hdfs高级特性第15页

大数据技术原理与应用学习笔记（八）

大数据技术原理与应用学习笔记（八）本系列历史文章Hadoop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）

Ragnaros the Firelord·2024-01-09 22:46

大数据技术原理与应用笔记

参考：课程教学（林子雨老师）程序羊大数据学习路线HDFS入门Hbase入门NoSql入门文章目录一、大数据概述1.1大数据时代1.2大数据的概念和影响1.3大数据的应用1.4大数据的关键技术1.5大数据

Moliay·2024-01-09 22:16

欲无缘·2024-01-09 22:03

HDFS概述

文章目录HDFS背景定义HDFS优缺点HDFS组成HDFS文件块大小HDFS背景定义背景先给大家介绍一下什么叫HDFS，我们生活在信息爆炸的时代，随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中

欲无缘·2024-01-09 22:32

Flume实时读取本地/目录文件到HDFS

目录一、准备工作二、实时读取本地文件到HDFS（一）案例需求（二）需求分析（三）实现步骤三、实时读取目录文件到HDFS（一）案例需求（二）需求分析（三）实现步骤一、准备工作Flume要想将数据输出到HDFS

Francek Chen·2024-01-09 18:38

6.1.CentOS7下安装Sqoop安装与使用

IT瘾君·2024-01-09 15:29

sqoop 安装与使用

1.上传sqoop2.安装和配置在添加sqoop到环境变量将数据库连接驱动拷贝到$SQOOP_HOME/lib里3.使用第一类：数据库中的数据导入到HDFS上sqoopimport--connectjdbc

麦香鸡翅·2024-01-09 15:27

Java PDF书籍下载

Java核心技术卷2高级特性第10版链接:https://pan.baidu.com/s/1P-bB9IStz_4obgD5U_VhXg密码:pm1wJava核心技术卷一基础知识第10版链接:https

熊猫Devin·2024-01-09 13:37

Hive基础知识（一）：Hive入门与Hive架构原理

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

依晴无旧·2024-01-09 13:25

Hive基础知识(个人总结)

Hive的特点:Hive的执行延迟比较高,不支持直接修改,只能进行insertowewrite覆盖迭代式算法无法表达Hive架构:Hive和数据库比较Hive并不是数据库,自身没有存储数据的能力;本质是HDFS

hellosrc | forward·2024-01-09 13:54

hive基础知识大全

一、Hive基本概念1.1hive是什么hive是基于hadoop的一个数仓分析工具，hive可以将hdfs上存储的结构化的数据，映射成一张表，然后让用户写HQL(类SQL)来分析数据telupdown138383843813451567138383843953451567138383844012411657713838384413453157571383838434353551567567

不爱吃鱼的馋猫·2024-01-09 13:23

Hive基础知识

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。

巷子里的猫X·2024-01-09 13:52

Hive 基础知识

1.Hive和HBase的区别HBase是一个用来处理HDFS上文件的NoSQL数据库，建立于HDFS之上。

辰阳星宇·2024-01-09 13:22

基于hadoop的hive数据仓库基础操作知识整理

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

大包丫·2024-01-09 13:51

PySpark的RDD持久化

是依照血缘关系，使用持久化技术->1.RDD缓存,把某个RDD保留，rdd.cache()缓存到内存，rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY_2)缓存到本地硬盘上,2个副本，不支持存HDFS

February13·2024-01-09 07:32

hive基本操作与应用

1、通过hadoop上的hive完成WordCount启动hadoop2、Hdfs上创建文件夹/3、上传文件至hdfs4、启动Hive5、创建原始文档表6、导入文件内容到表docs并查看7、用HQL进行词频统计

weixin_34416649·2024-01-09 06:16

Hive基本操作

hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库，所以Hive的数据全部存储在HDFS上。

X晓·2024-01-09 06:45

大数据开发-某外包公司

1.用过那些组件2.说下HDFS读写流程3.说下varchar和char区别4.说下数据库的事务5.spark的部署模式有哪些6.数据库和数据仓库的区别7.内部表和外部表的区别8.说下数据中台、数据仓库和数据湖的区别

劝学-大数据·2024-01-09 06:10

python虚拟环境可以运行pyspark_pyspark 与 python 环境配置

本篇主要介绍通过anaconda创建虚拟环境，并打包上传到hdfs目录。1.Anaconda安装bash~/Downloads/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh#如

weixin_39663729·2024-01-09 06:33

『HDFS』伪分布式Hadoop集群

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,但是他模拟了分布式的这个过程，所以伪分布式下Hadoop也就是你在一个机器上配置了hadoop的所有节点但伪分布式完成了所有分布式所必须的事件伪分布式Ha

gunjianpan·2024-01-09 04:31

配置日志聚集

所谓日志聚集，就是指应用运行完以后，将程序的运行日志信息上传到HDFS系统上。日志聚集可以方便的查看程序的运行详情，方便开发调试。

Manfestain·2024-01-08 21:30

Rabbitmq之高级特性——实现消费端限流&NACK重回队列

如果是高并发下，rabbitmq服务器上收到成千上万条消息，那么当打开消费端时，这些消息必定喷涌而来，导致消费端消费不过来甚至挂掉都有可能。在非自动确认的模式下，可以采用限流模式，rabbitmq提供了服务质量保障qos机制来控制一次消费消息数量。下面直接上代码：生产端：1packagecom.zxy.demo.rabbitmq;23importjava.io.IOException;4impor

zuixiaoyao_001·2024-01-08 20:32

hadoop命令汇总

启动和关闭hadoop服务一键启动/停止start-hdf.shstop-hdf.sh单进程关闭启动hdfs--daemonstop/start/statusnamenode或者hadoop--daemonstop

你很棒滴·2024-01-08 19:17

HDFS常用命令（方便大家记忆版）

1.文件操作(1)列出HDFS下的文件/usr/local/hadoop$bin/hadoopdfs-ls(2)列出HDFS文件下名为in的文档中的文件/usr/local/hadoop$bin/hadoopdfs-lsin

姚兴泉·2024-01-08 18:01

python3使用pyhdfs向hdfs中上传文件示例

1概述本文为使用pyhdfs包向hdfs中上传文件。主要用来测试hdfs当前服务的状态。同时，脚本支持namenodeha的方式。2包安装pip3installhdfs3脚本示例#!

杨航的技术博客·2024-01-08 16:11

提升开发效率：npm包管理器的使用技巧

文章目录一、npm简介二、npm的基本操作1.安装Node.js和npm2.创建和管理项目3.安装依赖4.卸载依赖5.更新依赖三、npm的高级特性1.使用不同版本的依赖项2.查看已安装的依赖项和它们的版本信息

程序边界·2024-01-08 13:42

Hadoop学习之路（四）HDFS 读写流程详解

1.HDFS写操作1.1图解HDFS读过程hdfs写操作流程图.pngimage.png1.2数据写入过程详解1、使用HDFS提供的客户端Client,向远程的NameNode发起RPC请求；2、NameNode

shine_rainbow·2024-01-08 12:21

实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS

启动kafka生产3JavaAPI开发3.1依赖3.2代码部分4实验验证STEP1STEP2STEP35时间窗口1需求分析在Javaapi中，使用flink本地模式，消费kafka主题，并直接将数据存入hdfs

大数据程序终结者·2024-01-08 11:13

大数据 Yarn - 资源调度框架

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。

善守的大龙猫·2024-01-08 10:48

【技术分享】Hbase列式存储入门

分布式是因为HBase底层使用HDFS存储数据，可扩展也是基于HDFS的横向扩展能力，作为大数据的存储当然支持海量数据的存储，NoSQL非关系型数据库表结构和关系型数据库（如Mysql）的逻辑结构、物理结构很不一样

yestolife123·2024-01-08 08:44

Spark基础二

一.Spark入门案例总结1.读取文件:textFile(path):读取外部数据源,支持本地文件系统和hdfs文件系统.2.将结果数据输出文件上:saveAsTextFile(path):将数据输出到外部存储系统

MSJ3917·2024-01-08 07:52

Hadoop精选18道面试题(附回答思路)

1.简述Hadoop1和Hadoop2的架构异同HDFSHA(HighAvailablity)一旦Active节点出现故障，就可以立即切换到Standby节点，避免了单点故障问题。

Byyyi耀·2024-01-08 06:00

专栏序言-GDB高级调试技巧实战

如果你只知道单步调试，那定位问题的速度肯定是龟速；相反，如果了解它的一些高级特性，肯定会事半功倍。好似站在了风口上，飞起来轻轻松松。

深山老宅·2024-01-08 02:25

四、C#高级特性（反射与序列化）

在C#中，反射（Reflection）和序列化（Serialization）是两个重要的高级特性，它们在程序设计和开发中有着广泛的应用。

哈嗨哈·2024-01-08 00:34

25、Spark核心编程之RDD持久化详解

不使用RDD持久化的问题首先看一段代码JavaRDDlinesRDD=javaSparkContext.textFile("hdfs://hadoop-100:9000/testdate/1.txt")

ZFH__ZJ·2024-01-07 23:21

hadoop调优

hadoop调优1HDFS核心参数1.1NameNode内存生产配置1.1.1NameNode内存计算每个文件块大概占用150byte，如果一台服务器128G，能存储的文件块如下128(G)*1024(

健鑫.·2024-01-07 18:25

hadoop调优(二)

hadoop调优(二)1HDFS故障排除1.1NameNode故障处理NameNode进程挂了并且存储数据丢失了，如何恢复NameNode？

健鑫.·2024-01-07 18:25

实现一个myMap方法

两者的主要区别在于map对象提供了更丰富的AP和一些高级特性，例如如可跌代性、支持任意类型的键和值等等在函数式编程中，ma是一种操作数组的高阶函数，用于将数组中每个元素映射为新的值。

开心点啦.·2024-01-07 18:21

熟悉HDFS常用操作

1.利用Hadoop提供的Shell命令完成下列任务（1）向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件。#检查文件是否存在.

cwn_·2024-01-07 17:11

Hive入门

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。

爱过java·2024-01-07 17:04

HIve技术详解（一）

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

molecule_jp·2024-01-07 17:34

Hive实战：网址去重

文章目录一、实战概述二、提出任务三、完成任务（一）准备数据1、在虚拟机上创建文本文件2、上传文件到HDFS指定目录（二）实现步骤1、启动HiveMetastore服务2、启动Hive客户端3、基于HDFS

howard2005·2024-01-07 17:03

数仓工具—Hive进阶之常见的StorageHandler(24)

以下是一些常见的存储处理程序：HDFSStorageHa

不二人生·2024-01-07 15:07

学习笔记-日志采集和实时分析简单实例

一个出口直接写到ElasticSearch，提供Kibana进行日志分析可视化处理；一个出口直接写到HDFS,提供后期离线统计分析处理；一个出口写入Kafka中，提供SparkStreaming进行近实时日志统计分析处理

人生偌只如初见·2024-01-07 13:27

JVM篇·JVM内存模型与线程

Java内存模型与线程本文为《深入理解Java虚拟机_JVM高级特性与最佳实践·周志明》学习笔记背景知识TPS(每秒事务处理数)：代表着1s内服务端平均处理响应的请求总数。

BugGuys·2024-01-07 13:21

Hadoop分布式文件系统(二)

目录一、Hadoop1、文件系统1.1、文件系统定义1.2、传统常见的文件系统1.3、文件系统中的重要概念1.4、海量数据存储遇到的问题1.5、分布式存储系统的核心属性及功能含义2、HDFS2.1、HDFS

杀神lwz·2024-01-07 11:19

数仓工具—Hive内部表和外部表(5)

managedtable），被external修饰的为外部表（externaltable）；因为默认情况下我们不加external关键字修饰，所以默认情况下是内部表区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS

不二人生·2024-01-07 07:42

Spark大数据分析与实战笔记（第二章 Spark基础-05）

文章目录每日一句正能量前言2.5启动Spark-Shell2.5.1运行Spark-Shell命令2.5.2运行Spark-Shell读取HDFS文件后记每日一句正能量成长是一条必走的路路上我们伤痛在所难免

想你依然心痛·2024-01-07 06:33

大数据编程期末大作业

大数据编程期末大作业文章目录大数据编程期末大作业一、Hadoop基础操作二、RDD编程三、SparkSQL编程四、SparkStreaming编程一、Hadoop基础操作在HDFS中创建目录/user/

-北天-·2024-01-07 05:20

四、C#高级特性（动态类型与Expando类）

在C#中，动态类型和ExpandoObject类是两个与运行时类型系统相关的特性，它们提供了更灵活的数据处理能力。动态类型动态类型是一种特殊的类型，允许你在运行时解析和操作对象的成员，而不需要在编译时知道这些成员的细节。使用动态类型，你可以在运行时调用方法和属性，而不需要显式地使用反射。要使用动态类型，你需要将变量的类型声明为dynamic。例如：dynamicmyVariable=GetSome

哈嗨哈·2024-01-07 02:50

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