命令含义cd/home/hadoop#把/home/hadoop设置为当前目录cd..#返回上一级目录cd~#进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。

一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0

简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在，也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中，非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义，例如：研究机构Gartner给出了这样的定义："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

ReturnsdefaultvalueifvalueisnullelsereturnsvalueExample:>SELECTnvl(null,'bla')FROMsrcLIMIT1;blaFunctionclass:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFNv

hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|sort-nr3、查某一个分区占用空间大小（单位G)hadoopfs-ls

hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。

ES6入门笔记ES6中的变量和常量ES6新增了两个关键词用来声明变量和常量声明变量使用let关键词声明常量使用const关键词let:let:用于声明变量，代替var关键词特点︰有块级作用域;不存在变量提升

（一）HDFS简介及其基本概念  HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般

大数据开发（Hadoop面试真题）1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点？如何解决这些问题？

zookeeper介绍zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它是开源的Hadoop项目中的一个子项目，并且根据google发表的论文来实现的，接下来我们首先来安装使用下这个软件，然后再来探索下其中比较重要一致性算法

在大数据领域，HiveSQL是一种常用的查询语言，用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。

大数据开发（Hadoop面试真题）1、Hivecount(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？

目录系统平台（Hadoop、CDH、HDP）监控管理（CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle）文件系统（HDFS、GPFS、Ceph、Gluster

读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="

一、定义作业文件作业文件该文件将包括输入源、输出目标和要执行的配置文件的位置，具体内容如下metrics:-/user/xrx/qdb.yaml#此位置为hdfs文件系统目录inputs:output:jdbc:connectionUrl:"jdbc:mysql://233.233.233.233:3306/sjjc"user:"root"password:"123456"driver:"com.

看看这个参数如何运用：我们的spark-sql版本：[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__

$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64(64位操作系统)$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-i386-32（32位操作系统）文件夹中的libhadoop.so

1.hadoop启动报错1.1.问题1util.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable

准备工作：1、需要安装配置好hive，如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark，如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置（单机版）3、需要安装配置好Hadoop

一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、上下文在我的博客中的ContainerLaunchprepareForLaunch

首先需要确保有hadoop102，hadoop103，hadoop104三台虚拟机并且都安装成功且配置成功了zookeeper。

1制作hadoop镜像参见https://www.cnblogs.com/rmxd/p/12051866.html该博客中只参考制作镜像部分，固定IP及启动集群的部分应该跳过。

1.docker一键安装见docker一键安装2.拉取镜像sudodockerpullkiwenlau/hadoop:1.03.下载启动脚本gitclonehttps://github.com/kiwenlau

的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M,可在hive中通过setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.举例：a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop

MapTask的数量由以下参数决定文件个数文件大小blocksize一般而言，对于每一个输入的文件会有一个mapsplit，每一个分片会开启一个map任务，很容易导致小文件问题（如果不进行小文件合并，极可能导致Hadoop

是数据分析数据引擎，也是MapReduce模型，支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎，不支持SQL，有自己的PigLatin数据5.Sqoop是数据采集工具，针对关系数据库6.Flume是针对文件等数据的采集7.Hadoop

Redhat7.2非Kerberos集群CDH5.13，OS为CentOS6.5前置条件CDH集群运行正常本地开发环境与集群网络互通且端口放通16.2示例这里使用的代码是没有加载CDH集群的xml配置的，因为使用hadoop

ThefundamentalideaofYARNistosplitupthefunctionalitiesofresourcemanagementandjobscheduling/monitoringintoseparatedaemons.TheideaistohaveaglobalResourceManager(RM)andper-applicationApplicationMaster(AM)

记一次Flink作业启动缓慢背景应用发现，Hadoop集群的hdfs较之前更加缓慢，且离线ELT任务也以前晚半个多小时才能跑完。

相机的滤镜采用的是拜耳滤镜。百度百科拜耳滤镜一般指拜耳阵列拜耳阵列是实现CCD或CMOS传感器拍摄彩色图像的主要技术之一。它是一个4×4阵列，由8个绿色、4个蓝色和4个红色像素组成，在将灰度图形转换为彩色图片时会以2×2矩阵进行9次运算，最后生成一幅彩色图形。该阵列于1976年注册专利。拜耳阵列的问题之一是，在拍摄具有重复细节（如纺织品）的画面时，容易产生彩色干扰信息。该问题是由于其规则的分布方式

原理的角度出发,mapreduce其实就是二分查找的一个逆过程,不过因为计算节点有限,所以map和reduce前都预先有一个分区的步骤.二分查找要求数据是排序好的,所以MapReduce之间会有一个shuffle的过程对Map的结果排序.Reduce的输入是排好序的.MR分而治之的策略和数据库行业中另一种数据库MassivelyParallelProcessor即大规模并行处理数据库(典型代表AW

由于所做的银行项目与大数据有关，所以个人学习下hadoop的知识，希望能对大数据有所了解，不喜勿喷，哪里有不对的希望大神指点Hadoop百度百科：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构

它集成了所有常见的集群资源管理器，例如HadoopYARN，但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构，并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复

分布式消息系统（kafka2.8.0版本之后接触了对zk的依赖，使用自己的kRaft做集群管理，新增内部主体@metadata存储元数据信息），它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop

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第1章Shell概述1）Linux提供的Shell解析器有[zhao@hadoop101~]$cat/etc/shells/bin/sh/bin/bash/usr/bin/sh/usr/bin/bash

一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。

Streaming简介•MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口•Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在HadoopMapReduce中使用•Streaming

问题背景在Flink的sql-client客户端中执行连接hive的sql代码时出现如下错误，版本Flink1.13.6FlinkSQL>createcatalogtestwith(>'type'='hive',>'default-database'='default',>'hive-conf-dir'='/opt/hive/conf');[ERROR]CouldnotexecuteSQLstat

  通过通过yarn.provided.lib.dirs配置选项指定位置，将flink的依赖上传到hdfs文件管理系统1.实践  （1）生产集群为cdh集群，从cm上下载配置文件，设置环境exportHADOOP_CONF_DIR

Tachyon为不同的大数据计算框架（如ApacheSpark，HadoopMapReduce,ApacheFlink等）提供可靠的内存级的数据共享服务。

/bin/bashcase$1in"start"){foriinhadoop100hadoop101hadoop102doecho----------zookeeper$i启动------------ssh

scphadoop.tar.gzdatanode:/software这条命令的含义是将本地的hadoop.tar.gz文件复制到远程主机datanode的/software目录下。

无依赖单机尝鲜NebulaExchange的SST导入本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化Spark、Hadoop、NebulaGraph），快速趟一下NebulaExchange中SST写入方式的步骤

最近在回顾之前做过的离线数仓项目，在启动hadoop时出现了如下错误：hadoop102:mv:无法获取"/opt/module/hadoop/logs/hadoop-atguigu-nodemanager-hadoop102

分布式计算原则：移动计算，而不是移动数据hadoop默认包含了hdfs、yarn、mapReduce三个组件yarn（YetAnotherResourceNegotiater）是资源调度系统，yarn调配的是内存和

1)修改flink/conf/flink-conf.yaml文件:jobmanager.rpc.address:hadoop1132)修改/conf/masters文件:hadoop1133)修改/conf

Java被广泛应用于企业级应用开发、移动应用（特别是Android应用）、游戏开发、大数据处理（如Hadoop生态系统）、云计算服务端开发等场景。C++简介：C+

Spark使用Hadoop的客户端库来