Hadoop-3.3.0-Centos7安装详解
这里是将JDK添加到user_hbase用户的环境变量中，执行“vi ~/.bash_profile”命令，打开.bash_profile文件，在文件底部添加如下内容即可。配置IP映射，将三台虚拟机的IP地址与对应的主机名进行映射，便于后续可以直接通过主机名访问对应的主机，这里以虚拟机node1为例
有关Hive对数据库的常见操作(二)
分桶和分区一样，也是一种通过改变表的存储模式，从而完成对表优化的一种调优方式 但和分区不同，分区是将表拆分到不同的子文件夹中进行存储，而分桶是将表拆分到固定数量的不同文件中进行存储。需要map字段之间的分隔符："#"；struct类型是一个复合类型，可以在一个列中存入多个子列，每个子列允许设置类型和
【程序员必知必会3】ClickHouse和Hive究竟哪些区别
ClickHouse和Hive都是用于大数据处理和分析的分布式存储和计算系统，但它们之间存在一些区别：架构：ClickHouse采用列式存储和向量化执行引擎，可以实现亚秒级别的数据查询。而Hive采用基于Hadoop的数据存储和MapReduce计算引擎，数据查询速度相对较慢。查询语言：ClickH
第二章 hive环境配置
rw-r--r--. 1 root root 609556480 3 月 21 15:41 mysql-5.7.28- 1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar。libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28
（头哥）Hive的安装与配置
(必须在第一关基础上执行）
HIVE:分科求平均分
在这个实战中，我们使用了Hive框架来处理学生的月考成绩数据。首先，我们准备了三个文本文件，分别包含了语文、数学和英语的月考成绩数据。这些数据被上传到HDFS的指定目录。接着，我们启动了Hive Metastore服务，并通过Hive客户端连接到Hive。在Hive中，我们创建了一个分区表stude
【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据
方法会将获得到的数据返回到Driver端，所以，使用这两个方法时需要注意数据量，以免Driver发生。读取clickhouse数据库数据。中的所有数据都获取到，并返回一个。****获取指定字段的统计信息。类似，只不过将返回结构变成了。的形式返回一行或多行数据。
Hadoop面经
Hadoop面经
Hadoop笔记
大数据指高速 (Velocity) 涌现的大量 (Volume) 多样化 (Variety) 具有一定价值（ Value ）并且真实（ veracity ）的数据，其特性可简单概括为 5V高速: 数据每秒产生的速度相对比较块大量: 数据总量一般比较庞大，所考虑的存储和计算与一般的其他技术会不一样。
Hadoop：认识MapReduce
随着需要处理的数据量激增，我们开始借助分布式并行编程来提高程序的性能，分布式并行程序运行在大规模计算机集群上，可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得海量计算的能力。谷歌公司最先提了分布式并行模型MapReduce，hadoop MapReduce则是其的开源实现。传统并行计算框架MapReduce
最简单的Hadoop+Spark大数据集群搭建方法，看这一篇就够啦
最近有小伙伴私信我，flink 软件安装在虚拟机上很简单，就是安装包解压即可，有没有 hadoop + spark 的安装文档呢？所以今天周六刚好不用上班，花了一天时间整理了一下自己现在使用集群的搭建过程，希望对各位小伙伴有帮助！Tips：以下是集群搭建过程的记录啦，word 文档和搭建好了的集群，
超级暴龙战士的核心竟是——————Hadoop生态圈和spark技术特点
MapReduce 是一种编程模型，用于处理大规模数据集。它将任务分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段将输入数据拆分成键值对，然后应用用户定义的函数进行处理。Reduce 阶段将 Map 阶段的输出进行合并和汇总。MapReduce 适用于离线数据处理，但不适合实时数据处理
hadoop伪集群部署教程
本文将介绍如何安装和配置Hadoop，一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。您将学习如何安装Java Development Kit (JDK) 和Hadoop，并进行必要的配置。通过按照本文提供的步骤，您将能够在自己的机器上搭建一个Hadoop伪集群，并通过浏览器访问Hadoop的管理页面
大数据和Hadoop
这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的，太多的小文件会徒增NameNode的负担，甚至会使其崩溃。2NN（secondary NameNode）：并⾮NN的热备，当NN挂掉的时候，并不能马上替换NN并提供服务，2NN是辅助NN，分担其工作量，比如定期合并fsimage和edits，并推
【Hadoop】Hadoop概述与核心组件
大数据Hadoop概述，Hadoop组件及核心组件介绍
【汪汪学HADOOP】第一天:Hadoop环境配置
自学中，仅供参考。。有错误请指正。。。
单机搭建hadoop环境（包括hdfs、yarn、hive）
然后，下载hadoop安装包，这个包就包括了hdfs服务器和yarn服务器的执行文件和配置脚本。首先，要配置好Java的JAVA_HOME和PATH（etc/hadoop/hadoop-env.sh里的JAVA_HOME要改为本机的JAVA_HOME），还是有ssh本机的免密码登录。etc/hado
HADOOP伪分布式安装步骤
在弹出的提示中输入yes(y)
深入了解Hadoop：架构、组件与工作流程
用户只需编写少量的Map和Reduce函数代码，就可以利用Hadoop的分布式处理能力来完成复杂的数据处理任务。同时，Hadoop还提供了丰富的API和工具来支持数据的导入、导出、格式转换等操作，使得用户可以更加灵活地使用和处理大数据。Hadoop是一个分布式系统的基础架构，用户可以在不了解分布式底
初入云上大数据2
Hadoop生态圈是由一系列基于Hadoop开发的相关工具、库、应用程序、平台和服务组成的生态系统。它们都是用于大数据处理、分析和存储的技术，旨在解决大规模数据处理问题。MapReduce是一个分布式计算框架，主要由两部分组成：编程模型和运行时环境。其中，编程模型为用户提供了非常易用的编程接口，用户
