1. Hive配置的元仓储使用MySQL使用WinSCP将mysql的服务端、客户端以及驱动包拷贝进hdfs系统中：1.1 安装mysql服务端：将mysql-client***.rpm和mysql-server-***.rpm拷贝到/usr/local/下面，将connect驱动包拷贝到/usr/local/下面执行命令(安装)：rpm -i MySQL-server-5.5.31-***.rp
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2023-08-18 22:39:48
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1.大数据与数据库1） 从Hadoop到数据库大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。大数据的出现后，很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案。Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。2） Hadoop的限制Hadoop非常适合批量处理任务，
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2023-11-08 19:01:26
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### 如何用Python读取Hadoop数据库
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要读取Hadoop数据库的需求。现在有一位刚入行的小白向你请教如何实现“Python读取Hadoop数据库”，让我们来一起看看该如何操作吧。
#### 整体流程
首先，我们需要明确整个操作的流程。下面是一个简单的流程表格：
```mermaid
erDiagram
操作流程 {
原创
2024-05-25 06:18:36
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这些问题的答案来自磁盘的另一个发展趋势：寻址时间的提高远远慢于传输速率的提高。寻址是将磁头移动到特定磁盘位置进行读写操作的过程。它是导致磁盘操作延迟的主要原因，而传输速率取决于磁盘的带宽。 如果数据访问模式中包含大量的磁盘寻址，那么读取大量数据集所花的时间势必会更长（相较于流式数据读取模式），流式读取主要取决于传输速率。另一方面，如果数据库系统只要更新一小部分，那么传统的B树更有优势（关系型数据
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2024-08-05 13:48:36
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1.思考 MR的缺点？不擅长实时计算 hadoop 的 文件是存储磁盘的 hdfs 内，传输相比内传会慢很多，相比较 Storm 和 Spark 的流处理，流处理不需要批处理的数据收集时间，也省去； 作业调度的时延。不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，但是MR 的输入数据集时静态的，不能动态变化。不擅长有向图的计算 多个应用存在依赖关系，后一个程序的输入是前一个的输出。MR 不能进行这样的
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2023-07-13 18:08:33
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一、MapReduce DB 操作对于本专栏的前面几篇文章的操作，基本都是读取本地或 HDFS 中的文件，如果有的数据是存在 DB 中的我们要怎么处理呢？Hadoop 为我们提供了 DBInputFormat 和 DBOutputFormat 两个类。顾名思义 DBInputFormat 负责从数据库中读取数据，DBOutputFormat负责把数据最终写入数据库中。不过如果要把数据库内容映射成对
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2023-09-20 12:44:35
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1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
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2024-01-08 18:12:35
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一、MapReduce简介之前我们我们讲解了Hadoop的分布式文件储存系统HDFS，曾把它比作一个工厂的仓库。而今天我们要介绍的MapReduce（简称MR）分布式计算框架，就可以把他看作一个工厂的流水线。1、MR的编程思想MR的核心的思想就是分而治之，通俗的来说，就是将复杂的事情分割成很多小的事情，一一去完成，最终合并结果。那么我们可以明白MR的过程实际就是输入，分，处理，合并，输出。MR的过
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2024-01-02 10:22:43
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一、开篇Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop大数据生态最底层的数据存储设施。因其具备了海量数据分布式存储能力，针对不同批处理业务的大吞吐数据计算承载力，使其综合复杂度要远远高于其他数据存储系统。因此对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的深入研究，了解其架构特征、读写流程、分区模式、高可用思想、数据存储规划等知识，对学习大数据技术大有裨益，尤其是面临开发生产环境时，能做到胸中有数
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2023-09-22 13:30:14
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顺序组合式MapReduce任务、具有依赖关系的组合式MapReduce任务以及专门用于Map和Reduce主过程前处理和后处理的链式MapReduce任务。其中顺序组合式MapReduce任务可以经过变形成为迭代式的MapReduce任务。（1）顺序组合式MapReduce前一个MR的输出作为后一个MR的输入，自动的完成顺序化的执行。顺序组合式MR中的每一个子任务都需要专门的设置独立的配置代码，
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2023-11-01 16:19:07
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MR是HADOOP的核心计算框架。是一个可容错的并行处理集群。1. 核心思想MR的核心思想是分而治之（本来是基于整体数据的运算，结果将数据数据分割成很多个小的数据集。然后并行计算这些小数据集，最后将每个小数据集的计算结果进行汇总。得到最终的计算结果）。 整个过程分为Map阶段和Reduce阶段。第一阶段完全并行，互不相干。第二阶段的reduceTask的并发实例也互不相干。但是
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2023-07-11 22:47:38
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要读取数据库中的数据，首先需要实现一个实体类，这个实体类部分映射数据库中要查询的表的字段。且该实体类需要实现Writable与DBWritable两个接口，DBWritable的实现类负责查询与写入，Writable的实现类负责序列化输出（到Mapper）与写入。 &nb
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2023-08-16 16:10:34
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# 实现MR读取Hive数据的流程
## 介绍
在本文中，我将指导你如何使用MapReduce（MR）来读取Hive数据。首先，我们将了解整个流程，并使用表格列出每个步骤。然后，我将为每个步骤提供相应的代码，并对代码进行注释，以帮助你理解其功能。
## 流程图
```mermaid
pie
title MR读取Hive数据的流程
"创建Hive表" : 40
"编写M
原创
2023-09-14 11:06:23
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## 大规模数据库Hadoop读取
### 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的、可靠的、可扩展的计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它是由Apache软件基金会开发的，旨在解决大数据处理的问题。
Hadoop的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算框架。HDFS是一个分布式文件系统，可以在成百上千台服务器上存储大规
原创
2024-06-08 06:42:44
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一、Hadoop简介1.什么是HadoopHadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的。2.Hadoop的核心架构Hadoop Common:提供基础设施； Hadoop HDFS:(Hadoop Distributed File System)一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统； Hadoop MapReduce:一个分布式的离线并行计
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2023-09-20 10:30:43
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# 如何实现"Hadoop MapReduce读取Gzip压缩文件"
## 一、整个流程
```mermaid
journey
title 整个流程
section 初学者学习MapReduce读取Gzip压缩文件
开发者->初学者: 了解MapReduce读取Gzip压缩文件
初学者->开发者: 学习、实践、掌握
```
## 二、详细步骤
原创
2024-07-03 06:12:07
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hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，
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2023-07-24 10:53:30
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关于Hadoop平台，网上有很多的资料，但是比较零碎，为了方便大家对这个平台有着充分的了解，笔者在此系统的介绍一下这个平台。1、什么是Hadoop?(1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统，数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理)，Ha
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2023-10-16 12:58:17
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读取数据库中的数据 在ASP.NET中，读取数据库中的数据可以使用DataReader 和DataSet两种方法，两者差异如下： 使用DataSet对象读取数据大致需要以下五个步骤： （1）建立数据库链接，可以选用SqlConnection（2）将查询保存在SqldataAdapter（3）使用SqldataAdapter对象的Fill方法将数据填充到DataSet中的DataTabl
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2024-05-11 18:04:08
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