1 资源相关参数//以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置在mapred-site.xml就可以生效(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单
Mysql是主流的开源关系型数据库，提供高性能的数据存储服务。在做后端开发时，有时会遇到性能瓶颈，这些瓶颈有时并不是来自应用本身，而是来自数据库层面。所以所以掌握Mysql的一些底层原理有助于我们更好地理解Mysql，对Mysql进行性能调优，从而开发高性能的后端服务。1、mysql的逻辑框架mysql逻辑框架图如下：最上层是处理客户端过来的连接的。主要做连接处理、授权认证、安全等。Mysql在这
hive='/usr/bin/hive'hive_database='xxxxx'field_segmentation='\001'ext
原创
2023-01-09 19:08:42
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一、MyISAM 与 InnoDB(5.5) 的区别MyISAM 性能极佳，提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但不支持事务和行级锁，最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5之后 InnoDB(事务性数据库引擎)成为 MySQL默认的存储引擎。MyISAM 适合 select 密集型的表，而 InnoDB 适合 insert 和 update 密集型的表。两者对比：1️⃣Inn
# 使用 Sqoop 抽取 MySQL 数据库中的数据
在大数据生态系统中，数据的获取和传输是非常重要的一环。Apache Sqoop 是一个用于在 Hadoop 和结构化数据存储之间高效传输数据的工具。尤其是在处理关系型数据库时，Sqoop 提供了强大的功能，能够将数据从 MySQL 等数据库抽取到 Hadoop 文件系统中进行进一步分析。本文将详细介绍如何使用 Sqoop 从 MySQL 中
# Sqoop根据SQL抽取Hive的数据
## 1. 引言
在大数据生态系统中，Apache Sqoop是一个功能强大的数据传输工具，将关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）与Hadoop（如HDFS、Hive等）进行连接。通过Sqoop，用户可以轻松地将数据从关系型数据库导入Hadoop，并将处理后的数据导出回关系型数据库。本文将着重探讨如何使用Sqoop通过SQL查询将数据
利用SQOOP将数据从数据库导入到HDFS
基本使用
如下面这个shell脚本：
#Oracle的连接字符串，其中包含了Oracle的地址，SID，和端口号
CONNECTURL=jdbc:oracle:thin:@20.135.60.21:1521:DWRAC2
#使用的用户名
ORACLENAME=kkaa
#使用的密码
ORACLEPASSWORD=kkaa123
#需要从Oracle中导入
目录一、概述二、Sqoop的工作机制三、Sqoop1与Sqoop2架构对比四、Sqoop安装部署五、Sqoop的数据导入1. 列举出所有的数据库2. 准备表数据3. 导入数据库表数据到HDFS4. 导入到HDFS指定目录5. 导入到HDFS指定目录并指定字段之间的分隔符6. 导入关系表到Hive7. 导入关系表到Hive并自动创建Hive表8. 将MySQL表数据导入到HBase当中去9. 导入表
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2023-12-18 14:31:03
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ForeSpider数据采集软件之链接抽取前嗅ForeSpider数据采集软件是一款通用性互联网数据采集软件，软件几乎可以采集互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。同时软件内置了强大的爬虫脚本语言。如果有通过可视化采集不到的内容，都可以通过简单几行代码，实现强大的脚本采集。很多用户说可视化的操作太简单，一定要看软件脚本的教程，所以今天给大家出一个爬虫脚本的
看了多线程之后，想着试一下拿多线程写点对象，正好看到书上实例是拿多线程创建多个进度条举例的，加上之前学的IO流，写了一个运用多线程来进行文件拷贝的代码。但是写的过程中，进程数量是自己直接定义的，想着把进程和进度条定义为数组，实现根据使用者输出来定义进程的数量，在创建进度条数组时发现可以创建，但是调用时一直为空，查了查也没找到解决方法。该代码实现一次同步拷贝4个文件，拷贝时分字节拷贝和字节数组拷贝，
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2024-09-12 04:07:44
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# 实时抽数与MONGODB实时抽数
在现代数据分析和处理中，实时获取数据变得越来越重要。而MONGODB数据库也可以提供实时抽数的功能，让用户可以及时获取数据库中的数据。本文将介绍如何在MONGODB中实现实时抽数，并提供代码示例作为参考。
## 什么是实时抽数？
实时抽数是指在数据产生或数据变化的瞬间立即获取数据的过程。在MONGODB中，可以通过监听数据库中的变化来实现实时抽数，比如监
原创
2024-03-30 03:59:51
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文章目录MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（2）逻辑处理接口：Mapper（3）Partitioner分区（4）Comparable排序（5）Combiner合并（6）逻辑处理接口：Reducer（7）输出数据接口：OutputFormat MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（1）默认使用的实现类是：TextInputForma
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2024-04-08 12:00:59
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文章目录1. 前言2. 最简单的调优方式2.1. 设置Combiner2.2. 选择合理的Writable类型2.3. 增加输入文件的副本数3. Map端调优3.1. InputFormat3.2. Buffer3.3. Merge3.4. Combine3.5. 输出中间数据到磁盘3.6. Map端调优总结4. Reduce端调优4.1. ShuffleCopyMerge4.2. Reduce
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2024-04-19 11:59:39
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对于Hadoop1.0和Hadoop2.0的区别网上有很多资料，其中大部分是在对比MapReduce1.0和YARN，指出YARN的诞生很好的解决了MRv1存在的问题。但如果再引入MapReduce2.0很多人就产生了疑惑，难道YARN不就是MRv2吗？其实YARN和MRv2是两个独立存在的个体，而MRv2和MRv1又具有相同的编程模型。实际上Hadoop2.0的改进是依托于MRv2和YRAN的共
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2023-10-16 12:43:38
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# Yarn 默认 MapReduce 任务使用资源
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个广泛使用的框架，而其中的 Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 作为资源管理层，对于多租户环境中的资源分配发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨 Yarn 默认的 MapReduce 任务如何使用资源，并通过代码示例和图表来阐明这一过程。
## 一、Y
本笔记主要总结记录2.4节 横向扩展。本小结简单介绍了Hadoop中MapReduce的执行流程，即对数据流的处理过程，和多map对应多reduce的情况。数据流Mapduce主要分成一下五步： 1. MapReeduce作业（job） ：客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。其主要分为两大类任务：map任务和reduce任务，这些任务运行在集群节点上，由
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2024-06-10 15:37:47
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概述什么是SparkSpark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce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能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map
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2024-05-05 07:47:07
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