# 如何实现mysql和hadoop结合
## 一、流程
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
|------|------------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 导入数据到Hadoop |
| 3 | 在Hadoop上创建外部表 |
| 4 | 查询数据 |
### 饼状图
```mermaid
pie
title 整个
Hadoop，hive，spark在大数据生态圈的位置如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？ 这篇文章写的通俗易懂，很适合对Hadoop形成一个初步的认识1、Hadoop Storm / Flink 缘起： 谷歌的三篇论文：GFS（大数据的存储），MapReduce（数据分析），BigTable（存储非结构化数据）结构化数据：是高度组织和整齐格式
# Hadoop与Python结合的探索
在大数据时代，Hadoop作为一种流行的分布式计算框架，已广泛应用于数据存储和处理。而Python则以灵活和易用而闻名，被许多数据科学家和分析师广泛使用。将Hadoop和Python结合起来，可以极大地扩展数据处理的能力，实现高效的数据分析与挖掘。
## Hadoop简介
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它主要由HDFS（Hadoop Dis
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2023-07-07 14:55:33
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本文分享 LS DYNA 求解器在 SMP 和 MPP 两种计算模式下的计算效率对比，LS DYNA 求解器有三种计算模式，分别为：SMP：共享式多核计算MPP：分布式多核计算Hybrid：SMP+MPPHybrid 是把 SMP 和 MPP 两种计算模式混合在一起，此次仅对比 SMP 和 MPP 两种计算模式。1. SMP 和 MPP 简介SMP 和 MPP 两种计算模式，分别指的是什么，两种计
本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ，第2.5.3节，张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。2.5.3 Hadoop K-Means算法实现思路针对K-Means算法，本节给出两种实现思路。思路1相对比较直观，但是效率较低；思路2在实现上需要自定义键值类型，但是效率较高。下面是对两种思路的介绍。
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2023-07-20 17:40:36
27阅读
Spark+Hadoop集群搭建：（二）集群节点上搭建Hadoop环境1 集群规划1.1 节点规划2 构建data12.1 复制生成data12.2 设置网卡2.3 配置data1服务器2.3.1 编辑hostname主机名2.3.2 配置core-site.xml2.3.3 配置YARN-site.xml2.3.4 配置mapred-site.xml2.3.5 配置hdfs-site.xml2
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2023-07-20 17:37:26
314阅读
弹性分布式数据集(RDD)Spark围绕弹性分布式数据集(RDD)的概念展开，RDD是可并行操作的可容错的元素集合。有两种方法可以创建RDD：并行化一个驱动程序中的已存在的集合，或引用外部存储系统(例如共享文件系统、HDFS、HBase或提供Hadoop InputFormat的任何数据源)中的数据集。并行集合通过在驱动程序中已存在的集合(Scala Seq)上调用SparkContext的par
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2023-08-21 22:39:17
119阅读
# Hadoop 和 MPP DB 相结合实现
## 1. 概述
在本文中，我们将讨论如何将Hadoop和MPP（Massively Parallel Processing）数据库相结合来实现更强大的数据处理和分析能力。Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，而MPP数据库是一种具有并行处理能力的关系型数据库。通过将它们结合起来，我们可以充分利用它们各自的优势，提高数据处理的速度和效率。
一、Elasticsearch for Hadoop安装Elasticsearch for Hadoop并不像logstash、kibana一样是一个独立的软件，而是Hadoop和Elasticsearch交互所需要的jar包。所以，有直接下载和maven导入2种方式。安装之前确保JDK版本不要低于1.8，Elasticsearch版本不能低于1.0。 官网对声明是对Hadoop 1.1.x、1
搭建Hadoop集群 搭建Hadoop集群请参考博文《Hadoop集群搭建及wordcount测试》，在此不再赘述。安装Scala 在scala官网下载合适的版本，将scala安装包拷贝到linux安装目录，执行解压缩命令进行安装：sudo tar -zxvf scala-2.11.7.tgz -C /usr/opt/spark解压缩完成后，进入etc目录，修改profile，追加以下内容ex
ClickHouse 是什么？ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)我们首先理清一些基础概念OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别在传统的行式数据库系统中（M
一、Spark 介绍Spark是基于内存计算的大数据分布式计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。1.提供分布式计算功能，将分布式存储的数据读入，同时将任务分发到各个节点进行计算；2.基于内存计算，将磁盘数据读入内存，将计算的中间结果保存在内存，这样可以很好的进行迭代运算；3.支持
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2023-08-25 23:52:44
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近期接触了一个需求，业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算，计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库。听到这个背景，脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具，可以非常完美的支持上述场景。当然，数据传输工具还有很多，例如Datax、Kettle等等，大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具。目录 一、介绍 二、架构 三、安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变
来源：《spark实战》讲义[1.1 ] spark与hadoop联系Spark可以使用YARN作为它的集群管理器，并且可以处理HDFS的数据。这 对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，毕竟不需要做任何的数据迁移 就可以使用Spark的强大处理能力。[ 1.2] Spark与Hadoop的区别框架： MR：由Map和Reduce两个阶段，并通过shuffle将两个阶段连接起来的。 Spark
准备工作：1、安装和配置好 MySQL2、创建数据表，并写入测试数据；以及创建结果表，以便MR写入数据注意： 1、与 mysql 交互时，Mapper的输出类型 (LongWritable,DBWritable)；Reducer的输出类型 (DBWritable,NullWritable) 2、如果提交到集群上运行，需要注意 2 点：
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2023-06-09 23:37:56
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在本文中，我将向您介绍如何将Hadoop和Kubernetes结合使用，以实现更好的资源管理和容器化部署。首先，让我们看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备Hadoop集群和Kubernetes集群 |
| 2 | 安装HDFS和YARN组件 |
| 3 | 创建Docker镜像并上传到仓库 |
| 4 | 编写Kubernetes
Spark 与 Yarn 的整合过程Spark 独立模式下集群资源配置比较灵活，但是当用户较多时，资源调度无法控制，则会出现资源争抢的情况。此时可以考虑使用 Yarn 的资源调度，也就是将 Spark 整合到 Yarn 资源管理器中，然后通过 Yarn 的资源调度策略来实现 Spark 集群资源的调度。下面我们就来讲解它们在整合时的步骤。1.安装 Spark 客户端在 Yarn 中集成 Spark
## MySQL与MongoDB结合的探索之旅
在现代软件开发中，选择合适的数据库管理系统至关重要。对于初创企业或大型企业，数据存储与访问的要求各异。MySQL和MongoDB作为两种流行的数据库选择，各自具有独特的优势。本文将探讨如何将MySQL与MongoDB结合使用，以实现更高效的数据库性能。
### MySQL与MongoDB简介
- **MySQL**是一个关系型数据库，使用结构化
使用redis做缓存，以普通web项目来举例。我们一般将用户访问频繁，且修改频度低的数据放在缓存中，以提高响应速度。在前端发来访问请求时，我们一般进行以下逻辑操作：1.查询操作：前端发来请求时，先进行缓存的查询，如果缓存存在要查询的数据，则返回。否则去数据库中查询，并添加到缓存中，再返回数据，这样在下次查询时，便可直接从缓存中取。2.添加操作：添加操作我们直接添加到数据库即可，也可以在添加到缓存的
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2023-05-25 15:27:19
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