Hive是一个构建在hadoop上的数据仓库框架，其目的是让精通SQL但Java编程技能相对较弱的分析师能够对存放在HDFS中的大规模数据进行执行查询。Hive安装：下载地址:http://hive.apache.org/downloads.htmlHive配置：⑴使用XML配置文件进行设置，配置文件为conf目录下的hive-site.xml，该目录下还有hive-default.xml配置文件
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2023-07-12 22:27:37
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目录一.安装准备二.安装配置三.验证安装介绍：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，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数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统
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2023-10-19 11:22:02
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HDFS（分布式文件系统）是Apache Hadoop的核心组件之一，而YARN（资源调度和管理系统）也是Hadoop的重要组成部分。那么，HDFS是否依赖于YARN呢？本文将对这个问题进行详细解答，并提供相应的代码示例来帮助读者更好地理解。
首先，让我们来了解一下HDFS和YARN的基本概念。HDFS是一个设计用于在具有大量节点的集群上存储和处理大规模数据的分布式文件系统。它将文件划分为多个块
原创
2023-12-25 07:15:02
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hdfs应用1. hdfs概述1.1 产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 什么是hdfsHDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目
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2023-10-08 09:19:22
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自动化failover的引入HDFS中自动化的failover故障转移需要增加两个新的组件：一个是Zookeeper quorum（仲裁），另一个是ZKFailoverController进程（简称ZKFC）。Apache Zookeeper是一个高可用的服务，对于小规模数据协调，通知客户端数据变化，监控客户端失败。自动failover的实现是基于ZK以下的作用：Failure detection
一.消息监听机制来个例子data.observe(this, observer)
data.setValue(1)上述代码，监听者会触发一次，我们来看看其中的缘由在setValue里会给mVersion 成员变量加一，意味着数据的版本 加一，这个mVersion默认值是-1mVersion++;
mData = value;
dispat
我在安装Hive的过程中遇到了好多问题，捣鼓了好久，所以下面的有些操作可能不是必要的操作。1.配置YARNYARN 是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性。 伪分布式环境不启动YARN也可以，一般不影响程序运行，所以在前边的Hadoop安装与配置中没有配置YARN。 我在安装Hive的过程中，由于一个
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2023-11-24 01:52:28
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HBase是一个分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。底层物理存储是以Key-Value的数据格式存储的，HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上。一、主要组件 HBase详细架构图解注意：HBase是依赖ZooKeeper和HDFS的，需要启动ZooKeeper和HDFS。 1. Client&n
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2023-09-01 10:59:49
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HDFS 和 yarn都是主从架构 master==>slave1.DN NM一般部署在同一个机器上 原因是数据本地化2.大数据生态圈大部分组件都是主从架构，例如hdfs yarn有些是集群架构 例如 zookeeper kafka hbase也是主从架构，master regionserver ，但是hbase比较特殊，这个要注意。 HDFS HA架构官网架构图Name
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2023-07-28 19:10:01
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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。 HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系如图所示： 从图中可以看出Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，HBase、yarn、hive和spark都是在HDFS的基础上操作的。其
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2023-08-01 13:29:53
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目的 本指南概述HDFS的高可用性(HA)的特性,以及如何配置和管理HA HDFS集群,使用NFS实现NameNode共享存储 本文假设读者有一个大致了解通用组件和一个HDFS集群中的节点类型。详情请参阅HDFS架构指南。
注意：QJM或者共享存储
本指南讨论如何配置使用HDFS HA使用NFS目录在活跃的和备份的NameNode之间分享edit日志，对于如何通过QJM实现HA请参
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2024-08-07 18:09:50
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HBaseApache HBaseHBase简介特性环境构建架构草图单机搭建技巧 Apache HBaseHBase简介Apache HBase是一个分布式、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBas
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2024-06-11 20:28:20
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# Hive依赖HBase吗？
Apache Hive和Apache HBase都是大数据生态系统中的重要组件，但它们的设计目标和用途各不相同。Hive主要用于数据分析，而HBase则是一个NoSQL数据库，用于处理大规模实时数据。许多人会问Hive是否依赖HBase。为了更好地理解这一点，我们需要先了解它们各自的功能和特点。
## Hive简介
Hive是一个用于数据仓库的工具，提供了一个
原创
2024-09-27 06:56:13
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 Hive是什么？ Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和Ma
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2023-09-16 19:59:06
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目标：yarn的搭建，在上面跑MapReduce，自己写出代码 回顾： 1.最终去开发MapReduce计算程序 2.新版本，hadoop2.x 出现了yarn：资源管理 -> MR没有后台的长服务 yarn模型：container 容器，里面会运行我们的application master，map/reduce task 目的：解耦计算程序和资源调度 MapReduce on yarn 架
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2023-08-24 18:52:13
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关于Hdfs的理解关于HDFS的问题总结1、DataNode每6s向NameNode上传一次请求，这个关键点在于6秒，但是很多人会有这样一个问题，那namenode在多长时间接收不到请求，会认为宕掉了？这个是一个问题。2、关于HDFS的磁盘不足问题，当要存储的数据大于磁盘的时候，选择增加节点进行扩容。3、移动数据和移动计算的比较，移动数据成本较大，消耗的网络IO资源比较大，所以选择移动计算，在na
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2023-09-22 21:40:22
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背景依旧是用户画像的项目，现在标签化的数据存放在hive中，而查询是要在hbase上进行查询，所以需要将hive的数据导入hbase中。方案：1、hive和hbase的表建立映射关系，读取的是同一份HDFS文件，只是在上层建立hbase到hive表的映射。优点：一份数据存储，两种查询模式，数据存储最低；缺点：底层还是格式化的HDFS文件，查询需要进行映射转换，效率较低；2、将hive的数据通过生成
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2023-12-24 00:41:02
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补充: mapreduce 、hive. 为什么不用mapredeuce,用hive?1.MapReduce is hard to program.2.No Schema,lack of query lanaguager. eg.SQL后面facebook 开源了一个hive的框架，它是基于hadoop的。what is hive?A Hadoop-based system for
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2023-11-22 15:32:19
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外部shell 命令：就是还没有进入Impala，运行 impala-shell，可添加的参数选项描述-h, --help显示帮助信息-v or --version显示版本信息-i hostname, --impalad=hostname指定连接运行 impalad 守护进程的主机。默认端口是 21000-q query, --query=query从命令行中传递一个shell 命令。执
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2024-07-11 06:37:37
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一、HIVE SQL 语法SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM tablename
[WHERE where_condition] --where条件语句
[GROUP BY col_list] --group by 分组语句
[ORDER BY col_list] --order by 排序语句
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2023-07-06 22:01:36
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