大数据必学框架-sqoop。
一、配置sqoop环境为了能够让sqoop识别到hdfs，需要在配置文件中指定位置，conf目录下的sqoop-env.shexport HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/modu
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2023-07-14 16:01:08
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HDFS： Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS，它是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。 HDFS适合：存储并管理PB级数据处理非结构化数据注重数据处理的吞吐量应用模式为：一次写多次读不适合：存储小文件大量的随机度需要修改文件 &nb
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2023-07-06 17:22:22
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Hive：hive不支持更改数据的操作，Hive基于Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。 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SQL语
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2023-07-11 19:48:43
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Hive的交互方式Hive的交互方式主要有三种使用Hive之前：先启动hadoop集群：因为hql语句会被编译成MR任务提交到集群运行；hive表数据一般存储在HDFS上mysql服务：因为对hive操作过程中，需要访问mysql中存储元数据的库及表Hive交互shell（过时了）在任意路径运行hive
[hadoop@node03 ~]$ hiveHive JDBC服务（企业中使用）第一步：启动
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2023-07-20 21:28:07
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hbase：是一个适合于非结构化数据存储的数据库，是基于列的而不是基于行的模式，HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。HDFS: 是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。 Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。hive：是一个数
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2023-07-12 18:11:31
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作者 | 李一帆杏仁Java工程师。关注后端开发。1.计算框架Hadoop 是一个计算框架，目前大型数据计算框架常用的大致有五种：仅批处理框架：Apache hadoop.仅流处理框架：Apache Storm、Apache Samza.混合框架：Apache Spark、Apache Flink.这其中名气最大、使用最广的当属 Hadoop 和 Spark。虽然两者都被称为大数据框架，但实际层级
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2023-10-18 12:49:44
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HDFS在整个Hadoop生态圈中的作用： 1、HDFS分布式文件系统，位于整个Hadoop的最底层，也是大数据的核心。 2、Hbase是在HDfs基础之上的框架，是列式存储，支持NOSQL语句。在这里可以把HDFS看做计算机一块大硬盘，HBASE是不是很像Redis。 3、Yarn可以和HBASE进行集成，也可以与HDFS进行集成，本质就是一个“发动机”，进行数据的处理计算。 4、Hive与pi
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2024-02-10 02:18:45
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hdfs和hive的关系是大数据生态系统中一个重要的主题。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个存储系统，而Hive则是一个数据仓库，它使得用户可以以SQL风格的查询语言进行大数据分析。理解它们之间的关系能够帮助数据工程师和数据科学家更好地构建和优化大数据解决方案。
### 适用场景分析
在大数据生态中，HDFS通常用于存储大量的原始数据，而Hive则用于对这些数据进行结构化查询和分析。
谈下一个新人对hive的理解，不喜勿喷。
hive是hadoop整个项目使用中最常用的辅助项目之一。
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2023-07-12 08:41:13
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一、Hive是什么？Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reduce
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2023-07-20 17:22:46
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HDFS（Hadoop Distributed File System）和MySQL是两种重要的数据存储解决方案。HDFS用于处理大规模数据集以及分布式存储，而MySQL是一种关系型数据库，适合处理结构化数据。在实际应用中，有时需要将HDFS与MySQL结合使用，以便在大数据环境中高效地管理和分析数据。
### 环境准备
在开始之前，确保您的环境满足以下软硬件要求：
| 组件
文章目录一、大数据技术生态体系二、集群规划2.1 群启集群要求三、HDFS概述及优缺点3.1 概述3.2 HDFS的优点3.3 HDFS的缺点3.4 HDFS组成架构3.5 HDFS文件块大小四、HDFS的API操作4.1文件上传4.2 文件夹删除4.3 HDFS文件详情查看4.4 HDFS文件和文件夹判断五、HDFS的读写操作5.1 HDFS的写操作（文件上传）5.2 HDFS的读操作（文件下
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2023-08-09 22:15:37
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1，把本地的文件加载到hive创建的表中（比如：create table tb_user(id int ,name string ); ）在hive中创建的是有结构的表，然后通过命令：load data local inpath ' 路径 ' into table 创建的表名；
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2023-07-12 11:57:12
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HDFS： Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS，它是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。HDFS适合：存储并管理PB级数据处理非结构化数据注重数据处理的吞吐量应用模式为：一次写多次读不适合：存储小文件大量的随机度需要修改文件总结：HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。 正因为如此，
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2024-03-05 10:28:27
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sqoop是一个开源工具，主要用处是在Hadoop（hive，hdfs，hbase）与传统的数据库（mysql，Oracle）之间进行数据的传递import：数据从传统数据库到Hadoop里面 export：数据从Hadoop到传统数据库里面 目录MySQL到hdfs的默认加载Mysql到hdfs的具体加载Mysql到Hive--direct参数与--e参数的使用Mysql导入到Hbasehdfs
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2023-07-14 15:58:44
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HDFS和Hive是大数据领域中常用的两个组件，它们在实际应用中通常需要按照特定的启动顺序来进行配置和启动。对于刚入行的小白来说，可能不清楚这个启动顺序是什么，接下来我将详细介绍HDFS和Hive的启动顺序以及每一步需要做什么。
首先，我们来看一下HDFS和Hive的启动顺序的整体流程，如下表所示：
| 步骤 | 启动顺序 | 描述 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 |
原创
2024-01-18 06:39:51
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如何将 Mysql 数据写入 Kafka 呢？我们可以使用一个小工具。。。
一. 概述在大数据的静态数据处理中，目前普遍采用的是用Spark+Hdfs（Hive/Hbase）的技术架构来对数据进行处理。但有时候有其他的需求，需要从其他不同数据源不间断得采集数据，然后存储到Hdfs中进行处理。而追加（append）这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件
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2023-10-10 13:52:56
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公司要开搞大数据了，针对大数据的一般姿势做了个简单调研。 一、通用架构 二、组件选择1、Hdfs、HBaseHdfs：分布式文件存储，无缝对接所有大数据相关组件。高容错（多副本）、高吞吐。适合一次写入，多次读出。不适合低延迟读取、小文件存储（寻址时间超过读取时间）。HBase：非关系型分布式数据库，基于Hdfs，高容错、高吞吐。HBase采用的是Key/Value的存储方式，即
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2023-07-14 14:34:25
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文章目录一、HDFS架构概述1、HDFS定义2、HDFS组成3、HDFS文件块大小4、HDFS的优点5、HDFS的缺点6、HDFS读数据流程7、NameNode工作原理8、DataNode工作原理二、YARN架构概述1、yarn概述2、yarn构成组件三、MapReduce1、MapReduce优点：2、MapReduce缺点：四、三者之间的关系一、HDFS架构概述1、HDFS定义HDFS(Had
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2023-07-18 11:38:27
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接下来要配置的是以mysql作为存储元数据l数据库的hive的安装要使用hadoop来创建相应的文件路径， 并且要为它们设定权限：hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/warehouse
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/tmp
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/log
hdfs dfs -chmod g+w /
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2024-04-23 17:47:36
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