1、什么是Hive 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2、为什么要用Hive 1、直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 2、为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的
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2024-02-04 10:12:35
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# 使用Hadoop与Hive进行文件处理的指南
在数据处理的世界中，Hadoop和Hive是两个非常重要的工具。Hadoop是一个开源分布式计算框架，而Hive是一个数据仓库工具，能够在Hadoop上进行数据查询与分析。本文将为刚入行的小白提供一个详细的指南，教你如何在Hadoop和Hive中处理文件。
## 流程概述
下面是整个流程的步骤，以表格的形式展示，让你清晰了解每一步需要做的事情
一、Hadoop节点扩容随着公司业务不断的发展，数据量也越来越大，此时需要对Hadoop集群规模进行扩容，在现有Hadoop 3台集群的基础上动态增加node4服务器上的DataNode与NodeManager节点。操作方法和步骤如下：1、Hosts及防火墙设置node1、node2、node3、node4节点进行如下配置：cat >/etc/hosts<<EOF
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2023-08-16 10:10:05
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一、上传文件原理（步骤）1、客户端请求namenode上传文件数据（包括文件大小、物理块大小、副本个数等）；2、namenode接受到客户端的请求，校验权限、存储容量等信息，并分配元数据信息；3、客户端收到namenode的OK响应，客户端就开始请求上传第一块数据；4、namenode返回第一块数据的元数据信息给客户端；5、客户端和返回的元数据中的三台机器建立连接通道；6、返回OK给客户端；7、客
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2023-09-01 08:01:29
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# 如何在Hadoop页面查看Hive文件
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 登录Hue界面 |
| 2 | 进入Hive页面 |
| 3 | 选择要查看的Hive表 |
| 4 | 点击“查看数据”按钮 |
## 2. 操作步骤及代码示例
### 步骤1：登录Hue界面
在浏览器中输入`htt
原创
2024-04-13 04:50:57
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## Hadoop HDFS上传Hive文件的实现流程
### 1. 确认Hadoop和Hive环境配置
在开始上传Hive文件之前，首先需要确保正确配置了Hadoop和Hive环境。这包括安装和配置Hadoop和Hive，并确保它们正确运行。
### 2. 创建Hive表
在上传文件到HDFS之前，需要在Hive中创建一个表，作为文件的目标存储。表的结构应与要上传的文件相匹配。假设我们要上传
原创
2024-01-10 04:05:13
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Hive介绍Hadoop开发存在的问题只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存 在语言门槛。 需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发。Hive概述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 一张表，并提供完整的sql查询功能，可以将 sql语句转换为 MapReduce任 务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQ
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2023-07-13 16:35:38
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一、使用hadoop shell命令导入和导出数据到HDFS →1、创建新目录：hadoop fs -mkdir /data/logs/ →2、从本地复制到HDFS的新目录：hadoop fs -copyFromLocal entries.log /data/logs →3、列出HDFS上entries.log文件信息：hadoop f
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2023-06-14 22:16:31
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在hadoop1中核心组成部分是HDFS、MapReduce，到了Hadoop2，核心变为HDFS、Yarn，而且新的HDFS中可以有多个NameNode，每个都有相同的职能。
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2023-07-24 11:03:30
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一、常用文件及参数说明
Core-site.xml 配置Common组件的属性
hdfs-site.xml 配置hdfs参数，比如备份数目，镜像存放路径
Mapred-site.xml 配置map-reduce组件的属性
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2023-07-24 11:05:45
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Hadoop是一个分布式计算的开源框架，包含三大核心组件：HDFS（Hadoop Distributed System分布式文件系统）、HIVE（数据仓库工具）、HBASEHDFSHDFS是Hadoop生态圈最基础的存储引擎，请注意HDFS的设计主要为大文件存储，为高吞吐量的读取和写入服务，HDFS不适合存储小文件，也不支持大量的随机读写。Hive专门处理存储在HDFS数据仓库工具，通过Hive可
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2023-08-16 06:28:07
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初始Hadoop google的三篇论文(GFS,MapReduce,BigTable)很快促进了hadoop的面世，hadoop实际上起源于Nutch项目，于2006年2月正式启动，2008年开始hadoop正式火起来了。 Apache Hadoop和Hadoop 生态系统Common：一系列组件和接口，用于分布式文件系统和通用I/O Avro : 一种序列化系统，用于支持高效，
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2023-07-12 11:15:11
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目录一、概述1）Impala优点2）Impala缺点二、Impala架构1）Impala组件组成1、Client2、Impalad3、Statestore4、Catalog5、数据存储服务2）Impalad服务的三种角色3）Impala运行原理1、启动服务时执行的操作2、查询SQL的运行流程3、数据计算流程三、Impala环境部署（CDH集成）1）添加服务2）自定义角色分配3）审核更改4）安装完成
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2023-05-29 10:29:22
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目录标题1、Hadoop是什么2、Hadoop发展历史3、Hadoop优势4、Hadoop组成4.1 HDFS4.2 YARN4.3 MapReduce架构概述4.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系5、大数据技术生态系统6、推荐系统的框架图 1、Hadoop是什么1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析
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2023-07-12 11:15:50
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一、Hive基本概念1、概念
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
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表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 HQL转化成MapReduce （1）Hive处理的数据存储在HDFS（2）Hive分析数据底层的实
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2023-08-30 19:26:13
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前言文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/bin392328206/six-finger种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在叨絮hadoop 完成之后，就是hive了。。今天我们就来看看hive小六六学大数据之 Hadoop(一)小六六学大数据之 Hadoop(二)什么是 HiveHive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计
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2023-09-08 19:09:54
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Hadoop集群搭建之Hive安装1. 准备工作准备好已经安装了Hadoop的集群服务器之后，需要在其中一台中安装MySQL数据库，安装可以参考CentOS7安装MySQL5.7这篇文章。下载Hive的安装包并上传至其中一台服务器中，下载地址2. Hive本地安装1. 安装目录规划统一安装路径：/opt/modules
统一软件存放路径：/opt/software2. 上传压缩包1. 将压缩包上传
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2023-09-08 20:32:19
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的平台，实现在多台计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。hadoop框架最核心的部分是hdfs和mapreduce。hdfs提供了海量数据的存储，mapreduce提供了对数据的计算。hadoop处理海量数据，需要hbase做数据库，hbase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，但是不支持sql语句，所以操作和计算数据非常不方便，于是整
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2023-05-23 10:18:18
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文章目录1 Apache Hive概述1.1 为什么使用Hive：1.2 Hive和hadoop的关系2 如何实现Hive功能3 Apache Hive架构、组件4 Apache Hive数据模型4.1 Data Model4.2 Databases 数据库4.3 Tables 表4.4 Partitions 分区4.5 Buckets 分桶4.6 Hive和Mysql比较5 Hive安装部署5
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2024-06-04 08:52:03
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小文件指的是文件size比HDFS的block size小很多的文件。Hadoop适合处理少量的大文件，而不是大量的小文件。首先，
原创
2023-12-28 09:51:10
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