为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助。分区是一种根据“分区列”（partition column）的值对表进行粗略划分的机制。Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引，每个分区对应着表下的一个目录，在H
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2023-07-13 16:56:49
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Hadoop是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架，它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop YARN组成。在传统的Hadoop中，HDFS和YARN是紧密耦合的，它们在同一个进程中运行。然而，随着大数据的快速发展，这种紧密耦合的架构开始遇到一些限制，因此有了将HDFS和YARN分开的需求。
将HDFS和YARN分开的好处是可以独立扩展它们的资源和性能。例如，当我们需要增加处理
原创
2024-01-26 11:38:17
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文章目录Hadoop和Spark概述一. 简单说说Hadoop1. Hadoop的产生背景2. Hadoop核心技术二. 简单说说Spark1. Spark的官方定义2. Spark的核心技术3. Spark的内置项目4. Spark的生态体系5. Spark的特点6. Spark的用户和用途三. Hadoop和Spark的关系1. Spark的优势2. Spark对Hadoop的改进3.
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2023-07-12 11:58:31
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《原创，仅供学习交流》在关联规则的研究中，有很多串行的算法，经典的是Apriori算法和FP_growth算法。也有很多并行算法，如CD( count distribution ) 、DD ( data distribution ) 、CaD( candidate distribution)、FDM和 FMAGF等。串行算法的瓶颈之一是挖掘效率慢，而并行算法解决了挖掘效率的问题，但是由于并行计算是
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2023-06-20 08:29:30
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# dolphinscheduler与hadoop分开部署
## 概述
DolphinScheduler是一款分布式的大数据工作流调度系统，它可以帮助我们管理和调度大规模的数据处理任务。与此同时，Hadoop是一款开源的大数据处理框架，它提供了分布式存储和计算能力。在实际应用中，我们经常需要将DolphinScheduler和Hadoop分开部署，以便更好地管理和优化资源。
本文将介绍如何将D
原创
2023-07-21 06:17:04
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# 分离部署 Hadoop Namenodes 和 Secondnamenodes 的指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个非常流行的框架。为了提高数据存储和处理的效率，分开部署 Hadoop 的主节点（Namenode）和备份节点（Secondary Namenode）是一个常见的做法。本篇文章将指导初学者如何完成这一过程。
## 部署流程概览
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-03 05:29:34
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1、hadoopRDD和newHadoopRDDSpark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop的API有新旧两个版本,所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本,也提供了两套创建操作接口.对于外部存储创建操作而言,hadoopRDD和newHadoopRDD是最为抽象的两个函数接口,主要包含
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2023-07-20 17:24:20
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方法一：一个主文件 引用其他文件方法二：在一个文件中使用不用的环境
原创
2024-01-11 11:02:27
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目录核心组件对比 适用场景对比任务执行流程对比SQL执行的流程对比容错对比核心组件对比Hadoop：是一个分布式数据存储和计算框架。
HDFS（Hadoop Distributed File System）：是一个分布式文件系统，能够大规模的数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和处理效率。HDFS的主要职责是对数据的存储和管理，将大数据集分成多个数据块，并分配到不同的计算几
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2024-07-26 12:55:59
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# Hadoop中Namenode与Datanode分离的方案
Hadoop作为一个用于大数据处理的框架，其分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）在数据存储方面表现出色。HDFS主要由两个核心组件组成：Namenode和Datanode。Namenode负责管理文件系统的元数据，而Datanode则负责存储实际的数据。将Namenode和Datan
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2021-10-30 20:02:00
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Hadoop理解hadoop在2.0后将资源管理从MapReduce中独立出来变成了Yarn之后，就演变成了四层架构：
底层 —— 存储层，文件系统HDFS中间层 —— 资源及数据管理层，YARN以及Sentry等上层 —— MapReduce、Impala、Spark等计算引擎顶层 —— 基于MapReduce、Spark等计算引擎的高级封装及工具，如Hive、Pig、Mahout等存储层
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2023-08-09 10:30:19
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文章目录一、Text二、SequenceFile三、Avro四、Parquet五、RC & ORC 一、Text文本通常采用CSV,JSON等固定长度的纯文本格式优点： 1、便于与其他应用程序或脚本进行数据交互 2、易读性好，便于理解缺点： 1、数据存储量庞大 2、查询效率不高 3、不支持块压缩由于之前我们用的都是Text类型，所以这里就不展开讲了二、SequenceFile按行存储二进
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2023-08-15 09:47:01
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在处理Hadoop的数据磁盘时，我们需要首先明确是选择将数据磁盘分开还是合并，这一决策将直接影响性能、可扩展性以及故障恢复策略。以下是解决“hadoop的数据磁盘是分开还是合并”的过程的详细记录，将从备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践、扩展阅读几个方面展开。
## 备份策略
为了确保数据的安全可靠，我们需要制定高效的备份策略。首先，我通过思维导图呈现出整个备份流程，并将其与存储
# Hadoop如何把SecondaryNameNode和NameNode分开部署
## 问题背景
在Hadoop分布式系统中，NameNode负责管理整个文件系统的命名空间和文件的块映射表，而SecondaryNameNode则负责定期合并并记录NameNode的内存中的数据到磁盘中，以防止数据丢失。默认情况下，NameNode和SecondaryNameNode运行在同一个节点上，但在某些
原创
2023-12-24 09:15:56
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说明：本章内容都基于虚拟机上操作，而非平台，或有些许差异，望看官周知。 1、基础环境： （1）配置好三台机器的hosts （2）配置NTP服务 （3）配置SSH免密登陆 （4）安装好JDK（java -version）查看，有版本信息即可。 可参考博主之前发布的博客。2、软件包：https://pan.baidu.com/s/1LG27g0-zqeRJFr3dkY39Mw 提取码：ilq3 压缩格
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2024-02-27 19:27:50
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