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Hive知识点

基本概念：由Facebook开源，构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算是mapreduce，数据存储是HDFS目的是构建面向分析的集成的数据环境，为企业提供决策支持（面向分析的存储系统）主要特征：

꧁༺朝花夕逝༻꧂·2024-01-16 07:25

Hadoop分布式文件系统(三)

目录一、Hadoop1、MapReduce1.1、理解MapReduce思想1.2、分布式计算概念1.3、MapReduce介绍1.4、MapReduce特点1.5、MapReduce局限性1.6、MapReduce

杀神lwz·2024-01-16 06:57

HDFS和MapReduce综合实训

文章目录第1关：WordCount词频统计第2关：HDFS文件读写第3关：倒排索引第4关：网页排序——PageRank算法第1关：WordCount词频统计测试说明以下是测试样例：测试输入样例数据集：文本文档test1.txt和test2.txt文档test1.txt中的内容为：taleasoldastimetrueasitcanbebeautyandthebeast文档test2.txt中的内容

柔雾·2024-01-16 06:24

Hadoop 3.2.4 集群搭建详细图文教程

逻辑上分离两个集群互相之间没有依赖、互不影响物理上在一起某些角色进程往往部署在同一台物理服务器上MapReduce集群呢？

༺࿈誓言࿈༻·2024-01-16 05:10

MapReduce总结

执行分布式计算和任务处理split读取数据，一个map任务处理一个分片，通常一个分片对应一个HDFS文件Block。Map将Job分解为多个maptask，数据并行处理的阶段，将每个原始数据块按照Map函数进行处理。map的计算数据结果会先写到内存中的环形缓冲区中，本质是一个字节数组。map任务会将kv形式的数据写入环形缓冲区。缓冲区中不仅存放数据还存放索引，数据区域和索引区域由分界点划分，分界点

w未然·2024-01-16 05:51

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨）

Hadoop的特性HBase编程实践NoSQL的四大类型键值数据库优点：缺点：列族数据库优点：缺点：文档数据库优点：缺点：图数据库优点：缺点：NoSQL的三大基石CAP：BASEBASE的基本含义最终一致性MapReduce

laowang357·2024-01-16 05:50

ClickHouse - 01

ClickHouse与其特性在大数据处理场景中，流处理和批处理使用到的技术大致如下：大数据处理场景流程.png批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce

ArthurHC·2024-01-16 02:17

任务12：使用Hadoop Streaming解压NCDC天气原始数据

任务描述知识点：NCDC原始的气象数据上传到HDFSMapReduce程序处理NCDC原始数据重点：熟练使用HDFS基础命令查看HDFS文件块的分布情况掌握Linux系统Shell脚本的编写熟练使用MapReduce

Dija-bl·2024-01-15 22:21

2022-01-03大数据学习日志——Hadoop离线阶段——Hadoop MapReduce、YARN、HA

学习目标理解分布式计算分而治之的思想学会提交MapReduce程序掌握MapReduce执行流程掌握YARN功能与架构组件掌握程序提交YARN交互流程理解YARN调度策略掌握HadoopHA实现原理内容大纲

王络不稳定·2024-01-15 14:37

大数据开发之Hive(基本概念、安装、数据类型、DDL数据定义、DML数据操作)

第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。

Key-Key·2024-01-15 12:04

大数据开发之Hive（详细版，最后有实战训练）

第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。

Key-Key·2024-01-15 12:29

分布式计算平台 Hadoop 简介

其主要采用MapReduce分布式计算框架，包括根据GFS原理开发的分布式文件系统HDFS、根据BigTable原理开发的数据存储系统HBase以及资源管理系统YARN。

rookiexiong·2024-01-15 08:19

Java大数据hadoop2.9.2搭建伪分布式yarn资源管理器

/mapred-site.xmlvimapred-site.xmlmapreduce.framework.nameyarnviyarn-site.xmlyarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffle2

crud-boy·2024-01-15 06:29

Hive mapreduce的map与reduce个数由什么决定？

文章目录1.MapTask的数量决定2.如何来调整MapTask的数量2.1增加map的数量:调小maxsize(要小于blockSize才有效,比如100byte)2.2减少map的数量:调大minSize（要大于blockSize才有效，比如250M）2.3生产中一般不调整，但是要知道原理。3.ReduceTask的数量决定3.1在执行hiveshell的时候可以看到下列日志3.2官网对这三个

黄土高坡上的独孤前辈·2024-01-15 04:22

【大数据进阶第三阶段之Hue学习笔记】Hue简介和架构介绍

通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据、运行MapReduceJob、执行Hive的SQL语句

Allen_lixl·2024-01-15 00:56

Hadoop之mapreduce参数大全-6

126.指定Map任务运行的节点标签表达式mapreduce.map.node-label-expression是HadoopMapReduce框架中的一个配置属性，用于指定Map任务运行的节点标签表达式

OnePandas·2024-01-14 22:07

深入理解 Spark（三）SparkTask 执行与 shuffle 详解

SparkTask的分发部署与启动流程分析SparkAction算子触发job提交Spark当中Stage切分源码详解Task的提交与执行SparkShuffle机制详解MapReduceShuﬄe全流程深度剖析

我很ruo·2024-01-14 21:19

Hadoop HDFS集群和 Yarn集群的架构

目录前言：Hadoop介绍Hadoop2.XHDFS集群架构Hadoop2.XYarn集群Hadoop介绍Hadoop的核心主要包含两个部分：HDFS和MapReduce。

听风细雨66·2024-01-14 14:15

Hbase跨集群迁移

copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistC

喧嚣已默，往事非昨·2024-01-14 06:14

【AI】AI和医疗大数据（2/3）

目录四、医疗大数据理论和技术五、非结构化处理的重要性和方法5.1采集技术5.2处理技术5.3存储技术5.4关于Mapreduce四、医疗大数据理论和技术医疗大数据的理论和技术主要包括以下几个方面：数据整合管理技术

giszz·2024-01-14 05:39

大数据调度框架Oozie，这个学习网站让你事半功倍！

它主要用于管理和调度ApacheHadoop作业，支持的任务类型包括HadoopMapReduce、PigJobs等。Oozie的核心概念包括workflowjobs和coordinatorjobs。

知识分享小能手·2024-01-14 01:59

大数据

通常指一个更广泛的概念，hadoop生态圈：image.pngHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce

哈斯勒·2024-01-13 19:30

Spark十一：面试问题

完整内容见：https://mp.weixin.qq.com/s/caCk3mM5iXy0FaXCLkDwYQ1.通常来讲，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高，请说明效率更高来源于

eight_Jessen·2024-01-13 07:57

Spark Streaming

SparkStreaming随着大数据技术的不断发展，人们对于大数据的实时性处理要求也在不断提高，传统的MapReduce等批处理框架在某些特定领域，例如实时用户推荐、用户行为分析这些应用场景上逐渐不能满足人们对实时性的需求

奋斗的蛐蛐·2024-01-13 06:13

hive三种计算引擎

1、配置mapreduce计算引擎sethive.execution.engine=mr;2、配置spark计算引擎sethive.execution.engine=spark;3、配置tez计算引擎sethive.execution.engine

IT达人_j·2024-01-13 05:45

Flink

GoogleFileSystemBigTableMapReduceHDFSHBaseHadoopHadoop基于硬盘，可以处理海量数据；Spark基于内存，性能提高百倍，微批（500ms）；Flink基于

三半俊秀·2024-01-13 01:53

如何进行大数据系统测试

MapReduce：作为Hadoop的核心计算框架，它通过将复杂的计算任务分解为“映射”（map）和“归约”（reduce）阶段，在集群节点上并行执行。

Feng.Lee·2024-01-12 21:41

Hadoop常用命令

stop-all.sh单进程启动：start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARNhdfsdfs-xxx其中xxx为Linux常用命令：如hdfsdfs-ls查看hdfs文件系统目录执行mapreduce

在努力的Jie·2024-01-12 16:16

Hadoop 的核心 —— HDFS（1）

Hadoop是一个开源的大数据框架Hadoop是一个分布式计算的解决方案Hadoop=HDFS（分布式文件系统）+MapReduce（分布式计算）Hadoop的两个核心：HDFS分布式文件系统：存储是大数据技术的基础

土冥王·2024-01-12 16:13

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下：1.简单地按照文件的内容长度进行切片2.切片大小默认是datanode

数据萌新·2024-01-12 14:31

大数据 Hive - 实现SQL执行

文章目录MapReduce实现SQL的原理Hive的架构Hive如何实现join操作小结MapReduce的出现大大简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用MapReduce

善守的大龙猫·2024-01-12 07:37

Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制

SparkonHive集成原理HiveServer2的主要作用:接收SQL语句，进行语法检查；解析SQL语句；优化；将SQL转变成MapReduce程序，提交到Yarn集群上运行SparkSQL与Hive

小希 fighting·2024-01-12 07:56

【2019-05-06】map reduce工作机制

mapreduce作业运行机制Hadoop运行mapreduce作业的工作原理（1）作业提交Job的submit()方法创建一个内部的JobSubmitter实例，并且调用其submitJobInternal

BigBigFlower·2024-01-11 15:31

php数据group去重,MongoDB_Mongodb聚合函数count、distinct、group如何实现数据聚合操作，上篇文章给大家介绍了Mong - phpStudy...

Mongodb聚合函数count、distinct、group如何实现数据聚合操作上篇文章给大家介绍了Mongodb中MapReduce实现数据聚合方法详解，我们提到过Mongodb中进行数据聚合操作的一种方式

偃鼠·2024-01-11 13:58

转载： 8天学通MongoDB——第三天细说高级操作

一：聚合常见的聚合操作跟sqlserver一样，有：count，distinct，group，mapReduce。

LGQ943592312·2024-01-11 13:25

spark基础--学习笔记

1spark介绍1.1spark概念ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的分布式计算引擎，是开源的类HadoopMapReduce的通用分布式计算框架。

祈愿lucky·2024-01-11 07:58

Hadoop之mapreduce参数大全-5

101.指定任务启动过程中允许的最大跳过尝试次数mapreduce.task.skip.start.attempts是HadoopMapReduce框架中的一个配置属性，用于指定任务启动过程中允许的最大跳过尝试次数

OnePandas·2024-01-11 07:45

hive sql 和 spark sql的区别

HiveSQL和SparkSQL都是用于在大数据环境中处理结构化数据的工具，但它们有一些关键的区别：底层计算引擎：HiveSQL：Hive是建立在Hadoop生态系统之上的，使用MapReduce作为底层计算引擎

深度学习研究员·2024-01-11 07:08

Phoenix基本使用

1.2Phoenix特点容易集成：如Spark，Hive，Pig，Flume和MapReduce。

有语忆语·2024-01-10 22:30

5.MapReduce之Combiner-预聚合

目录概述本地预计算Combiner意义实践前提代码日志观察结束概述在MR、Spark、Flink中，常用的减少网络传输的手段。通常在Reducer端合并，shuffle的数据量比在Mapper端要大，根据业务情况及数据量极大时，将大幅度降低效率；且预聚合这种方式也是有其缺点，不能改变业务最终的逻辑，否则会出现，计算结果不正确的情况。本地预计算Combiner意义如下图，可以清晰看出，预聚合和在Re

流月up·2024-01-10 12:49

3.MapReduce实践-单词统计

目录概述MapReduce核心进程MapReduce编程规范单词统计案例源码结束概述官网文档速递MapReduce：分布式计算框架通常情况下，一个MR作业是有2个部分构成：MapTaskReduceTask

流月up·2024-01-10 12:48

4.MapReduce 序列化

目录概述序列化序列化反序例化java自带的两种Serializable非Serializablehadoop序例化实践分片/InputFormat&InputSplit日志结束概述序列化是分布式计算中很重要的一环境，好的序列化方式，可以大大减少分布式计算中，网络传输的数据量。序列化序列化对象-->字节序例：存储到磁盘或者网络传输MR、Spark、Flink：分布式的执行框架必然会涉及到网络传输ja

流月up·2024-01-10 12:46

深入理解 Flink（一）Flink 架构设计原理

大数据分布式计算引擎设计实现剖析MapReduceMapReduce执行引擎解析MapReduce的组件设计实现图Spark执行引擎解析Spark相比于RM的真正优势的地方在哪里：（Simple、Fast

我很ruo·2024-01-10 08:57

Hadoop之mapreduce参数大全-4

76.指定在MapReduce作业中，哪些输出文件应该在任务失败时保留mapreduce.task.files.preserve.filepattern是HadoopMapReduce框架中的一个配置属性

OnePandas·2024-01-10 06:01

Hadoop之mapreduce参数大全-1

1.设置Map/Reduce任务允许使用的最大虚拟内存大小mapred.task.maxvmem是MapReduce的一个配置参数，用于指定每个Map/Reduce任务允许使用的最大虚拟内存大小（以字节为单位

OnePandas·2024-01-10 06:00

Hadoop之mapreduce参数大全-2

25.指定在Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试的超时时间mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms是ApacheHadoopMapReduce