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- 深入HBase——引入
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引入前面我们通过深入HDFS到深入MapReduce,从设计和落地,去深入了解了大数据最底层的基石——存储与计算是如何实现的。这个专栏则开始来看大数据的三驾马车中最后一个。通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解,我们知道GFS在数据写入时,只对顺序写入有比较弱的一致性保障,而对于数据读取,虽然GFS支持随机读取,但在当时的硬件条件下,实际上也是支撑不了真正的高并发读取的;此外,M
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- 深入理解Hadoop 1.0.0源码架构及组件实现
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假如我现在500M这样的数据,如何存储?500M=128M+128M+128M+116M分为四个块进行存储。计算的时候,是按照片儿计算的,而不是块儿。块是物理概念,一个块就是128M,妥妥的,毋庸置疑。片是逻辑概念,一个片大约等于一个块。假如我现在需要计算一个300M的文件,这个时候启动多少个MapTask任务?答案是有多少个片儿,就启动多少个任务。一个片儿约等于一个块,但是最大可以128M*1.
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目录一、UDF概述二、UDF种类三、如何自定义UDF四、自定义实现UDF和UDTF一、JSONObject解析JSON对象二、JSONArray解析JSON数组对象三、两个UDF的配合使用过程一、UDF概述UDF全称:User-DefinedFunctions,即用户自定义函数,在HiveSQL编译成MapReduce任务时,执行java方法,类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件,方便
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MapReduce用例代码的编写流程1)函数入口①首先创建配置对象Configuration,用于加载配置文件的信息;②创建一个Job对象,通过getInstance()函数设置当前main函数所在的类,设置后运行代码可以找到函数的入口;③设置MapReduce的输入输出路径用于输入数据和输出计算的数据结果;注意若要是输出的路径在集群中已经存在,需要操作HDFS进行判断与删除,在此处要建立一个HD
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点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!MyBatis更新完毕目前开始更新Spring,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)Cl
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1.HBase简介HBASE理论HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的开源数据库,对大数据实现了随机定位和实时读写。HBase是基于Google的Bigtable技术实现的,GoogleBigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop的HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase利用Hadoop的M
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Hadoop包含HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源管理器)、MapReduce(编程模型)。一、三大组件的简介(1)HDFS(HadoopDistributedFileSystem):HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。主要负责数据的存储和管理,可以将大数据集分成多个数据块,并将数据块分配到不同的计算节点上存储,提高数据的可靠性和处理效率。旨
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编写Python代码实现词频统计(python+hadoop+mapreduce+yarn)搭建完全分布式高可用大数据集群(VMware+CentOS+FinalShell)搭建完全分布式高可用大数据集群(Hadoop+MapReduce+Yarn)本机PyCharm连接CentOS虚拟机在阅读本文前,请确保已经阅读过以上三篇文章,成功搭建了Hadoop+MapReduce+Yarn+Python
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Hadoop1.0指的是版本为ApacheHadoop0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop,组件主要由HDFS和MapReduce两个系统组成,HDFS是一个分布式文件存储系统,MapReduce是一个离线处理框架,分为三部分,运行时环境为JobTracker和TaskTracker,编程模型为Map映射和Reduce规约,数据处理引擎为MapTask和ReduceTask,Hado
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HADOOP介绍hadoopHDFS
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调度与管理服务Azkaban是一款基于Java编写的任务调度系统任务调度,来自LinkedIn公司,用于管理他们的Hadoop批处理工作流。Azkaban根据工作的依赖性进行排序,提供友好的Web用户界面来维护和跟踪用户的工作流程。YARN是一种新的Hadoop资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,解决了旧MapReduce框架的性能瓶颈。它的基本思想是把资源
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理性谈谈Hue的优缺点平时做数据开发用的比较多的是CDH的Hue,Hue提供了对接Hadoop平台的UI界面,可以对Hbase数据进行直接操作,执行Mapreducer任务时有可视化的执行界面,进行数据报表和Oozie定时任务,可以说还是非常的方便的。但是用久了就会发现Hue也有许多痛点。数据表不能直接方便地导出Excel,降低了工作效率UDF和函数支持较差,没有自带的数据分析常用UDF函数库,也
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花菜回锅肉
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Hadoop入门篇概述Hadoop是使用Java编写的,是为了解决大数据场景下的两大问题,分布式存储和分布式处理而诞生的,包含很多组件、套件。需要运行在Linux系统下。主要包括HDFS和MapReduce两个组件。下载安装下载下载地址https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/选择合适自己的tar.gz版本下载,该文档选择V3.2.1。Hadoop
- Hive重点面试题
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文章目录Hive面试重点题目及答案1.Hive的优缺点及使用场景2.Hive与数据仓库的区别3.Hive的基本架构与元数据存储4.Hive内外部表的区别及适用场景5.Hive数据倾斜原因与解决方法6.HiveMapReduce的底层实现与优化方式7.Hive窗口函数的使用场景8.Hive分区与分桶的区别9.Hive的存储格式10.Hive计算引擎(MapReduce,Tez,Spark)的对比Hi
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
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mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
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使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
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• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
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3.策略灵活度方
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onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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D