/hdfs_to_mysql.sh:/bin/bash^M:坏的解释器:没有那个文件或目录-bash:.

Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs

1.2hadoop的功能通常意义上，Hadoop是一个整体，其内部还会细分为三个功能组件，分别是：HDFS组件：HDFS是Hadoop内的

：新建一个文件test.txt，内容为HelloHadoopHelloxiaoqiangHellotestingbangHellohttp://xqtesting.sxl.cn将test.txt上传到hdfs

就像当初做爬虫一样（虽然很简单），在数据爆发的现在，传统的数据库mysql，oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心，所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库，hadoop提供了分布式文件系统（HDFS

关于hadoop，hive，hbase这三个技术栈我写了两篇博客简单的分享了我对这三个技术栈的一些看法，在我目前的认知里，hadoop提供hdfs这个组件来存储大数据量的数据（相比于mysql，oracle

type=hive集群状态管理：http://tdxy-bigdata-03:7180/cmf/home基于HDFS没有专门的数据

1.前期准备1.1确认集群使用的版本源HBase集群（以下称旧集群）和目的HBase集群（以下称新集群）的版本可能并不是一致的，特别是其底层所使用的HDFS版本信息。

假设是hbase集群，那么数据存储在hdfs上。1.关闭2个hbase2.使用distcp将hdfs上的hbase数据迁移到另一个【相同路径】的hdfs上。

1.介绍Apachehadoop机架感知Hadoop分布式文件系统(Hdfs)作为ApacheHadoop生态系统的的核心组件之一,通过机架感知和副本放置策略来优化数据的可靠性,可用和性能.Hdfs的机架感知和副本放置策略是其设计的关键组成部分

1.Hive表数据的导入方式1.1本地上传至hdfs命令：hdfsdfs-put[文件名][hdfs绝对路径]例如：测试文件test_001.txt内容如下在hdfs绝对路径：/user/hive/warehouse

（1）一个Receiver效率低，需要开启多个线程，手动合并数据再进行处理，并且Receiver方式为确保零数据丢失，需要开启WAL(预写日志)保证数据安全，这将同步保存所有收到的Kafka数据到HDFS

开发环境IDEAFlink1.17.1Paimon0.5正式本地或HDFS存储参考链接paimonjavaAPIhttps://paimon.apache.org/docs/master/api/flink-api

迁移类型同时迁移表及其数据（使用import和export）分步迁移表和数据迁移表（showcreatetable）迁移数据关联表和数据（msckrepair）迁移步骤将表和数据从Hive导出到HDFS

官网-数据备份步骤一，在dorisA集群执行：CREATEREPOSITORY`repotestall`WITHBROKER`broker_name`ONLOCATION"hdfs://xx.xx.xx.xx

1.2启动和停止Hadoop集群start-dfs.shstart-yarn.shstop-dfs.shstop-yarn.shstart-dfs.sh和stop-dfs.sh分别用于启动和停止HDFS

一、HDFS原理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，是最基础的一部分

数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等步骤都需要人工进行，这使得机器学习模型的开发变得复杂且耗时。为了解决这

Hadoop的基本shell命令主要用于与Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce进行交互。

一、数据中台关键技术汇总语言框架：Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集：Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储：HadoopHDFS离线批处理计算：MapReduce、Spark

本文将详细探讨Linux系统性能调优的多个方面，从硬件配置到内核参数调优，再到应用程序优化，并提供相关的示例代码和实践建议。1.硬件优化1.1硬盘性能优化1.1.1使用SSDSSD（固态硬盘）

曾经负责过一款底层存储系统的测试工作，最近看hdfs的文章发现，从架构上真心没啥特别大的区别。

Linuxshell命令行任务gobblin：通用数据采集工具hadoopJava：运行hadoopMR任务java：原生java任务hive：支持执行hiveSQLpig：pig脚本任务spark：spark任务hdfsToTeradata

前提环境：已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL

HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive

5、Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么？6、Hive的三种自定义函数是什么？实现步骤与流程？它们之间的区别？作用是什么？7、Hive分区和分桶的区别？8、Hive的执行流程？

启动hadoop命令（未配环境变量）：进入hadoop安装目录输入./sbin/start-dfs.sh已配环境变量：start-dfs.sh关闭hadoop命令：stop-dfs.sh启动完成后，可以通过命令jps来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程:"NameNode"、"DataNode"和"SecondaryNameNode"三种Shell命令方式：1.hadoopfs2.had

1、查每个hive表占用的空间大小hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|

（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

2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的？3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分？4、HDFS读写流程是什么样子？

2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上，为什么不直接使用HDFS，而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理？4、Spark的stage如何划分？

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

概念架构hbasemaster存储元数据、regionServer实际控制表数据，存储单位是Region，底层数据存储使用HDFShive通过driver将sql分解成mapreduce任务元数据需要单独存储到一个关系型数据库

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:

课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优

理论知识DockerDocker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，容器性能开销极低。Docker能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助Docker，开发者可以与管

这里注意，在做好的镜像里，要安装which工具，否则在执行hdfs命令时会报命令不存在异常。

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/hadoop-cluster-docker4.创建网桥由于Hadoop的master节点需要与slave节点通信，需要在各个主机节点配置节点IP，为了不用每次启动都因为IP改变了而重新配置

1、输入就不用说了，数据一般放在HDFS上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。2、输入分片：在进行Map阶段之前，MapReduce框架会根据输入文件计算输

生态圈1.HBase的数据存储在HDFS里2.MapReduce可以计算HBase里的数据，也可以计算HDFS里的数据3.Hive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

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命令提交时会加载集群的配置信息（如hdfs

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。

数据清洗：数据存储到HDFS：使用pyspark对数据进行分析：//数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=

不支持直接导出文件到HDFS文件系统。CN只负责任务的规划及下发，把数据导出的工作交给了D需要确保每一

文章目录openGauss学习笔记-222openGauss性能调优-系统调优-操作系统参数调优222.1前提条件222.2内存相关参数设置222.3网络相关参数设置222.4I/O相关参数设置openGauss

文章目录openGauss学习笔记-223openGauss性能调优-系统调优-数据库系统参数调优-数据库内存参数调优223.1逻辑内存管理参数223.2执行算子是否下盘的参数openGauss学习笔记

一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。1.安装hadoop。sudotar-zxvfhadoop-3.2.4.tar.gz-C/opt2.修改java配置路径。cd/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoopvimhadoop-env.

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

两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions,logs,iot,clicksTransformation:事件驱动,ETL,批处理Sink:输出HDFS

前言  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