[size=medium]
这段时间接触大数据相关项目比较多，自然有些体会和感触。感觉到自己之前对于这个领域的认识并不全面，甚至有点盲目，然后在具体项目或者概念认证阶段走了不少弯路。但好在在这些项目过程中认识接触了不少合作伙伴的兄弟姐妹们，从他们那里学到了不少东西。现在试着把这些心得整理下分享给大家，希望对于各位对大数据感兴趣的童鞋们有点帮助吧。这篇PP
# Hadoop元数据库表权限管理指南
在大数据时代，Hadoop作为主流的分布式数据处理框架，被越来越多的企业采用。为了确保数据的安全性和合规性，对Hadoop元数据库中的表进行权限管理是非常重要的。本篇文章将为刚入行的小白开发者提供一份详尽的指南，帮助你理解并实现Hadoop元数据库表权限的管理。整个流程将通过安装、配置、创建用户、分配权限等步骤进行展示。
## 流程概述
首先，我们来看
原创
2024-08-14 08:34:13
74阅读
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
转载
2023-09-13 15:29:17
427阅读
# 如何给hive数据库的表加字段
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何给hive数据库的表加字段。首先，让我们来看一下整个过程的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到hive数据库 |
| 2 | 执行alter table语句给表加字段 |
| 3 | 查看表结构确认字段已添加 |
接下来，我将详细说明每一步需要做什么，以及需要使用的代码
原创
2024-04-12 04:27:02
94阅读
# 在Hive数据库中给表添加字段的流程
## 1. 检查表结构
首先，我们需要检查现有的表结构，以确定我们要添加的字段的位置。可以使用`DESCRIBE FORMATTED`命令来查看表的详细结构。
```sql
DESCRIBE FORMATTED table_name;
```
其中，`table_name`是要查看的表的名称。
## 2. 创建新表
由于Hive不支持直接修改表结构
原创
2023-10-31 12:41:35
181阅读
# Linux给MySQL数据库新增表
在使用MySQL数据库管理系统时，有时候需要新增表来存储新的数据或者更好地组织现有数据。在Linux系统上，我们可以通过命令行或者图形化工具来进行这个操作。本文将介绍如何使用MySQL命令行来给数据库新增表，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，确保已经安装了MySQL数据库，并且具有足够的权限来创建新表。另外，也需要确保已经登录到MyS
原创
2024-06-02 03:58:08
194阅读
begin tran select * from VDFY024_USR_PRFL_INFO WITH (TABLOCKX) --排它锁 waitfor delay '00:00:20...
原创
2021-08-13 13:40:50
301阅读
# MySQL Grant 表权限给其他数据库的实现流程
在数据库管理中，尤其是MySQL中，如何将某个表的权限授予其他数据库的用户，是一个经常需要处理的事情。以下是实现这一功能的流程、步骤及相应的代码说明。
## 流程概述
在对MySQL的权限进行管理时，我们首先需要了解哪些步骤是必不可少的。下表展示了赋予表权限的基本步骤：
| 步骤 | 描述
创建一张空表：
Sql="Create TABLE [表名]"
创建一张有字段的表：
Sql="Create TABLE [表名]([字段名1] MEMO NOT NULL, [字段名2] MEMO, [字段名3] COUNTER NOT NULL, [字段名4] DATETIME, [字段名5] TEXT(200), [字段名6] TEXT(200)
转载
精选
2008-06-27 10:44:49
2098阅读
上一节说到，我们公司要用hdfs+hive+spark构成大数据分析的技术栈。本节就先把Hive和Mysql安装好，上次有朋友问我为什么不装个Ambari，这样不管搭建集群和后面的管理不就方便很多了，其实主要是想从头开始了解这些组件中的一些机制，不然用自动安装的，只知道用，不明白他是怎么来的，公司里有在用星环大数据平台(TDH)和Ambari，就我使用体验来说，感觉还是Ambari用着顺手一点，这
转载
2024-01-30 19:52:42
108阅读
简介Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题
转载
2024-05-21 06:51:10
765阅读
## **MySQL数据库批量插入数据的实现流程**
### **流程图**
```mermaid
graph TD
A[开始]-->B[建立数据库连接]
B-->C[创建数据库游标]
C-->D[执行插入数据的SQL语句]
D-->E[关闭游标]
E-->F[关闭数据库连接]
F-->G[结束]
```
### **步骤和代码实现**
以下是实现MySQL数据库批量插入数据的步骤和对应的
原创
2023-10-04 04:09:30
64阅读
Python进阶----数据库引擎(InnoDB),表的创建,mysql的数据类型,mysql表的约束一丶MySQL的存储引擎什么是存储引擎: MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应
转载
2024-08-20 12:55:28
49阅读
深入理解数据库索引 废话不多说，直接上代码(经验分享)前言：数据库和数据库索引这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念，熟练使用数据库和数据库索引是后端开发人员在行业内生存的必备技能。数据库索引是用来提高数据库表的数据查询速度的。一、索引出现背景在数据库系统的使用过程当中，数据的查询是使用最频繁的一种数据操作。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），遍历表然后逐行
转载
2024-06-19 19:44:42
25阅读
今天我要讲的内容是数据库的导入和导出。首先打开数据库，创建一个要导入的数据库(我要导入的数据是航空数据，名称叫火车信息表)。新建表完成后，出现两个表，一个是火车信息表，另一个是火车信息表_log。这两个表到底是什么呢？其实我们真正的数据是保存在火车信息表里面，而火车信息表_log是一个日志文件，日志文件是记录我们对数据进行的一切记录。如果你不小心删除了数据，可以通过日志文件·进行恢复，但这不是简单
转载
2024-04-07 22:36:57
53阅读
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
转载
2023-09-20 10:30:43
94阅读
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，
转载
2023-11-08 19:01:26
109阅读
一、HDFS 的设计思路 1）思路切分数据，并进行多副本存储； 2）如果文件只以多副本进行存储，而不进行切分，会有什么问题缺点不管文件多大，都存储在一个节点上，在进行数据处理的时候很难进行并行处理，节点可能成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理；存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低； 二、HDFS 的设计目标Hadoop Distributed File Syste
转载
2024-02-02 17:51:11
32阅读
读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Hado
转载
2023-07-30 15:59:20
731阅读
转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标
转载
2023-07-20 23:26:02
91阅读
