Hash partitioning enables easy partitioning of data that does not lend itself to rangeor list partitioning. It does this with a simple syntax and is e
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2016-09-30 09:45:00
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系统无法引导，所以不应该冒这个险。 引导启动所需的命令或普通用户可能用的命令(类似/bin 用户的家目录。 /lib 例如网络和文件系统驱动)临时文件。引导启动后运行的程序应该使用/var/tmp 引导加载器(bootstrap loader)硬盘的前1024的安装点。程序并不自动支持安装到/mnt 例如/mnt/dosa 可能是使用ext2其他文件系统的安装点。/etc 中，它们在《网络管理指南
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2010-08-05 18:10:30
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大数据量存储：分布式存储 日志处理: Hadoop擅长这个 海量计算: 并行计算 ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 机器学习: 比如Apache
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2017-08-28 21:25:00
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一、视图什么是视图？ 视图是从数据库中的基本表中选取的数据组成的逻辑窗口。它只是一个虚表，不进行实际的存储。数据库只存放视图的定义，数据项仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被用于多个表的连接，也可以定义为部分行（列）可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象，视图中的数据是select查询返回的结果。视图的作用 1.简化查询语句 2.提高数据的安全性 3.视图保证了一定程度的逻辑独立性
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2023-09-04 21:10:00
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1． Yarn通俗介绍 Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。 它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。 可以把yarn理解为相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduc
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2023-07-24 09:16:26
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Adobe Flash Player 11带来了很多改进，您将在网络上看到更多精彩的内容。就像当年Flash Player 7改变了网络视频，ActionScript 3改变了开发Flash内容的方式，Flash Player 11从另一个全新的层面带给网络不一样的体验，这就是基于GPU的3D渲染，我们称之为Stage 3D。下面是Flash Player 11新特性的列表：原生支持64位操作系统
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2024-11-01 21:24:20
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HDFS简介HDFS(HadoopDistributedFileSystem)即hadoop分布式文件存储系统。原理 将大文件、大批量文件，分布式存储在大量服务器上，以便采取分而治之的方式对海量数据进行分析。重要概念
文件切块：HDFS中的文件在物理上是分块存储的，block的大小可以通过配置参数自己设置。副本：datanode是HDFS集群的从节点，每个block可以在多个datanode
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2023-07-12 15:08:24
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***相同组内的k-v，由同一次的reduce方法处理一、为什么写分区和分组在排序中的作用是不一样的，今天早上看书，又有点心得体会，记录一下。二、什么是分区1、还是举书上的例子，在8.2.4章节的二次排序过程中，用气温举例，所以这里我也将这个例子说一下。源数据内容1900 35°C
1900 34°C
1900 34°C
...
1901 36°C
1901 35°C书上的例子是为了去除一年当中气
原创
2021-05-24 21:51:40
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文章目录Hadoop 核心-HDFS1. HDFS概述1.1 介绍1.2 历史2. HDFS应用场景2.1 适合的应用场景2.2 不适合的应用场景3.HDFS 的架构4.NameNode和DataNode4.1 NameNode作用4.2 DataNode作用5.HDFS的副本机制和机架感知5.1 HDFS 文件副本机制5.2 机架感知6.hdfs的命令行使用7.hdfs的高级使用命令7. 1、
Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T）在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记录）
所支持
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2023-07-12 13:30:22
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Hadoop生态中的Mapreduce在map阶段可以将大数据或大文件进行分区，然后到Reduce阶段可并行处理，分区数量一般与reduce任务数量一致；自定义实现Hadoop的WritableComparable接口（序列化并排列接口）的Bean在mapreduce中进行排序；分组的好处是在Reduce阶段时可将数据按照自定义的分组属性进行分组处理。 文章通过“寻找订单中的最大金额”的Demo
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2023-09-01 08:32:37
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1.MapReduce工作流程 1.待处理文本 2.Submit()方法，客户端先完成一些文件的基本设置，XML文件（任务环境）、会将待处理文本进行切片、jar包、yarn给job分配id、job的参数配置等等 3.提交job信息到yarn集群 4.Resource Manager会根据切片数量计算出Map Task的数量（Connect to the ResourceManager） 5.待处理
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2023-09-04 11:38:44
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lz在学习hadoop大数据实践，接触到可以通过继承partitioner这个类来自定义分区，将map后输出的结果按照key来划分到不同的reduce中进行汇总，也就是reduce，默认情况下只有一个partitioner分区，可以自定义来划分不同的partitioner分区，方便快捷。而且，自定义分区，必须通过hadoop jar的方式来运行，以下通过一个例子来说明如何运行这个partition
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2023-09-20 10:32:41
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Android开发的ContentProvider这个东西会看两遍吧。第一遍是整体选系android的时候，因为这个东西是四大组件之一，不看面试的时候不好说啊。第二次应该是实际要用的时候吧，或者像我这样写Activity写烦了想看点别的东西的人。入正题，ContentProvider是干嘛用的？它被用于跨进程做数据共享用。其实你把Android的四大金刚（组件）放到一起，仔细想想他们各自的用途就会
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2024-04-04 19:13:19
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电脑硬盘，到底该不该分区？很多人买了新电脑或者在电脑中安装了SSD硬盘之后，第一个步骤就是：开机-给硬盘分区。但是，大家有没有考虑过，硬盘是否真的需要分区呢？这不最近有人就在程序员社区V2EX上提出了此问题，一时间引起大多数人的争论。 关于这个问题众说纷纭，公说公有理婆说婆有理的。而且绝大部分的说法是，硬盘绝对需要分区，不仅仅可以方便管理电脑文件，而且还不会拖慢系统盘的运行速度，就是现
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2024-04-25 10:14:13
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dfs.namenode.name.dir 和dfs.datanode.data.dir分别是什么目录？ dfs.namenode.name.dir 和dfs.datanode.data.dir分别是什么目录？有何作用？我们可以在本地文件系统中找到HDFS文件系统中文件或目录的位置吗？ 我们可以在本地文件系统的以上两个目录中找到HDFS文件系统中某个具体的文件或目录的位置吗？是否存在一一映射的关系
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2024-09-02 18:37:08
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Hadoop中的InputFormat接口： InputFormat接口主要的任务是对输入的原始数据进行切分并转换成<K,V>格式的数据，它主要完成两个功能： 1.通过getSplite（）方法对原始数据进行切分，得到若干个InputSplite，这里的切分是指逻辑上的切分，即确定每个Splite的起始地址和长度而并没有在物理上进行划分; 2.通过getRecordReader
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2023-07-14 20:31:24
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Partitioner的作用：对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区。为什么要创建分区？我们如果文件很大，我们只使用一个reducer，这个reducer就要负责去所有map端取数据。那么势必会带来性能问题，而且服务器资源也没有合理利用起来。 如果要合理利用，则需要多起几个reducer,那这几个reducer去map端拉取整个文件
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2023-07-12 12:13:22
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一、概念 1、分区： Hadoop默认分区是根据key的hashCode对ReduceTask个数取模得到的，用户无法控制哪个key存储到哪个分区。想要控制哪个key存储到哪个分区，需要自定义类继承Partitioner<KEY, VALUE>，
泛型KEY, VALUE分别对应Mapper里的输出key,value,因为分区是在map()之后，环形缓冲区溢写时完成的。
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2023-06-30 22:25:11
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案例3：各州累计病例分区统计1、将美国疫情数据不同州的输出到不同文件中，属于同一个州的各个县输出到同一个结果文件中。一、需求分析输出到不同文件中–>reducetask有多个(>2)–>默认只有1个，如何有多个?—>可以设置， job. setNumReduceTasks(N)—>当有多个reducetask意味着数据分区---->默认分区规则是什么? hash
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2024-04-19 16:23:47
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