Hadoop的任务调度与资源管理
1.背景介绍Hadoop是一个分布式文件系统和分布式计算框架，由Google的MapReduce和Google File System(GFS)技术启发。Hadoop的核心组件有HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。Hadoop的任务调度与资源
【YARN】【Apache Hadoop YARN】【架构】
每个应用程序的ApplicationMaster负责从EJB协商适当的资源容器，跟踪它们的状态并监视进度。YARN通过ReservationSystem支持资源预留的概念，ReservationSystem是一个允许用户指定资源随时间和时间约束的配置文件的组件（例如，ReservationSyste
解析Hadoop三大核心组件：HDFS、MapReduce和YARN
在大数据时代，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，已经成为处理大规模数据的首选工具。它采用了分布式存储和计算的方式，能够高效地处理海量数据。Hadoop的核心由三大组件组成：HDFS、MapReduce和YARN。本文将为您逐一介绍这三个组件。
安装配置hive
正确安装Hive；正确配置Hive，理解其配置原理。
hive--外部表常用操作 全面且详细
在创建表的时候可以指定external关键字创建外部表,外部表对应的文件存储在location指定的hdfs目录下,向该目录添加新文件的同时，该表也会读取到该文件(当然文件格式必须跟表定义的一致)。外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来，所以hive表会认为自己不完全独占这份数据，所
Hadoop3.x基础（1）
1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——**Hadoop生态圈**。Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件
Hadoop
namenode是知道所有文件的块列表以及块列表的位置的，比如这个文件有3个块 1，2，3，分别在datanode1 datanode2 datanode3的位置上。当datanode启动的时候，会告诉namenode，说：“大哥，我启动了”，然后将自己负责的文件的块列表，也就是自己管理了哪些文件的
SQL Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，用于处理大规模的结构化数据
Hive的数据模型是基于表的，用户可以通过Hive的DDL语句来创建表，并通过Hive的DML语句来插入、更新和删除数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理和分析大规模的结构化数据。总结来说，Hive的数据模型是基于表的，支持
Hadoop性能调优建议
5、HDFS的Handler数量由dfs.namenode.handler.count、dfs.namenode.service.handler.count和dfs.datanode.handler.count控制。Dfs.namenode.service.handler.count Namen
HiveQL是一种类似于SQL的查询语言，用在Hadoop生态系统中进行数据查询和分析
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于关系型数据库的查询语言HiveQL，使用户可以使用类似于SQL的语法来查询和分析存储在Hadoop集群中的大规模数据。总而言之，HiveQL是一种用于在Hadoop集群上进行数据查询和分析的查询语言，它提供了类似于SQL的语法和功
在虚拟机上从0开始安装 hadoop 3.1.3 集群记录
192.168.10.12 hadoop12是Yarn节点。192.168.10.11 hadoop11是主节点。192.168.10.13 hadoop13是从节点。使用centos7.5 DVD。-设置查询hadoop脚本。环境虚拟机 VMware。
使用 Hadoop 进行大数据处理
1.背景介绍Hadoop 是一个开源的分布式大数据处理框架，由 Apache 基金会支持和维护。它由 Google 的 MapReduce 算法和 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)组成。Hadoop 可以处理大量数据，并在多个节点上并行处理数据，提高处理速度和效率。Hadoop 的核心组件包
HIVE核心优化方案
目录1.数据采样2.join优化3.Hive索引4.数据倾斜。
如何使用Hive或者HadoopMR访问表格存储中的表
更新时间：2023-12-14 09:58本文主要为您介绍如何使用Hive或者HadoopMR访问表格存储中的表。
Hive调优-计算资源分配
有些时候，代码运行速度慢、效率低，可能仅仅是因为资源分配不当。
Windows下使用hadoop+hive+sparkSQL
在windows下使用spark-sql的解决办法，包括windows下使用hdfs的解决办法
Apache Hadoop介绍, 大数据世界的大门
存储: HDFS, HBase计算: MapReduce, Hive, Spark, Flink传输: Sqoop, Flume, Kafka...下面是关于大数据体系的详细概念图Hadoop之父: 道格 卡丁(Doug Cutting)吉祥物: 大象Hadoop的介绍:在狭义上指的是HDFS,
Hive核心优化
分桶就是分文件, 在创建表的时候, 指定分桶字段, 并设置分多少个桶, 在添加数据的时候, hive会根据设置分桶字段, 将数据划分到N个桶(文件)中, 默认情况采用HASH分桶方案 , 分多少个桶, 取决于建表的时候, 设置分桶数量, 分了多少个桶最终翻译的MR也就会运行多少个reduce程序(H
【hive】列转行—collect_set()/collect_list()/concat_ws()函数的使用场景
【hive】列转行—collect_set()/collect_list()/concat_ws()函数的使用场景
Hadoop-MapReduce-源码跟读-ReduceTask阶段篇
1、初始化：比如构建作业和尝试任务的上下文、更新任务状态，构建输出提交器等2、Shuffle：根据本地模式和集群模式生成不同的线程（Fetcher）组来收集map端的输出3、Sort：对Shuffle的结果进行排序合并4、SecondarySort：对相同key的value进行二次排序5、构建自定义
