安全的数据存储和查询解决方案。它支持多种存储后端上的数据操作，并提供 ACID 事务、多版本控制和模式演化等特性，使数据管理和查询更加灵活便捷。Iceberg 可以屏蔽底层数据存储格式上的差异，向上提供统一的操作 API，
Hive基础知识（六）：Hive 配置运行日志信息、打印当前库和表头、参数配置方式
另外，Hive 也会读入 Hadoop 的配置，因为。
Hadoop的单节点集群设置(独立模式)_hadoop部署独立模式
将hadoop软件包上传到/opt/software目录下，然后解压到/opt/apps/目录下。–4. lib/libexec: hadoop的资源库存储目录。–6. include: hadoop的工具脚本存储目录。–1. bin: hadoop的二进制执
Hadoop HA ( 3.3.6 ) 保姆级教程，你值得拥有！
master启动journalnode: hdfs --daemon start journalnode。slave1中没有 namenode 则 hdfs namenode -bootstrapStandby。==>目的是：除master的其他namenode节点上同步信息(备份namenode)
Hadoop-MapReduce
该阶段的编程模型中有一个reduce函数需要开发人员重写，reduce函数的输入也是一个对，reduce函数的输出也是一个对。这里要强调的是，reduce的输入其实就是map的输出，只不过map的输出经过shuffle技术后变成了而已。该阶段的编程模型中会有一个map函数需要开发人员重写，map函数
hive线程数详解
hive.server2.async.exec.threads 默认100，设置计算线程的数量。hive.exec.input.listing.max.threads 默认值为15，Hive用来监听输入文件的最大线程数。hive.server2.async.exec.wait.queue.size
基于Hadoop的bilibili每周必看词条分析
这次实验中，对……的数据信息进行研究，通过运用大数据处理框架 Spark、Hadoop 及数据可视化技术，对这些数据进行存储、处理和分析，并对……分类。本实验展示了如何利用Hadoop技术对Bilibili平台的数据进行分析，特别是关注每周的热门词条。这些分析可以帮助理解用户的喜好和趋势，为内容创作
Hadoop之Ha高可用搭建教程
随着大数据技术的不断发展，Hadoop作为开源的大数据处理框架，已经广泛应用于各种场景中。然而，在大型生产环境中，Hadoop集群的稳定性和可用性显得尤为重要。为了保障Hadoop集群的高可用性（HA），我们需要采用一系列的技术和策略。本文将重点介绍Hadoop集群的HA高可用方案。Hadoop集群
Hadoop之HDFS重点架构原理简介
Hadoop之HDFS（Hadoop Distributed File System）的重点架构原理主要涉及其分布式文件系统的核心组件、数据存储机制、以及关键的数据读写流程。
【Hive实战】 HiveMetaStore的指标分析
HiveMetaStore指标采集
PySpark实战教程：大数据处理与分析案例
在开始使用PySpark之前，首先需要安装Apache Spark。Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了对大规模数据集进行快速处理的能力。PySpark则是Spark的Python API，允许开发者使用Python编写Spark应用程序。
hadoop3.0高可用分布式集群安装
hadoop高可用，依赖于zookeeper。
Hive怎么调整优化Tez引擎的查询？在Tez上优化Hive查询的指南
在Tez上优化Hive查询无法采用一刀切的方法。查询性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试过程中，应评估和验证配置参数及任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试过程中一次只进行一项更改，并最好在开发环境中评估调优更改的影响，然后再在生产环境中使用。
Hive中的数据类型和存储格式总结
Hive中的数据类型和存储格式总结
Hive概述与基本操作
Hive基本概念，hive架构，hive的数据库操作、表操作，内部表与外部表
