最近在学习数据仓库.根据一篇文章一步一步建立一套完整的数据仓库(基于hadoop),先学习了ETL工具kettle这里记录一些使用的情况(踩的坑),供以后回过头来看. 首先,当然是下载kettle工具了...点击下载kettle工具,这里拿最新的版本7.1来举例.下载后,直接解压就可以使用了.但如果想链接hive还是很难受的.公司搭建了一套hadoop的环境,所有我就没有自己搭建环境来测
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2023-07-14 16:51:13
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一、概述传统的应用程序管理系统，即应用程序与使用RDBMS的关系数据库的交互，是产生大数据的来源之一。由RDBMS生成的这种大数据存储在关系数据库结构中的关系数据库服务器中。当大数据存储和Hadoop生态系统的MapReduce，Hive，HBase，Cassandra，Pig等分析器出现时，他们需要一种工具来与关系数据库服务器进行交互，以导入和导出驻留在其中的大数据。在这里，Sqoop在Hado
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2023-07-22 00:30:19
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# SAS连接Hadoop数据库的介绍与示例
在大数据时代，企业越来越依赖于数据处理和分析，以获得商业智能。在这一背景下，Hadoop成为了一个流行的选择，作为开源框架，它能够处理大规模的数据集。然而，在分析这些数据时，数据科学家和分析师常常依赖于SAS（统计分析系统），这是一款功能强大的分析软件。实际上，SAS与Hadoop的结合，能够让用户充分发挥两者的优势，实现高效的数据处理和深度分析。
# SAS 连接 Hadoop 数据库
## 引言
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，适合存储和处理大规模的数据集。SAS 是一种用于统计分析和数据挖掘的软件，提供了强大的数据处理和分析功能。在实际应用场景中，我们经常需要将 SAS 和 Hadoop 进行集成，以便更好地利用 Hadoop 的存储和计算能力。本文将介绍如何使用 SAS 连接 Hadoop 数据库，并提供相应的代码示例。
原创
2023-08-25 07:32:00
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一、hadoop是什么？ (1)Hadoop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，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不
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2023-07-12 14:29:55
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hadoop HA搭建参考： （本节：用不到YARN 所以可以不用考虑部署YARN部分） 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。Hadoop 的限制：Hadoop 只能执行批量处理，并且只以顺序方式访问数据。这意味着必须搜索整个数据集， 即使是最简单的
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2024-02-05 19:37:41
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1 数据处理：将三个“考研成绩”Excel表格处理后存入虚拟机 2.Hadoop：开启HDFS：start-all.sh并且查看进程是否全部开启！3 HBase（可以不用该步骤）开启HBase：start-hbase.sh并且查看进程是否全部开启！ 4. Hive 操作4.1在HIve创建数据库 create database kaoyan;用以存放我们的考研成绩数据表。4.2
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2023-08-18 20:40:41
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一、什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 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 （1）Hive处理的数据存储在HDFS （2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce （3）执行程序运行在Yarn上二、Hive安装注意：安装Hiv
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2024-04-16 14:02:31
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# 连接SAS和Hadoop数据库原理及实现步骤
## 流程概述
在实现SAS连接Hadoop数据库这一过程中，我们需要通过ODBC驱动程序建立连接。下面是详细的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装ODBC驱动程序 |
| 2 | 配置ODBC数据源 |
| 3 | 在SAS中设置数据库连接 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤一：安装ODB
原创
2024-06-06 05:27:01
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hadoop UDF连接数据库是一项对大数据处理过程中极为重要的技能，尤其是在需要对外部数据源进行访问和操作时。针对这一需求，我们将深入分析在Hadoop中自定义函数（UDF）如何实现与数据库的连接，确保数据的流转与处理更加高效。
### 背景定位
在大数据处理应用中，随着数据来源的多样化和数据处理需求的不断增加，Hadoop作为一种流行的分布式计算框架，广泛应用于数据分析、数据挖掘等多种领域
1、Hadoop是什么? Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop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，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据
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2023-07-12 12:36:07
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一、Hadoop生态系统云计算架构 Hadoop云计算架构 主要包含如下核心组件：HDFS。它是hadoop使用的分布式文件系统，提供了hadoop运算过程中的数据存储、数据备份、数据错误校验等功能。 MapReduce。 它是hadoop的并行计算框架。基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。HBSE。HBse是建立
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2024-01-23 22:56:58
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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
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2023-09-13 15:29:17
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hadoop之steaming介绍hadoop有个工具叫做steaming，能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言，其运行原理可以通过和标准java的map-reduce程序对比来说明：使用原生java语言实现Map-reduce程序hadoop准备好数据后，将数据传送给java的map程序java的map程序将数据处理后，输出
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2024-02-23 11:22:46
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Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。术语“大数据”是大型数据集，其中包括体积庞大，高速，以及各种由与日俱增的数据的集合。使用传统的数据管理系统，它是难以加工大型数据。因此，Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决
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2023-08-04 10:33:43
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配置HDFS 配置HDFS应该是一件不难的事情。首先，我们先配好HDFS的配置文件，再对NameNode进行format操作。 配置Cluster 这里，我们假定，你已经下
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2023-12-04 17:23:28
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Connection目录ConnectionJava连接MySQLConnection必备知识点利用JDBC使用Connection问题一：为什么Java操作数据库的连接不是越多越好问题二、数据库最多支持多少Connection连接问题三、数据库连接connection执行SQL的顺序场景一、一个线程操作一个数据库连接自动提交问题以及弊端手动提交[开启事务]场景二、多个线程操作同一个数据库连接解决
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2023-07-19 12:57:00
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JDBC（连接数据库）简单连接数据库的步骤：1、将mysql的jdbc驱动加载到内存中 指定需要连接的数据库地址、用户名和密码；2、获取连接；3、通过连接创建Statement对象；4、执行数据库（DML）; jdbc 中增、删、改都是executeUpdate方法5、关闭数据库； 代码详情如下：package com.yj.test;
import java.sql.Connecti
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2023-05-18 16:22:30
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最近服务器连接数据库总是超时,查看报错日志显示java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 60001ms.所以怀疑是数据库连接数不够的问题.而导致数据库连接数不够,原因有很多,总结了一下,大致有两方面配置问题:1.Hikar
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2023-08-09 12:42:59
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1.数据库连接池概述 数据库连接的建立是一种耗时、性能低、代价高的操作，频繁的数据库连接的建立和关闭极大的影响了系统的性能。数据库连接池是系统初始化过程中创建一定数量的数据库连接放于连接池中，当程序需要访问数据库时，不再建立一个新的连接，而是从连接池中取出一个已建立的空闲连接，使用完毕后，程序将连接归还到连接池中，供其他请求使用，从而实现的资源的共享，连接的建立、断开都由连接池自身来管理
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2024-08-21 08:23:03
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