任务描述知识点：天气数据进行ETL重点：掌握MapReduce程序的运行流程熟练编写MapReduce程序使用MapReduce进行ETL内容：编写MapReduce程序编写Shell脚本，获取MapReduce

第1章：MapReduce概述1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。

Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

1.2Spark与MapReduce的对比在之前我们学习过MapReduce，同样作为大数据分布式计算引擎，究竟这两者有什么区别呢？

第八章数据管理技术的发展第八章数据管理技术的发展一、数据库技术发展★★二、数据仓库★★★三、数据挖掘的功能★★★四、大数据的定义★★五、大数据存储★六、NoSQL系统支持的数据存储模型★★★★七、MapReduce

以Yarn、HDFS和MapReduce为主要组成的Hadoop，涉及到大量复杂的、交互的事件处理、状态转换，同时，这些事件调度和状态转换又对实时性和效率提出了极高的要求。

Spark简介Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey

(条件不为等值关系)内连接之自连接外连接右外连接左外连接子查询Where后面出现的子查询from子句中的子查询select后面出现的子查询连接方式的分类连接查询的分类根据语法的年代分类:SQL92:1992

这些查询语句在Hive中被称作HQL，这些HQL会被翻译成MapReduce作业来执行。Hive把表和字段转换成HDFS中的文件夹和文件，并将这些元数据保持在关系型数据库中，如derby或mysql。

文章目录多表查询内连接查询隐式内连接显示内连接注意事项外连接查询左外连接右外连接子查询子查询单行单列子查询多行单列子查询多行多列多表查询接下来需要用到的表--创建公司数据库CREATEDATABASEIFNOTEXISTScompanyCHARACTERSETutf8

151.设置客户端与AM之间的IPC（Inter-ProcessCommunication）连接在发生超时时的最大重试次数yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries-on-timeouts

176.指定JobHistoryServer在缓存中存储的日期字符串的最大数量mapreduce.jobhistory.datestring.cache.size是ApacheHadoopMapReduce

提要2.数据统计2.1聚合函数2.2分组查询_groupby2.3having子句_筛选时想使用聚合函数时3.多表连接查询3.1内连接_innerjoin3.2外连接(左外连接)_leftjoin3.3右外连接

（D）A:HDFSB:DFSC:RDDD:MapReduce解析：MAPREDUCE（分布式运算编程框架）22.以下选项中不属于MaxCompute特点的是(D)A:支持多种多种经典的分布式计算模型B:

联合查询和合并查询一.联合查询1.内连接2.外链接2.1左外连接2.2右外连接3.自连接4.子查询5.合并查询一.联合查询步骤1.进行笛卡尔积2.列出连接条件3.根据需求再列出其他条件4.针对列进行精简

在Mapreduce中，默认情况下多reduce输出是无序的，如果需要有序，可以使用两种方式：使用一个reduce，在内部实现排序使用多个reduce，实现全局排序区别：如果使用一个reduce实现排序

2.简述Spark的四大特点3.简述Spark比Mapreduce执行效率高的原因4.简述SparkonYarn的两种部署模式的区别和特点5.Spark底层工作原理是怎样的6.RDD算子分成了哪几类,各自的特点是什么

我们知道MapReduce和Spark它们提供了高度抽象的编程接口便于用户编写分布式程序，它们具有极好的扩展性和容错性，能够处理超大规模的数据集。

一、HDFS1.HDFS概述1.1HDFS定义HDFS(HadoopDistributedFileSystem),它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。1.2HDFS优缺点（1）优点高容错性数据自动保存多个副

读取数据源2、将数据切片（每片128M），切分成一个个的split3、启动mapTask，mapTask个数和split个数一样，开始执行任务4、mapTask将数据读入内存，存在一个内存环形缓冲区（mapreduce.task.io.sort.mb

1.MapReduce的核心思想和处理过程MapReduce的核心思想是分而治之，和归并排序的思想是一样的。

函数可以作为参数被传递实际应用场景：回调函数（callback）、常见的数组方法，如sortfiltermapreduce等函数可以作为返回值输出实际应用场景：闭包等各种场景相关应用实现AOPAOP（面向切面编程

1、kylin在build报错10020拒绝链接错误1）logsorg.apache.kylin.engine.mr.exception.MapReduceException:Exception:java.net.ConnectException

核心内容包含hdfs和mapreduce。hadoop2.0以后引入yarn.hdfs是提供数据存储的，mapreduce是方便数据计算的。

其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括SparkSQL，HiveOnTez，HiveOnSpark等。

四、最后一、python毕设选题推荐以下为学长手动整理python毕业设计项目，完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向，给各位同学参考1基于MapReduce的气候数据的分析2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现一、数据排序案例的设计与实现1.1设计思路1.2实践过程1.3成果展示+数据可视化分析二、求数据平均值案例的设计与实现2.1设计思路2.2实践过程

文章目录前言一、表的内连接和外连接内连接外连接左外连接右外连接使用场景前言一、表的内连接和外连接表的连接分为内连接和外连接。

1案例1：内连接1.1问题练习等值连接查询练习非等值连接查询1.2方案使用tarena库下的3张表做今天的查询练习。如图-1、图-2、图-3所示departments：部门表，存储部门信息employees：员工表，存储员工信息salary:工资表，存储工资信息三张表的关系如果图-4所示1.3步骤实现此案例需要按照如下步骤进行。步骤一：练习等值连接查询1)查询每个员工所在的部门名Usetarena

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：

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

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

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？

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

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

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

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

多表查询（内连接、左外连接、右外连接、UNION）1.概念知识1.1内连接如果要在表A与表B中进行内连接查询，那么就相当于是在求集合A与集合B的“交集”，即，返回结果只会包含与两个表都匹配的数据。

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

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。

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。

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。

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

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

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

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

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

目录基本查询语句select语句as命名别名，as可省略distinct过滤重复数据limit限定返回数据行表连接表连接的类型内连接两个表连接三个表连接外连接左外连接右外连接where子句比较运算符使用

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。

等值连接vs非等值连接等值连接非等值连接分类2：自连接vs非自连接分类2：内连接vs外连接三、SQL99SQL99实现内连接SQL99实现外连接（OUTERJOIN）左外连接(LEFTOUTERJOIN)右外连接