1、系统管理1.1连接MySQL格式：mysql-h主机地址-u用户名－p用户密码举例：例1：连接到本机上的MySQL。首先在打开DOS窗口，然后进入目录mysqlbin，再键入命令"mysql–uroot–p"，回车后提示你输密码，如果刚安装好MySQL，超级用户"root"是没有密码的，故直接回车即可进入到MySQL中了，MySQL的提示符是：mysql>。例2：连接到远程主机上的MYSQL。

1.SqoopApacheSqoop是Hadoop生态体系和RDBMS（关系型数据库）体系之间传递数据的一种工具。Sqoop工作机制是将导入或者导出命令翻译成MapReduce程序来实现。

javapackagecom.oracle.moviecf;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration

Spark作为第二代大数据处理工具，跟hadoop对比，它是基于内存的，所以在迭代计算方便速度有了很大提升。我用到的主要是SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming。

这里我要说的是：1：Hadoop是大数据解决方案之一，是个代名词，但是不是全部。2：除了少数公司，绝大多数（99.99%）的公

Hbase数据迁移可选方案对比l已验证方案操作说明：nExport&importu导出命令及示例hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export“表名”文件路径导出至本地文件系统

flink-conf.yaml配置文件：jobmanager.rpc.address:hadoop1jobmanager.rpc.port:6123jobmanager.heap.size:512mtaskmanager.heap.size

翻译：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/CommandsManual.html版本：2.9.0

改方案均采用同一套Hadoop架构，使用hive均可以读取到，在降低成本的同时提高数据的利用率。2.准备条件c

Hadoop、Yarn、Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术，也是大数据处理的核心技术，是每个云计算大数据工程师必修课。

今天重装了下hadoop，特在此记录下！

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、脚本部分1、start-yarn.sh如果我们想单独启动

除了这些技术领域，还有一些特定的技术和语言需要你继续研究：Hadoop，Spark，Python，和R等等，还有无数实现自动化的工具等等，这些工具几乎每天都会用到，这就需要你不断的学习。

1.配置服务器ssh免密登录，否则后面启动会报错：尝试通过SSH连接到主机出现认证错误的提示配置服务器ssh免密登录：1.生成SSH密钥对（如果尚未生成）：执行下面的命令生成密钥对，一直回车即可ssh-keygen-trsa出现下面的提示说明生成成功了：2.第二步，将公钥添加到~/.ssh/authorized_keys文件：cat~/.ssh/id_rsa.pub>>~/.ssh/authori

HDFS命令基础语法：【hadoopfs具体命令、hdfsdfs具体命令】两个是完全相同的。显示文件列表#hdfsdfs-lsURL创建目录#hdfsdfs-mkdir[-p]URL使用-p参数可以

一、获取用户对商品的偏好值代码实现packagezb.grms;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.conf.Configured

ApacheHadoop_狭义上说，Hadoop指Apache一款java语言开发的开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度

Centos7.5+Ambari2.7.3+HDP3.1.0.0离线安装1简介Ambari跟Hadoop等开源软件一样，也是ApacheSoftwareFoundation中的一个项目，并且是顶级项目。

在配置SparkStandAloneMode的时候，我遇到了Slave无法向正确的MasterIP发送数据的问题。通常这类问题都来源于没有正确配置./conf/spark_env.sh文件，只要在这个文件里定义好了SPARK_LOCAL_IP和SPARK_MASTER_HOST，就可以解决这个问题。而我设置了configure文件之后问题依然存在。原因在于MasterNode上有多个网卡，每个网卡

1、进入hbase的shellhbase提供了一个shell的终端给用户交互[root@hadoop3conf]#hbaseshell退出使用quit或者ctrl+c需要关闭hadoop的安全模式不然进行一些操作

[atguigu@hadoop101shells]$cat/etc/passwd|grepatguigu1.常用特殊字符^$.*[]\^：匹配一行的开头$：匹配一行的结束.

链接：https://blog.csdn.net/zhang123456456/article/details/78008626ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建，是GoogleChubby的开源实现。分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。简介ZooKeep

参考文档:《Hadoop权威指南(第4版)》网址:http://hadoop.apache.org/[1]HDFS：HadoopDistributionFileSystemHadoop分布式文件系统[2

由于Hadoop2.x版本并不支持HDFS的磁盘间数据均衡，因此，会造成老数据磁盘占用率很高，新挂载的数据盘几乎很空。在这种情况下

会造成datanode数据存储不均衡，一个datanode使用了70%，而有一个只使用了30%.解决：通过执行hadoop提供的balancer，来进行datanode之间数据balance。

介绍Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。

DataNodeDataNode工作机制1、一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。2、DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息。3、心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机

Hadoop集群Datanode数据倾斜，个别节点hdfs空间使用率达到95%以上，于是新增加了三个Datenode节点，由于任务还在跑，数据在不断增加中，这几个节点现有的200GB空间估计最多能撑20

1.下载spark安装包2.配置环境1.cd/bigdata/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2/conf/2.4.添加动态库在hadoop-3.2.2/bin目录下添加hadoop.dll

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；6.使用Flask+echarts构建可视化大

Hadoop及相关组件搭建指导WeChat：h19396218469hadoop-3.1.3jdk-8u162-linux-x64本案例软件包：链接：https://pan.baidu.com/s/1ighxbTNAWqobGpsX0qkD8w

hadoop-3.1.3hbase-2.2.2-bin一、问题描述：在学习林子雨老师编写的《Spark编程基础》时使用如下命令运行jar包读取HBase时出现如下错误：Exceptioninthread

一、问题描述针对Hadoop集群使用start-dfs.shstart-yarn.sh进程无法全部启动，但是使用单独启动命令可以启动的问题进行解决。

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Hadoop中包含了许多经典的MapReduce示例程序，其中就包

目录分区表一级分区表知识点示例多级分区知识点示例分区表的操作示例hadoop_hive文档分桶表重要参数基础分桶表知识点示例分桶表排序知识点示例分桶原理分区表和分桶表区别分区表分区表特点/好处:需要产生分区目录

namenode优化namenode内存生产配置NameNode心跳并发配置开启回收站配置datanode的优化hdfs调优hadoop的优化YARN的优化HDFS调优的基本原则HDFS调优的常用参数排查哪个任务的

-2802:13:01][08S01][1]Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException

为什么要搭建单机环境的Hadoop？

Spark系列文章：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客大数据-Spark系列《二》-关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客目录3.1

概述：基于内存计算三大分布式计算系统：Hadoop、Spark、Storm特点：采用有向无环图DAG作业调度运行速度快循环数据流容易使用：可以通过SparkShell交互式编程用途：SQL查询、流式计算

Spark系列文章：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客大数据-Spark系列《二》-关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客大数据

failedonconnectionexception:java.net.ConnectException:Connectionrefused;Formoredetailssee:http://wiki.apache.org/hadoop

由于Hadoop是为集群设计的软件，所以我们在学习它的使用时难免会遇到在多台计算机上配置Hadoop的情况，这对于学习者来说会制造诸多障碍，主要有两个：昂贵的计算机集群。

文章目录概要Kudu与Impala整合配置Impala内部表Impala外部表Impalasql操作kuduImpalajdbc操作表如果使用了Hadoop使用了Kerberos认证，可使用如下方式进行连接

Hadoop是一个开源的分布式计算和存储框架，由Apache基金会开发和维护。

本章着重介绍Hadoop中的概念和组成部分，属于理论章节。如果你比较着急可以跳过。但作者不建议跳过，因为它与后面的章节息息相关。

而且CDN上的访问日志一般都非常大，需要用大数据处理架构来进行处理，本文描述了一种利用hadoop+spark来处理大量CDN日志的方法，当然本方

看以下实例：以下文本中的字段用^A分隔，[leo@hadooporgplan]$sed"s/^A//g"orgplan一定要注意^并不是数字键6上的

上次部署了Hadoop集群Hadoop3.3.6（HDFS、YARN、MapReduce）完全分布式集群安装搭建这次集成下flinkYARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager