一、简介        Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。(如图1.1所示)   (如图1.1)二、核心            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-15 22:07:50
                            
                                169阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            因为公司需要使用greenplum,而官方的datax版本在导数据到greenplum时,速度是非常慢的(严格说是datax导数据到postgresql,在导入到GP时,数据走的是master,一条一条insert的,当然是慢)。所以,这里采用了别人开发好的支持GP 的datax版本:https://github.com/HashDataInc/DataX首先来说一下GP,GP作为一种数据仓库工具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-14 14:51:33
                            
                                76阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            在数据处理和分析领域,Hive和Greenplum(GP)是两种流行的分布式计算工具。它们通常用于处理大规模数据,但各自的架构和优化手段却有很大区别。在这篇文章中,我将详细探讨两者的区别,涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及性能对比等方面。
### 环境配置
为了合理配置Hive和GP的环境,不同的需求和架构使我对两者进行了分析。
```mermaid
mindmap            
                
         
            
            
            
            Apache HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)提供了一种在多台计算机上存储大型文件的方法。 Hadoop和HDFS源自Google文件系统(GFS)文件。 在Hadoop 2.0.0之前,NameNode是HDFS集群中的单点故障(SPOF)。 使用Zookeeper,HDFS高可用性功能通过提供在具有热备用的主动/被动配置中的同一群集中运行两个冗余NameNode的选            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-26 12:47:17
                            
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            1、 GC调整默认自动分配GC、
手动修改的话
hadoop-env.sh
export HDFS_NAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=INFO,RFAS -Xmx1024m"
export HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS-Xmx1024m"关于GC的修改参考Namenode            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-20 20:33:17
                            
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            Hive支持使用HDFS之外的存储系统作为底层存储系统,其中官方明确支持HBase,Kudu,Druid和JDBC(MySQL等)。Hive提供了相应的接口 StorageHandlers,用以实现和其他存储系统的整合。Phoenix实现了相应的接口,可以使用Phoenix作为Hive的底层存储系统,在Hive中操作Phoenix表,并和Hive本地表进行互操作。Phoenix官网该特性的详细描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-08 21:24:23
                            
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            一、背景介绍  最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务。而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板。  然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台。在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-12 18:17:57
                            
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            # 理解 GP HIVE 区别的流程
在大数据处理领域,GP(Greenplum)和 HIVE 是常用的工具,然而它们在处理数据的方式和使用场景上略有不同。那么,如何来区分它们呢?本篇文章将为你提供一个清晰的流程,让你逐步掌握 GP 和 HIVE 的区别。
## 整体流程
首先,我们来看一下整个流程概要,如下表所示:
| 步骤 | 描述            
                
         
            
            
            
            本文主要分享Hadoop三大分析工具:Hive、Pig和Impala。Hive和Pig是高级数据语言,基于Mapreduce,底层处理的时候会转换成Mapreduce去提交,Hive和Pig都是开源的,Hive最初由Facebook开发,Pig最初由Yahoo!开发,下面进行分别介绍:一、什么是Hive?Hive可以看做是SQL到Mapreduce的一个映射器,就是不用开发Mapreduce,只要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             以前也玩过spark,但这次玩,是因为spark从1.4版本后使spark sql独立出来,想必一定不赖;另外,还支持DataFrame,底层存储支持parquet,甚至orc file。    一、parquet 和 orc 对比    我专门查了查parquet 和 orc,网上很多,我只说关键的。               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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 摘要:由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实 从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。本文将从多个方面来阐述Hive和数据库的差异。数据 
  由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实 从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。本文将从多个方面来阐述Hive            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、安装PG131. 安装# Install the repository RPM:
sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
# Install PostgreSQL:
sudo yum inst            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             一.大数据的5个特征(IBM提出):  Volume(大量)  Velocity(高速)  Variety(多样)  Value(价值)  Varacity(真实性)二.OLTP与OLAP联机事务处理过程,也称面向交易的处理过程,是对用户操作快速响应的方式之一。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易:        开启事            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            新智元推荐 编辑:元子【新智元导读】百度和Nvidia研究院结合N卡底层计算优化,提出了一种有效的神经网络训练加速方法,不仅是预训练,在全民finetune BERT的今天变得异常有用。「福利:今晚8点,刘天义博士为您解读云游戏性能及优化,戳右边链接上 新智元小程序 参与直播!」一切还要从2018年ICLR的一篇论文说起。《MIXED PRECISION TRAINING》是百度&am            
                
         
            
            
            
            Hadoop的总体概述Hadoop起源于谷歌的集群系统,谷歌的数据中心使用廉价Linux PC机组成集群,在上面运行各种应用。其核心组件有3个:第一个就是,GFS(GOOgle File Syetem),一个分布式文件系统,隐藏下层负载均衡冗余复制等细节,对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。第二个是MapReduce的,谷歌发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce的操作.MAP是把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            GreenPlum6使用PXF进行连接HDFS、HIVE环境配置初始环境准备文件配置服务器文件修改PXF配置文件(pxf-env.sh)配置环境变量PXF服务器配置文件分发、启动建表、查询、测试  最近我们正在测试GP6.7的性能,尝试着使用PXF连接HDFS进行外部表获取,提供一个GreenPlum中文社区 PXF中文文档 环境配置配置环境:GreenPlum 6.7 ; PXF 5.11 ;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 了解GP和Hive:大数据处理的两种方式
在大数据领域,Greenplum(GP)和Hive是两种常见的数据处理工具。它们各自有着不同的优势和适用场景,可以帮助企业高效地进行数据分析和处理。本文将介绍GP和Hive的基本概念,以及它们在大数据处理中的应用。
## Greenplum(GP)
Greenplum是一种基于MPP(Massively Parallel Processing)架            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用GP(Greenplum)与Hadoop进行数据分析的入门指南
在大数据处理中,Hadoop和GP(Greenplum)可以完美结合,帮助我们高效处理和分析海量数据。本文将带你了解如何实现这一过程,分为几个步骤,并详细介绍每一步需要用到的代码及其解释。
## 流程概述
以下是将GP与Hadoop结合的基本步骤:
| 步骤 | 描述                |
|------|            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            有限合伙制基金及基金管理企业的合伙人分为有限合伙人(LP, Limited Partner)及普通合伙人(GP, General Partner)。简单而言,有限合伙人即真正的投资者,但不负责具体经营;只有其中的普通合伙人有权管理、决定合伙事务,负责带领团队运营,对合伙债务负无限责任。
 
1)普通合伙人对合伙企业债务负无限责任。有限合伙人只以其出资对合伙企业负有限责任;
&nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是由葡萄牙科学家Candida Ferreira 2001年提出来的一种新型遗传算法,其特点是将基因型和表现型分离。GEP 继承了GA的快速、易用和GP的易变、多能,比GA,GP提高速度100 - 1000000倍。而GEP与遗传算法(GA)和遗传编程(GP)的根本区别在于它们的个体性质不同,在GA中个体是固定长度的线            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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