1.参考http://www.fogsvc.com/97.html文档设置三台虚拟机并固定ip192.168.1.10hadoop-master192.168.1.11hadoop-slave1192.168.1.12hadoop-slave22

服务部署hiveserver2服务介绍部署启动远程连接1.使用命令行客户端beeline进行远程访问metastore服务运行模式部署其他常见配置显示当前表头和库日志配置Hive的JVM堆内存设置关闭Hadoop

node1、node2、node3(已在/etc/hosts文件里做好了ip和名字的映射)b、软件压缩包存储路径:/export/software/c、解压后安装包存储路径:/export/server/d、hadoop

HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在

一、参考文章或视频链接[1]《Java技术栈——Hadoop入门（一）》-CSDN二、如何

政府大力推动农业科技创新，并通过政策扶持和社会资本投入促进智能农机设备、农业大数据平台、无人农场等新型模式广泛应用。

本文将为您详细介绍征信和大数据的区别，并推荐一个可靠的大数据平台。

1、Code->GitHubhttps://github.com/liufengji/hadoop_hdfs.git2、Code@TestpublicvoiddeleteAtHDFS()throwsException

Solr可以和Hadoop(http://www.yiibai.com/hadoop/)一起使用。由于Hadoop处理大量数据，Solr帮助我们从这么大的源中找到所需的信息。

[root@hadoop00~]#wget-chttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.7/apache-hive-2.3.7-

一、了解Sqoop1、Sqoop产生的原因A.多数使用hadoop技术的处理大数据业务的企业，有大量的数据存储在关系型数据中。

读文件流程客户端向namenode发起OpenFile请求，目的是获取要下载文件的输入流。namenode收到请求会后会检查路径的合法性，以及客户端的权限。客户端发起OpenFile的同时，还会掉用GetBlockLocation。当第一次的检验通过之后，namenode会将文件的块信息(元数据)封装到输入流，交给客户端。3.4.客户端用输入流，根据元数据信息去找指定的datanode读取文件块(

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的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/spark流式处理引擎。

简单说明如下：在pom.xml中更改对应hadoop集群组件版本。ranger2编译前提条件是python3和mvn已安装完成。

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》

1、大数据流程图2、大数据各个环节主要技术2.1、数据处理主要技术Sqoop：（发音：skup）作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive)与传统数据库（MySql,PostgreSQL

大数据安全分析架构（二）大数据防DDoS攻击（三）攻击可视化与安全业务定制三、隐私保护（一）隐私保护面临的挑战（二）内容关联密钥（三）华为大数据隐私保护方案一、数据管理安全（一）数据溯源数据溯源技术对大数据平台中的明细数据

Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。

Spark介绍什么是Spark专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎类HadoopMapReduce的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job

2.hadoop和spark使用场景？3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点？5.RDD持久化原理？checkpoint检查点机制？

ApacheSpark和ApacheHadoopMapReduce是两个广泛用于大数据处理的开源框架，它们在设计目标、性能表现和功能特性上有显著的不同点：执行模型：MapReduce(MR)：基于批处理模式

SparkShuffle和HadoopMapReduceShuffle是分布式计算框架中处理中间结果的关键阶段，它们的主要区别在于设计原理、执行效率和资源利用率：HadoopMapReduceShuffleSort-based

官网的这张图下边有一行字：LogisticregressioninHadoopandSpark迭代场景下spark的处理速度大致是hadoop的100倍。️

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、Reducer类我们先看下我们写的reduce所继承的

来源：B站尚硅谷目录HDFS概述HDFS产出背景及定义HDFS优缺点HDFS组成架构HDFS文件块大小（面试重点）HDFS的Shell操作（开发重点）基本语法命令大全常用命令实操准备工作上传下载HDFS直接操作HDFS的API操作HDFS的API案例实操HDFS文件上传（测试参数优先级）HDFS文件下载HDFS文件更名和移动HDFS删除文件和目录HDFS文件详情查看HDFS文件和文件夹判断HDFS

【CSDN编者按】你用上GPT-4了吗？在数据领域，AI正逐步重塑数据处理和分析的各个环节，从ETL、数据治理到数据分析和消费方式均会发生根本性变化。Kyligence联合创始人&CEO，Apache顶级开源项目ApacheKylin的创建者韩卿（Luke.han）将用这篇文章来分享他在AI冲击开源领域之后引发的深度思考，其中涵盖了开源项目的商业化路径、技术变迁对行业格局的影响、AI对数据分析和业

错误如图：解决方案：1.输入cd/opt/zookeeper/bin进入zookeeper文件的bin目录下2.输入./zkCli.sh进入客户端3.删除hbase,输入rmr/hbase4.关闭hbase输入stop-hbase.sh如果未能退出，就使用kill-9进程号强制删除5.重新启动start-hbase.sh此时已经可以正常运行6.如果以上操作还是不成功删除hbase在hdfs的存储路

关于Hadoop进行namenode格式化时ERRORconf.Configuration:errorparsingconfxxx.xml错误的问题在配置完core-default.xml,mapred-site.xml

上一篇：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客目录1.Idea中配置LiveTemplates来快速生成代码片段2.Idea中配置文件模板自定义初始代码

目录1.1Hadoop回顾1.2spark简介1.3Spark特性1.通用性2.简洁灵活3.多语言1.4SparkCore编程体验1.4.1spark开发工程搭建1.开发语言选择：2.依赖管理工具：1.4.2Spark

GFS是GoogleFileSystem，开源实现是HDFS（HadoopFileSystem）。MapReduce计算框架的开源实现是HadoopMapReduce。

hbase（hbase-2.0.0-bin.tar.gz）解压过程即为安装过程解压=》为了让hbase的存放路径指定ns这个组名（防止出先不认识“ns”的错误）[root@zhiyou01~]#cp/usr/hadoop

所以要写个脚本，我的主机名是有规律的hadoop101;hadoop102;hadoop103所以创建脚本的过程如下：到/usr/local/bin目录下touch一个文件，这里我叫zkstartUtil.sh

Hadoop大数据技术原理与应用大数据概述定义特征大量，多样，高速，价值研究意义应用场景医疗，金融，零售Hadoop概述历史优势扩容能力强，成本低，高效率，可靠性，高容错Hadoop生态分布式存储系统（

##环境：hadoop-2.7.2，jdk1.8.0_144，CentOS-7-x86_64-Minimal-2009.iso1先创建一个主机2修改id，hostname，hosts3关闭防火墙4连接xshell5

概述ApacheSqoop（SQL-to-Hadoop）项目旨在协助RDBMS与Hadoop之间进行高效的大数据交流。

目录一、MapReduce生产经验1.MapReduce跑的慢的原因2.MapReduce常用调优参数3.MapReduce数据倾斜问题二、Yarn生产经验1.常用的调优参数2.三种调度器的使用一、MapReduce生产经验1.MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：计算机性能CPU、内存、磁盘、网络I/O操作优化数据倾斜Map运行时间太长，导致Reduce等待过久

本地运行，注意两点,配置本地的hadoop环境变量，注意hadoop版本是windows版本，在本地跑的时候遇到Exceptioninthread"main"java.lang.UnsatisfiedLinkError

Hive和Oracle数据库最大的区别在于存储和计算方面：Hive存储在hdfs上（Hadoop分布式文件系统容错性高），Oracle将数保存在本地文件系统中。

出现上述问题可能是格式化两次hadoop，导致没有datanode解决方法1：重启linux,再使用start-dfs.sh和start-yarn.sh重启一下hadoop解决办法2：找到hadoop安装目录下

如hadoop分布式集群。所以并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核，以达到最高的处理性能。36.线程和进程的区别？简而言之，进程是程序运行和资源分配的基本

trino(presto)本次预研使用组件如下：名称版本描述flink1.12.1通过parcel包部署于cdh6.3.2中cdh6.3.2开源版本hive2.3.7包含cdh中（更换jar升级替换）hadoop3.0.0cdh

一、环境及软件准备1、集群规划hadoop01/192.168.0.151hadoop02/192.168.0.152hadoop03/192.168.0.153hadoop04/192.168.0.154hadoop05

1.idea上访问Hadoop客户端的uri地址要和core-site.xml中fs.defaultFS的参数一致2.执行自定义的程序之前，要启动Hadoop，否则会报错：Causedby:java.net.ConnectException

没有配置HadoopHome：在Windows下解压一份Hadoop安装包Hadoop使用log4j进行日志输出，明显没有配置log4j再次运行，显示了作业的运行情况

远程hadoop版本：Hadoop3.0.0+cdh6.3.2一、设置本地hadoop环境1、下载hadoop下载hadoop-3.0.0.tar.gz，并解压到D:\BigData\并重命名为hadoop

目录一、大数据安全的挑战与对策（一）数据加密技术（二）大数据安全与隐私（三）大数据安全保障体系（四）华为大数据安全解决方案二、基础设施安全（一）认证技术（二）访问控制（三）公钥基础设施（四）华为大数据平台大数据安全是指在大数据环境下

1.大数据史上最全Flink面试题，高薪必备，大数据面试宝典史上最全Hadoop面试题：尼恩大数据面试宝典专题1史上最全HBase面试题，高薪必备，架构必备史上最全Hive面试题，高薪必备，架构必备绝密

认证机制，目前直接对接kerberos使用较多，这里我们使用FreeIPA来集成kerberosFreeIPA官网下载地址：https://www.freeipa.org/page/DownloadsHadoop

Hadoop启动时报错WARNING:HADOOP_SECURE_DN_USERhasbeenreplacedbyHDFS_DATANODE_SECURE_USER.UsingvalueofHADOOP_SECURE_DN_USER