项目实践---Windows11中安装Zookeeper/Hadoop/Hive的部分问题解决
Windows11中安装Zookeeper/Hadoop/Hive的部分问题解决
hive面试题
hive面试题
Hive与HBase集成
在大数据生态系统中，Apache Hive 和 Apache HBase 是两种广泛使用的工具，各自擅长不同类型的任务。Hive 是一个数据仓库工具，适用于批处理和查询，而 HBase 是一个 NoSQL 数据库，适用于快速读写和随机访问。通过将 Hive 和 HBase 集成，可以充分利用两者的优
HBase基础
在 HBase 表中，一条数据拥有一个全局唯一的键(RowKey)和任意数量的列(Column)，一列或多列组成一个列族(Column Family)，同一个列族中列的数据在物理上都存储在同一个 HFile 中，这样基于列存储的数据结构有利于数据缓存和查询。HBase Client 为用户提供了访问
【Hadoop实战】Hadoop集群搭建攻略零失误，最完整的Hadoop搭建流程
Hadoop搭建攻略，HDFS教程，MapReduce，网络配置，免密配置，环境配置，核心配置文件，授权访问等等
大数据开发--基于Hive的航空公司客户价值分析案例
本文主要以利用Hive对数据进行处理，Hive 是一个适用于处理大规模数据的开源数据仓库工具，提供了 SQL-Like 查询语言和良好的容错性，可以方便地进行数据查询和分析。通过对航空公司客户数据进行清洗分析，并通过K-means聚类将客户划分成几种不同的群体，根据不同群体中的各个特征指标，进一步得
Hadoop编程课程设计：蔬菜统计（源码私聊）
在开发期间，有目的去用学习到的一些东西，仔细的考虑工作流程的规律和步骤，充分的利用手中的开发工具，使自己的开发精确，让用户能够尽量简单的进行操作。但还有很多不足之处，这些都要在今后的设计工作中要努力改进和完善的。通过实际的开发项目，我学习并掌握各种技术知识和技能。深入了解Hadoop生态系统的各个组
深入解析Spark：定义、架构、原理、应用场景及常用命令
Apache Spark 是一个功能强大、易于使用的大数据处理工具，广泛应用于各种数据处理和分析场景。在实际应用中，用户可以根据具体需求选择合适的 Spark 组件和 API，充分发挥 Spark 的强大功能。本文将全面介绍 Spark，包括其定义、架构、工作原理、应用场景及常见命令体系，帮助读者深
Hive数据仓库涵盖的主要方面及一些拓展内容
Hive最初由Facebook开发，后贡献给Apache软件基金会，迅速成为处理和查询PB级数据集的首选工具。它引入了HiveQL，一种类SQL的查询语言，极大地降低了大数据分析的门槛，使非程序员的数据分析师也能轻松操作大数据。假设我们想计算每个用户的全名长度，但Hive原生不支持字符串拼接后的长度
分布式数据处理：Hadoop与Spark的全面比较
1.背景介绍分布式数据处理是大数据时代的必经之路，随着数据规模的不断扩大，单机处理的能力已经不能满足需求。因此，分布式计算技术逐渐成为了主流。Hadoop和Spark是目前最为流行的分布式计算框架之一，它们各自具有不同的优势和应用场景。在本文中，我们将对Hadoop和Spark进行全面的比较，以帮助
Hadoop框架
Hadoop由Apache Software Foundation开发，是一个用于存储和处理大数据的开源框架。它能够在计算机集群上分布式存储和处理大量数据，并具备高容错性和高可扩展性。Hadoop最初由Doug Cutting和Mike Cafarella开发，并以《指环王》中的角色“哈比人”（Ho
Hadoop
Hadoop开发是一个针对大规模数据集处理的开源分布式计算框架。以下是关于Hadoop开发的一些关键信息和概念：一、Hadoop概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。它包含两个核心组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 用于存
linux下3.1.3Hadoop中hdfs环境详细配置过程
移动到该目录下，注意如果是在下可能找不到该目录，需要多执行一步cd /回到根目录cd etc打开里面的hosts文件vi hosts在该文件增加HDFS涉及的所有节点的ip地址和节点名称，例如我的就是：……执行完后记得回到~下。
Hadoop 2.0 大家族（三）
本文讲解Hadoop2.0大家族，介绍Hive和Oozie。
hive将时间字符串转换为timestamp的几种写法
hive将时间字符串转换为timestamp的几种写法
面试专区|【74道Hadoop高频题整理(附答案背诵版)】
Hadoop的序列化和反序列化是其处理数据的一个重要方面，特别是在MapReduce过程中。在Hadoop中，序列化涉及将对象转换成可以在网络上发送或写入磁盘的格式，而反序列化则是将这些格式还原回原始对象。Hadoop使用自己的序列化框架，不同于Java的原生序列化，因为它更加高效和灵活。为了在Ha
Hive数据库操作
原因：手动在hdfs创建的分区目录信息，并没有保存到元数据库中，所以查询的时候从mysql元数据库查询不到country=en的分区信息，所以查不到数据。方案一（手动修复）：想要读取到country=en分区的数据，可以添加country=en分区的元数据信息到mysql。思考：能否手动在hdfs添
Hadoop 请求数据长度 Requested Data length 超过配置的最大值
Spark 任务速度变慢，也不失败。DataNode 内存足够 CPU 负载不高 GC 时间也不长。查看 DataNode 日志，发现有些日志出现很多 Netty RPC 超时。
Hadoop：全面深入解析
本文从定义、架构、原理、应用场景、常见命令、安装与配置、性能优化、安全性、未来发展和社区支持等多个方面对Hadoop进行了全面深入的解析。希望通过本文，读者能够对Hadoop有一个清晰和全面的认识，并能够在实际工作中灵活运用这一强大的工具，解决大规模数据处理和分析的挑战。未来，随着大数据技术的发展，
hadoop词频统计
此文章基于搭建好hadoop之后做的词频统计实验，以上是链接。
