【大数据学习 | Zookeeper】客户端命令行操作
（4）mtime:znode 最后修改的亳秒数(从 1970 年开始)（5）pZxid:znode 最后更新的子节点 zxid（6）cversion:znode 子节点变化号，znode 子节点修改次数（6）dataversion:znode 数据变化号（8）aclVersion:znode 访问控
Hive-4.0.1版本部署文档
由于4.0.1版本已经废弃hive CLI，所以只能通过beeline连接，上述配置是允许使用未知用户连接。创建 Hive 的元数据库。确保数据库驱动已放置在。
了解Hadoop：大数据处理的核心框架
Hadoop诞生于2006年，是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。Hadoop是由Apache基金会开发的，其命名源于一个虚构的名字，没有特别的含义。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理。它支持在商品硬
Hadoop完全分布式环境搭建步骤
本文介绍Hadoop完全分布式环境搭建方法，这个Hadoop环境用于安装配置Spark。假设读者已经安装好Visual Box 7.0.6虚拟环境与一个CentOS 7虚拟机（如果熟悉这两个步骤不，可以反馈给博主，博主将另外上个博文讲解）。下面直接从Linux的统一配置开始讲解。
基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统
基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统是一款强大的智能推荐工具。它依托Hadoop的分布式存储和计算能力，能够高效处理豆瓣海量的电子图书数据。利用Hadoop的MapReduce编程模型，对大规模数据进行并行处理，快速找出图书之间的潜在关联和用户的兴趣模式。基于这些分析结果，系统为用户精准推荐符合其
大数据-221 离线数仓 - 数仓 数据集市 建模方法 数仓分层 ODS DW ADS
数据仓库层次的划分不是固定不变的，可以根据实际需求进行适当裁剪或者是添加，如果业务相对简单和独立，可以将DWD、DWS进行合并。数据仓库（DW）是一种反映主题的全局性数据组织，但全局性数据仓库往往太大，在实际应用中他们按部门或业务分别建立反映各个子主题的局部性数据组织，即数据集市（Data Mart
Hive的部署，远程模式搭建，centos换源，linux上下载mysql。
已经给大家准备好了，这个文件里包含了应该有的hive的压缩包，mysql的jar包驱动，还有hadoop02和03的hive-site文件。删除当前目录下版本比较低的guava，如果不是下载的4.0版本的，可能自己的guava不是22版本，大家根据自己的实际情况进行修改哈。删除当前目录下版本比较低的
Linux系统部署Hive数据仓库
启动前面配置好的hdfs 以及YARN，然后再使用命令bin/hive(完整路径：/export/server/hive/bin/hive)启动Hive。修改/export/server/hadoop/etc/hadoop路径下core-site.xml文件，新增如下配置。切换为hadoop用户，在
Hadoop(YARN)
YARN是Hadoop集群的资源管理和调度系统，它负责为各种分布式计算任务分配和管理资源,包含以下组件：ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster， Container。
【大数据技术基础 | 实验十一】Hive实验：新建Hive表
本实验介绍Hive的DDL操作，能够在Hive中新建，显示，修改和删除表等功能。
Hive中分区（Partition）和分桶（Bucket）区别
Hive中分区（Partition）和分桶（Bucket）区别
【头歌】Hive基本查询操作（二） 答案
【头歌】Hive基本查询操作（二） 答案第1关：Hive排序第2关：Hive数据类型和类型转换第3关：Hive抽样查询
Hive SQL中判断内容包含情况的全面指南
原理如果现有的函数无法满足特定的包含内容判断需求，可以编写用户自定义函数（UDF）。例如，当需要使用复杂的自然语言处理规则或特定的业务逻辑来判断是否包含某些内容时。示例（以Python编写UDF为例）首先，编写一个Python函数来实现判断逻辑。例如，判断一个字符串是否包含另一个字符串，并且忽略大小
六、深度剖析 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的数据存储机制与读写流程
HDFS 是一种高度分布式的文件系统，其专门为在大规模的集群环境之下存储和管理海量规模的数据而精心设计。它具备着极高的容错性、极为可靠的稳定性以及强大的可扩展性等显著特点，能够轻松处理 PB 级乃至更加庞大的数据量。HDFS 采用了主从架构的模式，主要是由 NameNode 和 DataNode 共
Zookeeper实现Hadoop高可用集群
一、zookeeper概述ZooKeeper概念: Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架。本质上是一个分布式的小文件存储系统ZooKeeper作用: 主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。ZooKeeper结构: 采用树形层次结构，ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znod
Hive 必知必会
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将sql转为MR或Spark任务进行运算，又可以说是MapReduce或Spark sql的客户端；由于直接使用MR进行开发的难度大，学习成本高，所以采用了类sql语法的hive。支持的计算引擎：MR、Tez、Spark，暂不展开。
hadoop-Zookeeper安装
本文主要描述zookeeper的安装过程
Hive基础
Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一种机制来查询和管理PB级别的分布式存储数据。Hive使用类似于SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户能够轻松地进行大数据处理。通过Hive，可以将复杂的MapReduce任务简化为简单的查询语句，极大地提高了开发效率。Hive
Hadoop框架及应用场景说明
Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构。由多个组件组成，组件之间协同工作，进行大规模数据集的存储和处理。本文将探讨Hadoop的架构以及应用场景。
【大数据技术基础 | 实验十】Hive实验：部署Hive
本实验介绍Hive的工作原理和体系架构，学会如何进行Hive的内嵌模式部署，启动Hive，然后将元数据存储在HDFS上。
