Hadoop中解决跨split问题

Hive高级SQL技巧及实际应用场景小技工丨大数据随笔 sql hive 数据仓库大数据
Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL（称为HiveQL）的语言，Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧，并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述：窗口函数允许我们在不使用GR
hive 数字转换字符串_Hive架构及Hive SQL的执行流程解读 weixin_39756416 hive 数字转换字符串
1、Hive产生背景MapReduce编程的不便性HDFS上的文件缺少Schema(表名，名称，ID等，为数据库对象的集合)2、Hive是什么Hive的使用场景是什么？基于Hadoop做一些数据清洗啊(ETL)、报表啊、数据分析可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/RJob然后在Hadoop执行。由Facebook开源，
Java字符串以“.“分割 slient_love 软件开发
今天开发中需要对图片地址进行拼接，使用字符串分割函数split()进行处理，发现数组为空：Stringtemp=image[i];String[]str=temp.split(".");在百度之后发现，需要使用转义字符。测试成功~String[]str=temp.split("\\.");注意哦，在正则表达式中，小数点指的是任意字符，因此不能直接用".“来匹配小数点，需要使用”\\."来匹配小数点
在hadoop上运行python_hadoop上运行python程序廷哥带你小路超车
数据来源：http://www.nber.org/patents/acite75_99.zip首先上传测试数据到hdfs：[root@localhost:/usr/local/hadoop/hadoop-0.19.2]#bin/hadoopfs-ls/user/root/test-inFound5items-rw-r--r--1rootsupergroup1012010-10-2414:39/us
ranger集成starrock报错蘑菇丁大数据+机器学习+oracle 大数据
org.apache.ranger.plugin.client.HadoopException:initConnection:UnabletoconnecttoStarRocksinstance,pleaseprovidevalidvalueoffield:{jdbc.driverClassName}..com.mysql.cj.jdbc.Driver.可能的原因JDBC驱动缺失：运行环境中没有安
深入大数据世界：Kontext.TECH的Hadoop之旅钱桦实Emery
深入大数据世界：Kontext.TECH的Hadoop之旅winutils项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/winut/winutils在大数据的浩瀚宇宙中，Hadoop作为一颗璀璨的星辰，一直扮演着至关重要的角色。对于渴望探索这一领域的开发者和学习者而言，Kontext.TECH提供了一扇独特而便捷的大门，让你的学习之旅更加顺畅。项目介绍Kontext.Ha
大数据学习（61）-Impala与Hive计算引擎 viperrrrrrr 学习 impala hive yarn hadoop
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大数据学习（62）- Hadoop-yarn viperrrrrrr 大数据 yarn
&&大数据学习&&系列专栏：哲学语录:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、YARN概述1.YARN简介Hadoop-YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它作为Hadoop的第二代资源管理框架，负责管理和分配集群中的计算资源。YARN的设计目标是提供一个通用的资源管理框架，使得Hadoop集群可以同时运
HBase2.6.1部署文档 CXH728 zookeeper hbase
1、HBase概述ApacheHBase是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上的分布式、列存储、NoSQL数据库。它适合处理结构化和半结构化数据，能够存储数十亿行和数百万列的数据，并支持实时读写操作。HBase通常应用于需要快速随机读写、低延迟访问以及高吞吐量的场景，例如大规模日志处理、社交网络数据存储等。HBase特性列存储模型：HBase的数据是按列族存储的，适合高稀疏数据。行键分区
Hive-4.0.1版本部署文档 CXH728 hive hadoop 数据仓库
1.前置要求操作系统：建议使用CentOS7或Ubuntu20.04（本试验使用的是CentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)）Java环境：建议安装Java8或更高版本。Hadoop：Hive需要依赖Hadoop进行分布式存储，建议安装Hadoop3.x版本（本实验采用的是hadoop3.3.6）。数据库：HiveMetastore需要数据库支持，建议使用MySQL、Pos
hive-3.1.3部署文档 CXH728 hive hadoop 数据仓库
提前准备一个正常运行的hadoop集群java环境hive安装包下载地址：https://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gzmysql安装包1、内嵌模式由于内嵌模式使用场景太少（基本不用），所以仅练习安装查看基础功能[root@master~]#tarxfapache-hive-3.1.3-bin
mySQL和Hive的区别 iijik55 面试学习路线阿里巴巴 hive mysql 大数据 tomcat 面试
SQL和HQL的区别整体1、存储位置：Hive在Hadoop上；Mysql将数据存储在设备或本地系统中；2、数据更新：Hive不支持数据的改写和添加，是在加载的时候就已经确定好了；数据库可以CRUD；3、索引：Hive无索引，每次扫描所有数据，底层是MR，并行计算，适用于大数据量；MySQL有索引，适合在线查询数据；4、执行：Hive底层是MapReduce；MySQL底层是执行引擎；5、可扩展性
Bert的使用巨鹿.. 深度学习记录 bert 人工智能深度学习
一、Data.py#data负责产生两个dataloaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#给X,Y和分割比例，分割出来一个训练集和验证机的X,Yimporttorchdefread_file(path):data=[]label=[]with
flink-cdc实时增量同步mysql数据到elasticsearch 大数据技术派 #Flink elasticsearch flink mysql
什么是CDC？CDC是（ChangeDataCapture变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn说明：如果没有安装hadoop，那么可以不用yarn，直
搭建分布式Hive集群逸曦玥泱大数据运维分布式 hive hadoop
title:搭建分布式Hive集群date:2024-11-2923:39:00categories:-服务器tags:-Hive-大数据搭建分布式Hive集群本次实验环境：Centos7-2009、Hadoop-3.1.4、JDK8、Zookeeper-3.6.3、Mysql-5.7.38、Hive-3.1.2功能规划方案一（本地运行模式）Master主节点（Mysql+Hive）192.168
Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系夜行容忍 hadoop spark hive
Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件：HDFS(HadoopDistributedFileSystem)：分布式文件系统，提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator)：集群资源管理和作业调度系统。MapReduce：基于YARN的并行处理框架，用
Windows系统下解压".tar"文件出错，提示：无法创建符号链接，可能需要以管理器身份运行winrar ruangaoyan
1、解压文件出错，如下信息：D:\tools\hadoop-3.1.2.tar.gz:无法创建符号链接D:\tools\hadoop-3.1.2\hadoop-3.1.2\lib\native\libhadoop.so您可能需要以管理器身份运行WinRAR!客户端没有所需的特权。2、解决方式如下：WIN+R快捷的打开命令窗口，输入CMD输入：cd/dD:\tools\hadoop-3.1.2这是我
大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系雨中徜徉的思绪漫溢大数据 hadoop hive
大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中，Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术，它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。Hadoop：Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
ZooKeeper学习总结（1）——ZooKeeper入门介绍一杯甜酒 ZooKeeper学习总结 Zookeeper
1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目，它是分布式系统中的协调系统，可提供的服务主要有：配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。它有如下的一些特点：简单Zookeeper的核心是一个精简的文件系统，它支持一些简单的操作和一些抽象操作，例如，排序和通知。丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的，可实现一些协调数据结构和协议。例如，分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
Zookeeper+kafka学习笔记 CHR_YTU Zookeeper
Zookeeper是Apache的一个java项目，属于Hadoop系统，扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器，比如我在搭建hadoop的HDFS的时候，需要在一个主机器上（Master节点）配置好HDFS需要的各种配置文件，然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上，这样各个机器拿到的配置信息是一致的，才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务：一种集
麒麟arm架构系统_安装nginx-1.27.0_访问500 internal server error nginx解决_13: Permission denied---Linux工作笔记072 添柴程序猿 java nginx-1.27.0 nginx最新版安装麒麟v10 arm架构麒麟v10 安装nginx
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Zookeeper与Kafka学习笔记上海研博数据 zookeeper kafka 学习
一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储，不适合大数据量场景数据变更通过版本号（Version）控制，实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南 bBADAS python
在处理长文本时，将其切割成较小的片段是常见的需求，尤其是在自然语言处理任务中。CharacterTextSplitter是一个强大的工具，用于通过字符分隔符对文本进行分割，本文将深入介绍如何使用它进行文本处理。技术背景介绍当面对一份冗长的文本时，比如总统演讲稿、法律文档等，我们常常需要将其拆分成便于处理的小段。CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具，专门用于基于特定
phoenix无法连接hbase shell创建表失败_报错_PleaseHoldException: Master is initializing---记录020_大数据工作笔记0180 添柴程序猿 hbase连接报错 phoenix连接hbase phoenix PleaseHoldExcep
今天发现,我的phoenix,去连接hbase集群,怎么也连不上了,奇怪了...弄了一晚上org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing[root@hadoop120bin]#ll总用量184-rwxr-xr-x.1rootroot36371月222020chaos-daemon.sh-rwxr-xr-x.1root
Hadoop的运行模式对许 #Hadoop hadoop 大数据分布式
Hadoop的运行模式1、本地运行模式2、伪分布式运行模式3、完全分布式运行模式4、区别与总结Hadoop有三种可以运行的模式：本地运行模式、伪分布式运行模式和完全分布式运行模式1、本地运行模式本地运行模式无需任何守护进程，单机运行，所有的程序都运行在同一个JVM上执行Hadoop安装后默认为本地模式，数据存储在Linux本地。在本地模式下调试MapReduce程序非常高效方便，一般该模式主要是在
df.explode() 及等价写法 Cheer-ego Coding随手记 python pandas
数据场景以下面的DataFrame为例，每行数据都有多个site，以、分隔我想把数据分成多行，即一个query对应一个site，效果如下。如何实现？代码写法1：df.explode()#将site列的字符串按、拆分成列表df['site']=df['site'].str.split('、')#使用explode方法将列表元素展开成多行df_exploded=df.explode('site')注意
Hadoop的mapreduce的执行过程画纸仁大数据 hadoop mapreduce 大数据
一、map阶段的执行过程第一阶段：把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize（128M），每一个切片由一个MapTask处理。（getSplits）第二阶段：对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量，value是本行的文本内容。（TextInputFormat）第三阶段：调用Mapp
Hadoop：分布式计算平台初探 dccrtbn6261333 大数据运维 java
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算，HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释M
文档进行embedding，Faiss向量检索被编程为难的小娃娃 embedding faiss
这里采用Langchain的HuggingFaceEmbeddings参照博主，改了一些东西，因为Langchain0.3在0.2的基础上进行了一定的修改fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingsfromlang
【Hadoop】如何理解MapReduce？ 2302_79952574 hadoop mapreduce 数据库
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。通过这种方式，MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map（映射）：将输入数据分割成小块，并对每个小块进行初步处理。输出键值对（key-valuepairs），例如。2.Shuffle和Sort（洗牌
[星球大战]阿纳金的背叛 comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的......... 但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
看懂它，你就可以任性的玩耍了！ aijuans JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。 function jClass(b
Java常用工具包 Jodd Kai_Ge java jodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集，包含一些实用的工具类和小型框架。简单，却很强大！写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb Jodd 被分成众多模块，按需选择，其中工具类模块有： jodd-core &nb
SpringMvc下载 120153216 springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD) public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) { OutputStream os = null; InputStream is = null;
Python 标准异常总结 2002wmj python
Python标准异常总结 AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d） FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
SQL函数返回临时表结构的数据用于查询 357029540 SQL Server
这两天在做一个查询的SQL，这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据，这些数据都是INT类型，然后用IN条件进行查询，并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据，于是想到了用SQL函数返回值，并且也这样做了，由于是返回多条数据，所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串，这时就遇到问题了，在查询SQL中因为条件是INT值，SQL函数的CAST和CONVERST都
java 时间格式化 | 比较大小| 时区个人笔记 7454103 java eclipse tomcat c MyEclipse
个人总结！不当之处多多包含！引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区：位置：(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上) set JAVA_OPT
时间获取Clander的用法 adminjun Clander 时间
/** * 得到几天前的时间 * @param d * @param day * @return */ public static Date getDateBefore(Date d,int day){ Calend
JVM初探与设置 aijuans java
JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台
SQL中ON和WHERE的区别 avords
SQL中ON和WHERE的区别数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时，on和where条件的区别如下： 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。
说说自信 houxinyou 工作生活
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WEBLOGIC事务超时设置 bijian1013 weblogic jta 事务超时
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两年已过去，再看该如何快速融入新团队 bingyingao java 互联网融入架构新团队
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Spark分析Nginx和Apache的access.log，第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析，按行解析就的方法是正则表达式： Nginx的access.log解析正则表达式 val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
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Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs. IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature. but the functional programming style
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读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式 bylijinnan java 设计模式
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windows7下SVN和Eclipse插件安装 chenyu19891124 eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装，今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式，一种是直接下载插件包，二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别，始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统：windows7JDK：1.7svn插件包版本：1.8.16Eclipse：3.7.2工具下载地址：Eclipse下在地址：htt
[转帖]工作流引擎设计思路 comsci 设计模式工作应用服务器 workflow 企业应用
作为国内的同行，我非常希望在流程设计方面和大家交流，刚发现篇好文(那么好的文章，现在才发现，可惜)，关于流程设计的一些原理，个人觉得本文站得高，看得远，比俺的文章有深度，转载如下 ================================================================================= 自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
Linux 查看内存，CPU及硬盘大小的方法 daizj linux cpu 内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令 [root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz model name :
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放手吧,就像不曾拥有过一样 dcj3sjt126com
内容提要：静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事，触碰生命最深层次的感动，献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由，将那些令你痛苦的、扛起的、背负的，一并都放下吧！把憔悴的面容换做一种清淡的微笑，把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符，让自己踏着轻快的节奏，在人生的海面上悠然漂荡，享受宁静与
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PHP里，有string的概念。 string里，每个字符的大小为byte（与PHP相比，Java的每个字符为Character，是UTF8字符，C语言的每个字符可以在编译时选择）。 byte里，有ASCII代码的字符，例如ABC，123，abc，也有一些特殊字符，例如回车，退格之类的。特殊字符很多是不能显示的。或者说，他们的显示方式没有标准，例如编码65到哪儿都是字母A，编码97到哪儿都是字符
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自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大，其中最让人恼火的莫过于触摸板。 Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位，还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板，不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。实际使用中，触摸板一堆问题，比如定位有抖动，以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
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具体从网上看 http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication LDAP Authentication using OpenLDAP Setting
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最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易
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