## mysql 存储过程和hadoop存储过程
在数据库开发中，存储过程是一种预先编译的SQL代码块，可以被多次调用。它们可以包含SQL查询、逻辑处理和流程控制等。MySQL和Hadoop都支持存储过程，但在实际使用中有一些区别。
### MySQL 存储过程
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，支持存储过程的编写和调用。下面是一个简单的MySQL存储过程示例：
```sql
D
原创
2024-05-24 06:36:41
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分布式文件系统HDFS（Distributed File System）是大数据生态组件Hadoop的一个重要组成部分。它是一个具有高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS写数据流程HDFS写数据流程（图） 简述：客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目
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2023-07-24 10:35:58
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上图是一个简版的流程图，图画的不标准，但能说明问题就OK，下面是根据上图描述的写数据流程，如有不对的地方请指教。注：以下简化名称所对应的全称： NN == NameNode； IO == hdfsFileoutputStream； DN == DataNode； DN1 == DataNode1； DN2 == DataNode2； DN3 == DataNode3；详细流程 1、当需要向HDF
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2023-07-12 12:36:25
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一、HDFS 数据读写流程HDFS 是 Hadoop 生态里面的数据存储层，它是一个具有容错性的非常可靠的分布式文件系统。HDFS 以主从（ Master / Slave ）架构的方式工作，Namenode 是 Master 节点上的守护进程，而 Datanode 是 Slave 节点上的守护进程。本节将详细介绍 HDFS 数据读写操作工作原理。1、Hadoop HDFS 数据写操作要把文件写入到
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2023-08-15 10:19:49
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1、Hadoop是什么 Hadoop主要是由Doung Cutting和Mike Cafarella受到Google的两篇论文（GFS、MapReduce）的启发，采用Java编写的，用于实现海量数据存储和分析，由Apache基金会支持的一个处理大型数据的开源框架。Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算环境，其中两大核心为：HDFS(分布式文件存储系统)和MapReduce(
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2023-06-14 22:09:46
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随着大数据时代的到来,第三次信息化浪潮已经开幕了(15年一次),在第四次信息化浪潮的到来之前,各种新兴企业的兴起也愈发迅速,大数据HADOOP体系的技术也愈发成熟HDFS存储过程有客户端发送提交请求,首先与namenode进行交互,然后namenode与datanode实时发送心跳(即ping),然后将文件切分成block进行上传,但是其实HDFS默认有三个机架,这里就先不讲机架感知策略,只要知道
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2023-06-28 19:01:24
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这几天阅读《hadoop实战》，初步了解了一下hadoop的核心思想，简要的比较如下：1. hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大数据，具有方便、简单、健壮性、可扩展性等优点2. MapReduce程序的执行分为两个阶段，为mapping和reducing。每个阶段均定义为数据处理函数，分别被称为mapper和reducer。在mapping阶段，MapR
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2023-09-19 01:21:56
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目录：1.异构存储介绍2.存储介质3.HDFS存储策略（异构存储）4.HDFS异构存储原理5.HDFS异构存储的使用 一，异构存储介绍异构存储是Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性，HBase也从1.1.0开始支持WAL的异构存储策略。异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是冷热数据的存储.针对冷数据,采用容量大的,读写性能不高的存储介质存
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2023-10-25 12:43:50
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在Hadoop 1.0中，HDFS的单NameNode设计带来诸多问题，包括单点故障、内存受限制约集群扩展性和缺乏隔离机制(不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响)等。为了解决这些问题，Hadoop2.0就引入了基于共享存储的HA解决方案和HDFS Federation，HDFS Federation是指HDFS集群可同时存在多个NameNode，这些NameNode分别管理一部分数据
一、简介HDFS——Hadoop分布式文件存储系统一、概述全称为Hadoop Distributed File System ，Hadoop分布式文件存储系统HDFS是根据谷歌的论文：《The Google File System》进行设计的本身是一个分布式的，可扩展，可靠的文件系统HDFS中包含三个主要的进程：NameNode，DataNode，SecondaryNameNode。这三个进程一般
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2023-09-19 00:30:53
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HiveQL：数据操作向表中装载数据和从表中抽取数据到文件系统的数据操作语言部分 一、向管理表/内部表中装载数据装载语句LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/california-employees'
OVERWRITE INTO TABLE employees
PARTITION (country='US',state='CA');数据将会存放在如下文件夹中
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2023-05-26 14:48:20
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# Hadoop 循环调用存储过程的实现指南
在大数据的生态系统，当我们需要处理大量数据时，Hadoop 作为一个流行的框架，可以帮助我们实现数据存储和处理。而在利用 Hadoop 进行数据处理时，有时我们需要与数据库进行交互，特别是调用存储过程。接下来，我们将逐步实现 Hadoop 循环调用存储过程的过程。
## 整体流程
我们将通过下面的表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述
# 使用Hadoop查看存储过程
在Hadoop生态系统中，存储过程是一种可重用的代码块，可在Hive或Impala等工具中执行。存储过程可以简化复杂的数据处理任务，提高代码的复用性和可维护性。在本文中，我们将介绍如何在Hadoop中查看存储过程的方法。
## 什么是存储过程
存储过程是一组SQL语句的集合，被存储在数据库中并可以被多次调用。存储过程通常用于执行常见的数据处理任务，如数据清洗
原创
2024-03-20 04:05:29
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# 存储过程在Hadoop实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Hadoop上实现存储过程。Hadoop是一个开源框架，用于存储和处理大数据集。它由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce等组件组成。接下来，我将通过一个简单的流程和代码示例，向你展示如何在Hadoop上实现存储过程。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解实现存储过程的步骤：
原创
2024-07-25 09:25:20
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基于Hadoop开发自己的企业大数据平台，这是现如今很多企业刚开始做大数据的选择，而在Hadoop系统框架当中，Hadoop实现数据处理的原理和技术，更是很多同学在学习上的难点。今天，我们就基于Hadoop生成数据、写入数据和读取数据的流程，来给大家做一个简单的分解。 Hadoop系统框架当中，实现数据生成写入的核心组件，就是HDFS。HDFS就是基于Hadoop的分布式文件存储，为数据处理提供底
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2023-09-11 17:14:39
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Apache 的开源项目 hadoop， 作为一个分布式存储和计算系统，已经被业界广泛应用。很多大型企业都有了各自基于 hadoop 的应用和相关扩展。当 1000+ 以上个节点的 hadoop 集群变得常见时，集群自身的相关信息如何收集和分析呢？针对这个问题， Apache 同样提出了相应的解决方案，那就是 chukwa。述 chukwa 的官方网站是这样描述自己的： chukwa 是一个开源的
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2023-09-02 13:24:56
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存储过程和函数。存储过程和函数能够将复杂的SQL逻辑封装在一起，应用程序无须关注存储过程和函数内部复杂的SQL逻辑，而只需要简单地调用存储过程和函数即可。
1. 存储过程概述1.1 理解含义：存储过程的英文是 Stored Procedure 。它的思想很简单，就是一组经过预先编译的SQL语句的封装。执行过程：存储过程预先存储在 MySQL 服务器上，需要执行的时候，客户端只需要向服务器端发出
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2023-09-28 19:57:03
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根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理，非常适合Hadoop/HDFS初学者理解。一、角色出演如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下：Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件；与NN交互获取文件元数据；与DN交互进行数据读写。Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理；与client交互
Hadoop Hadoop是一款开源的大数据通用处理平台，其提供了3个组件，分别是HDFS分布式文件系统、YARN分布式资源调度、MapReduce分布式离线计算。MapReduce适合大规模的数据同时对实时性要求不高的场景，不适合大量的小文件以及频繁修改的文件。 Hadoop的特点1.水平扩展：Hadoop集群可以达到上千个节点，同时能够动态的新增和删除节点，能够存储和处理PB级的数据量。2.低
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2023-07-14 14:28:45
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1.hdfs分布式文件存储的特点分布式存储:一次写入,多次读取HDFS文件系统可存储超大文件,时效性较差. HDFS基友硬件故障检测和自动快速恢复功能. HDFS为数据存储提供很强的扩展能力. HDFS存储一般为一次写入,多次读取,只支持追加写入,不支持随机修改. HDFS可以在普通廉价的机器上运行.2.HDFS架构1、Client 发请求就是客户端。 文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Cli
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2024-09-26 23:21:13
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