JDBC 外表JDBC External Table Of Doris 提供了Doris通过数据库访问的标准接口(JDBC)来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，也省去了之前ODBC繁杂的驱动安装部署及版本匹配问题，兼容性更好，操作更简单，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助Doris本身的OLAP的能力来解决外部表的数据分析问题：支持各种数据源接入Doris支持Doris与
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2024-09-09 00:40:44
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。答:Hadoop生态系统除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括Zookeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。(1).HDFS:具有处理超大数据、流式处理、
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2024-05-30 00:32:55
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# Hive 中 HADOOP_HEAPSIZE 的设置
## 引言
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个重要的工具，它通过将 SQL 查询转换为各种 MapReduce 任务来操作储存在 Hadoop 中的大量数据。使用 Hive 时，我们需要关注很多配置参数，其中之一便是 `HADOOP_HEAPSIZE`。本文将深入探讨 `HADOOP_HEAPSIZE` 的意义、如何设置以
## 优化Hadoop集群性能：HADOOP_HEAPSIZE参数详解
在Hadoop集群的配置中，HADOOP_HEAPSIZE是一个非常重要的参数，它决定了Hadoop所有组件的Java虚拟机（JVM）堆大小。通过调整HADOOP_HEAPSIZE参数，可以提高Hadoop集群的性能，避免内存溢出等问题。
### HADOOP_HEAPSIZE参数介绍
HADOOP_HEAPSIZE参数
原创
2024-05-03 08:04:22
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# Hadoop中的HADOOP_HEAPSIZE大小解析
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在Hadoop的运行过程中，内存的分配是一个非常重要的方面，尤其是Java虚拟机（JVM）的堆内存（heap memory）。`HADOOP_HEAPSIZE`就是用来设置Hadoop集群中每个节点的JVM堆大小的一个环境变量。本文将对`HADOOP_HEAPSIZE
I. 核心参数： map reduce.{map|reduce}.memory.mb1. map reduce.{map|reduce}.memory.mb为Container即Hadoop允许为task分配的内存大小，mapreduce.{map|reduce}.java.opts为node manage为启动task初始化的JVM heap大小， 后者应该小于前者，因为我们还要我Ja
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2023-08-13 18:13:18
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# 调大 Hive Heap Size 的指南
在使用 Apache Hive 进行大数据处理时，你可能会遇到内存不足的问题，尤其是在处理大量数据时。为了解决这个问题，我们可以通过调整 Hive 的 Heap Size 来改善性能。本文将逐步指导你如何实现这一目标。
## 过程概述
### 流程图
下面是调大 Hive Heap Size 的基本流程：
```mermaid
flowch
原创
2024-09-17 04:53:17
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### 实现Hive Heapsize大小比例的流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 了解Hive Heapsize的概念和作用 |
| 步骤二 | 确定需要调整的参数 |
| 步骤三 | 修改Hive配置文件 |
| 步骤四 | 重启Hive服务 |
### 每一步的操作及代码示例
#### 步骤一：了解Hive Heapsize的概念和作用
Hive
原创
2023-12-20 06:42:25
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之前的实验中，我们会发现使用hadoop时经常出现资源不足等问题。我们可以对hadoop的配置进行优化，以解决这些问题。hdfs核心参数配置NameNode内存优化配置我们可以使用之前编写的脚本xcall.sh，查看进程。找到NameNode的端口号为80974，让我们来看一下NameNode的动态内存大小。[hadoop@hadoop101 ~]$ jmap -heap 80974可以看到，Ma
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2023-08-18 21:11:03
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# 了解Hive Server2 Heapsize
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模的数据。Hive Server2是Hive的服务端组件，用于处理客户端的请求并执行Hive的查询。在配置Hive Server2时，一个重要的参数是`hive_server2_heapsize`，用于指定Hive Server2的堆大小。
## 为什么要调整Hive Server2的
原创
2024-04-05 06:28:11
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问题总结：程序栈太小，64位机器的栈大小默认比32位的大，将程序从64放到32中执行则报错，需要修改初始堆栈大小 (.so库中提供两个函数接口，一个里面使用的是尺寸较大的图像，另一个处理的图像很小，只有调用前一个函数的时候会溢出)最后的问题转化为：如何设置JVM的native lib stack sizehadoop中节点的JVM配置在mapred.child.java.opts参数中
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2024-03-14 16:51:56
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# 如何修改 CDH 中的 HADOOP_HEAPSIZE
在 Hadoop 集群中，HADOOP_HEAPSIZE 是设置 Java 虚拟机（JVM）堆大小的重要参数。这会影响到 Hadoop 运行的性能。在 CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）的环境中，修改 HADOOP_HEAPSIZE 主要有以下步骤。
## 流程概述
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-09-28 04:48:34
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# 理解 Hive Server2 和 heap size 的关系
Hive 是一个数据仓库基础设施，能够用来查询和管理存储在分布式存储系统（如 HDFS）上的大规模数据。Hive Server2 是 Apache Hive 的一个重要组件，支持客户端连接、执行查询，并返回结果。对于大数据处理，合适的内存配置至关重要。本文将主要探讨 Hive Server2 的 heap size 设置，帮助大
文章目录一、Hadoop简介二、存储模型三、HDFS的Block副本放置策略四、架构模型五、HDFS设计思想1. NameNode（NN）2.NameNode持久化3.DataNode（DN）六、HDFS写流程七、HDFS读流程八、HDFS文件权限 POSIX九、安全模式十、HDFS优缺点1.优点2.缺点 一、Hadoop简介2003-2004年，Google公开了部分GFS和Mapreduce
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2023-10-10 14:39:45
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总结一下hadoop3版本的新特性,方便以后工作时学习应用.1.java版本更新 将默认的最低jdk从7升到了82.纠删码 可以将3倍副本占据的空间压缩到1.5倍,并且依旧保持3倍的容错.但是在读取数据的时候需要进行额外的计算,因此适用于储存不频繁使用的数据.3.YARN中的资源类型 通过扩展YARN的资源类型,支持cpu和内存之外的其它资源,如GPU,FPGA,软件许可证,本地存储等.4.重写了
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2024-06-17 19:51:05
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# 调整Hive Metastore Heap Size的步骤
在大数据环境下，Hive是一个常用的数仓工具，而Hive Metastore是Hive的核心组件之一。调整Hive Metastore的堆内存大小对于提升其性能和稳定性至关重要。接下来，我将为你详细介绍如何调整`hive_metastore_heapsize`。
## 调整Hive Metastore Heap Size的流程
Hive 是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin/stdout 传输数据 用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1 用户自定义聚合
# 实现HADOOP_HEAPSIZE_MAX配置文件
## 概述
在Hadoop中，HADOOP_HEAPSIZE_MAX是一个重要的配置文件，它用于指定Hadoop进程的堆内存大小。本文将教你如何创建和配置HADOOP_HEAPSIZE_MAX文件。
## 整体流程
下面的表格展示了实现HADOOP_HEAPSIZE_MAX配置文件的整体流程。
| 步骤 | 操作 |
| --- | -
原创
2023-08-13 05:33:35
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HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE 设置内存的描述
在大数据处理和Hadoop生态系统中，为了有效管理作业的执行历史，`HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE` 的内存设置至关重要。该参数影响Hadoop Job History Server的性能与稳定性，不当配置可能会导致作业信息丢失，还会影响数据分析的效率，进而影响业务决策。
#
# Hive Reduce Shuffle 内存溢出调整 Heapsize 的详细指南
在处理大数据时，Apache Hive 是一种常用的工具，但当数据量较大时，可能会遇到内存溢出的问题，尤其是在 Reduce 阶段。本文将带你一步步调整 Hive 的 Heap Size，以解决 Reduce Shuffle 内存溢出的问题。
## 流程概览
首先，让我们来梳理一下整个流程。下面的表格总结
原创
2024-08-24 08:06:54
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