hive 环境配置

是适用于Windows的Docker桌面,是Docker设计用于在Windows 10上运行。它是一 个本地 Windows应用程序,为构建、交付和运行dockerized应用程序提供易于使用的开发环境。使用Windows原生Hyper-V虚拟化和网络,是在Windows上开发Docker应用程序的

【Hadoop】Yarn 任务管理指令

【代码】【Hadoop】Yarn 任务管理指令。

【超详细】HIVE 日期函数(当前日期、时间戳转换、前一天日期等)

【超详细】HIVE 日期函数(当前日期、时间戳转换、前一天日期等)常量:当前日期、时间戳前一天日期、后一天日期获取日期中的年、季度、月、周、日、小时、分、秒等时间戳转换秒 to 时间戳时间戳 to 秒日期 to 时间戳日期之间月、天数差

C#系列-C#访问hadoop API(9)

如果可能,考虑使用Java或其他受Hadoop生态系统直接支持的编程语言来编写Hadoop应用程序。的便利性和性能之间的权衡。如果性能是一个关键因素,并且你经常需要与。并非所有的Hadoop生态系统组件都有官方的C#客户端支持。然而,根据你的具体需求和项目规模,你可能需要权衡使用。生态系统直接支持的

大数据揭秘:Hadoop短视频流量分析实战

本文介绍了一个基于Hadoop的哔哩哔哩短视频流量数据处理与分析系统。该系统利用Java进行后端开发,结合SpringBoot框架简化了开发过程。前端采用Vue.js技术,实现数据的可视化展示。MySQL数据库用于存储和管理系统元数据。通过该系统,我们可以高效处理和分析短视频流量数据,为哔哩哔哩平台

用Hadoop搭建完全分布式集群

以上就是用Hadoop搭建完全分布式集群的方法。

hadoop群起集群并测试

hadoop集群启动

[hive] 本地xlsx 导入到hive

首先,将 xlsx 文件中的数据导出为 CSV 格式,这样更方便后续处理。可以使用 Excel 软件将 xlsx 文件另存为 CSV 格式。执行上述命令后,Hive 将会将 CSV 文件中的数据加载到指定的表中。在 Hive 中创建一个新表,用于存储导入的数据。表来验证数据是否成功导入。

Hive【内部表、外部表、临时表、分区表、分桶表】【总结】

分区提供了一个隔离数据和优化查询的可行性方案,但是并非所有的数据集都可以形成合理的分区,分区的数量也不是越多越好,过多的分区条件可能导致很多分区上没有数据。分桶表会将指定的列的值进行哈希散列,并对bucket(桶数量)取余,然后存储到对应的bucket中。分区表和分桶表的本质都是将数据按照不同粒度进

Hadoop运行环境搭建

​ (3)source一下/etc/profile文件,让新的环境变量PATH生效。(1)bin目录:存放对Hadoop相关服务(HDFS,YARN)进行操作的脚本。​ (1)新建/etc/profile.d/my_env.sh文件。(2)etc目录:Hadoop的配置文件目录,存放Ha

大数据Hadoop生态圈

存储: HDFS(namenode,datanode)计算:MapReduce(map+reduce,基于磁盘)便于用sql操作:Hive(核心 metastore,存储这些结构化的数据),同类的还有Impala,hbase等基于yaml的资源调度hive :通过 HQL访问,适合执行ETL,报表查

hive的应用场景

hive的具体应用

探索Hadoop的三种运行模式:单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式

Hadoop作为一种强大的大数据处理框架,有多种运行模式,每种模式都适用于不同的使用场景。本文将介绍Hadoop的三种常见运行模式:单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。

Hadoop-Yarn-启动篇

1、用户执行./start-yarn.sh2、start-yarn.sh中依次启动resourceManager、nodemanager、proxyserver3、根据yarn命令和hadoop-functions.sh找到三个角色的启动类,并且在本地或者远程(通过ssh的方式)启动各自的java进

使用Hadoop和Nutch构建音频爬虫:实现数据收集与分析

随着音频内容在互联网上的广泛应用,如音乐、播客、语音识别等,越来越多的企业和研究机构希望能够获取和分析这些数据,以发现有价值的信息和洞察。而传统的手动采集方式效率低下,无法满足大规模数据处理的需求,因此需要利用自动化爬虫技术来实现音频数据的快速采集与处理。Hadoop:Hadoop是一个开源的分布式

【数仓】Hadoop软件安装及使用(集群配置)

Hadoop集群环境配置,环境准备以及实操步骤,详细介绍Hadoop集群的各个操作步骤

Flink应用场景

Apache Flink 功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署。(2

Windows10 Pyspark+Hadoop 环境配置

Hadoop 补丁包下载地址:https://github.com/kontext-tech/winutils,

【pentaho】kettle读取Hive表不支持bigint和timstamp类型解决。

时候kettle任务jdbc应提供为decimal类型(java 中是bigdecimal类型)的数据。这种仅仅是很难遇到的临界状态场景,其实可以忽略,所以把此判断去除直接让hive的。显示kettle认为此应该是decimal类型(kettle中是TYPE_BIGNUMBER或称BigNumber

Spark 基础概念

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