Hadoop中有3个核心组件：分布式文件系统：HDFS——实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MapReduce

ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce

再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFSHA（高可用性）HDFSFederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0

https://zhuanlan.zhihu.com/p/82116922https://zhuanlan.zhihu.com/p/81784947大数据架构1.批处理MapReduce无法应对实时不确定量的小样本处理

版本：Centos7Hadoop3.2.0JDK1.8虚拟机信息：内存3.2G处理器2*2内存50GISO：Centos-7-x86_64-DVD-2009一、在虚拟机上搭建LinuxCentos7略二、选择root登录并管理防火墙systemctlstopdirewalld#关闭防火墙systemctldisablefirewalld#关闭开机自启systemctlstatusfirewalld

同时sqoop的mapreduce任务对数据表的分割以及数据文件也会有一定的不均衡性。为了弥补这些问题，开发了基于

2）Hive本质：将HQL转化成MapReduce程序（1）Hive处理的数据存储在HDFS（2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce（3）执行程序运行在Yarn上2.Hive的

可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，将类SQL语句转换为MapReduce任务运行，几行查询语句

2）其本质是将SQL语句转换为MapReduce/Spark程序进行运算，底层数据由HDFS分布式文件系统进行存储。3）可以理解Hive就是MapReduce/SparkSql的客户端。

Hive是封装了MapReduce的操作，让用户可以通过写sql语句的方式，实现MapReduce操作。Hive基于一个统一的查询分析层，通过SQL语句的方式对HDFS上的数据进行查询、统计和分析。

Hive本质：将HQL转化成MapReduce程序Hive处理的数据存储在HDFSHive分析数据底层的实现是MapReduce执行程序运行在Yarn上1.2Hive的优

（一）编程实现文件合并和去重操作**对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。

Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具，执行引擎默认的是MapReduce，可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表，外部表在建表的同时指定一个

博客引流本文是『Hadoop』MapReduce处理日志log(单机版)的旭文,maybe还有后续在搭建环境的时候发现很难搜到合适的教程，所以这篇应该会有一定受众伪分布式就是假分布式，假在哪里，假就假在他只有一台机器而不是多台机器来完成一个任务

默认情况下，/usr/local/hadoop/etc/hadoop/文件夹下有mapred.xml.template文件，我们要复制该文件，并命名为mapred.xml，该文件用于指定MapReduce

A、Map函数将输入的元素转换成形式的键值对B、Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C、不同的Map任务之间不能互相通信D、MapReduce框架采用了Master

Hadoop主要是由三部分组成，除了前面我讲过的分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，还有一个是分布式集群资源调度框架Yarn。

2.4Hadoop2.0MapReduce已经进行了全新升级，即Hadoop2.0，升级后的版

1.1定义ApacheSpark是用于大数据处理的统一分析引擎;1.2Spark与MapReduce对比MapReduce的主要缺点:①MapReduce是基于进程进行数据处理,进程相对与线程来说,创造和销毁的过程比较耗费资源

YARN将MapReduce1.0中的资源管理调度功能分离出来形成了YARN，一个纯粹的资源任务管理调度框架，避免了内存受限问题。2.简述HDFSHadoop分布式文件

Spark基本介绍Spark是什么定义ApacheSpark是用于大规模数据(large-scaladata)处理的统一(unified)分析引擎.Spark与MapReduce对比mapreduce架构图如下

目录前言HiveHive的架构MapReduce实现SQL的原理Hive如何实现join操作Hive命令说明Hive函数使用尾声前言今天为大家推荐的是梦想家的Hive架构思想和设计原理,希望对大家有启发

Hive是基于Hadoop之上的数仓，便于用户可以基于SQL（HiveQL）进行数据分析，其架构图如下:从上图可知，Hive主要用来将建立结构化数据库和后端分布式结构化文件的映射，以及把SQL语句转换为MapReduce

Hive产生的原因：非Java编程者可通过sql语句对HDFS的数据做mapreduce操作。

第1章Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive的产生背景在那一年的大数据开源社区，我们有了HDFS来存储海量数据、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

聚合操作包含三类：单一作用聚合、聚合管道、MapReduce。单一作用聚合提供了对常见聚合过程的简单访问，操作都从单个集合聚合文档。

Shuffle在MapReduce框架中，Shuffle阶段是链接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过Shuffle过程将数据输出到Reduce阶段中。

有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。

我们可以使用Python编写MapReduce程序，将数据集转换为Hadoop可处

实验目的与要求：目的：采用语言的特性来解决计算机工程问题，包括结构的设计与应用、递归和迭代的设计与应用、mapreduce的设计与应用等实验。

1.Hive的概述√意义：在于大幅度降低工程师学习MapReduce的学习成本，让好用（计算速度快）的MapReduce更方便的使用（使用简单）√基本概念：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，

Hive本质将HSQL转化成MapReduce程序Hive处理的数据存储在HDFSHive分析数据底层实现的是MR执行程序运行在Yarn上1.2Hive的优缺点1.2.1

本文内容如下：介绍为什么会产生YARN（同时介绍原MapReduce框架的不足）YARN的基本原理首先说一下YARN是什么吧：ApacheHadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator

Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark

最直接的方式即可以通过MapReduce任务，也可以通过普通客户端API。但是这都不是高效方法。

Spark概述Spark是什么ApacheSpark是一个快速的，多用途的集群计算系统，相对于HadoopMapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算

Maven项目2、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建网址去重映射器类5、创建网址去重归并器类6、创建网址去重统计驱动器类7、启动应用，查看结果四、实战总结一、实战概述本实战项目主要利用HadoopMapReduce

而HadoopMapReduce的出现，使得大数据计算通用编程成为可能。我们只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码，就可以运行在Hadoop分布式集群上，无需

创建Maven项目2、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建词频统计映射器类5、创建词频统计归并器类6、创建词频统计驱动器类7、启动应用，查看结果四、实战总结一、实战概述本实战演练旨在利用HadoopMapReduce

最近把之前写的HadoopMapReduce程序又总结了下，发现很多逻辑基本都是大致相同的，于是想到能不能利用ETL工具来进行配置相关逻辑来实现MapReduce代码自动生成并执行,这样可以简化现有以及之后的一部分工作

一、MapReduce2工作机制1.1、MapReduce2的架构图MapReduce2工作机制.png1.2、MapReduce2运作步骤说在前头的话，上图中有一个ResoureceManager，这是一个资源调度器

1、SparkShuffle过程1.1MapReduce的Shuffle过程介绍Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。

聚合操作包含三类：单一作用聚合、聚合管道、MapReduce。单一作用聚合：提供了对常见聚合过程的简单访问，操作都从单个集合聚合文档。聚合管道是一个数据聚合的框架，模型基于数据处理流水线的概念。

初识SparkSpark和HadoopHadoopSpark起源时间20052009起源地MapReduceUniversityofCaliforniaBerkeley数据处理引擎BatchBatch编程模型

文章目录Hadoop进阶篇MapReduce：Hadoop分布式并行计算框架MapReduce的理解MapReduce的核心思想MapReduce编程模型MapReduce编程指导思想【八大步骤】Map

HadoopHadoop权威指南Hadoop权威指南修订Hadoop实战Hadoop实战_2Hadoop源码分析大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析Hadoop开发者入门专刊Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce

Hadoop和MapReduce是由Apache软件基金会开发和维护的开源项目。它们的出现主要是为了解决传统的数据处理工具无法处理大数据量的局限性。首先，让我们深入了解一下Hadoop。

第五章-分布式并行编程框架MapReduce文章目录第五章-分布式并行编程框架MapReduceMapReduce概述分布式并行编程MapReduce模型和函数MapReduce体系结构MapReduce

谷歌的三大马车中的两辆分别是MapReduceGFS这些我们在后边都会学到。补充shuffle的作用将map中的内容，具备相同内容的key被放到一组问题1矩阵乘法第一轮j相同放在一起。

从互联网网页爬取网页数据,存储到网页库;2.建立索引:分析整理爬虫收集到的数据资源,建立索引,为检索系统提供数据;3.提供检索服务:从预处理好的资源里挑选出用户最满意的结果最快最好的展现给用户;二.基于HadoopMapReduce