目录 简单介绍 概述 架构 安装部署 1.修改core-site.xml 2.上传oozie的安装包并解压 3.解压hadooplibs到与oozie平行的目录 4.创建libext目录,并拷贝依赖包到libext目录 5.拷贝mysql的驱动包到libext目录下 6.上传ext-2.2.zip压缩包到libext目录下 7.修改oozie-site.xml 8.创建mysql数据库 9.上传oozie依赖的jar包到hdfs上面去 10.创建oozie的数据库表 11.打包项目,生成war包…

目录 Hue的简单介绍 概述 核心功能 安装部署 下载Hue的压缩包并上传到linux解压 编译安装启动 启动Hue进程 hue与其他框架的集成 Hue与Hadoop集成 Hue与Hive集成 Hue与Impala集成 Hue与Mysql集成 Hue与oozie集成 Hue的简单介绍 概述 CDH Hue官方帮助文档:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hue-3.9.0-cdh5.14.0/user-guide/introducing.html Hue…

目录 impala的简单介绍 概述 优点 缺点 impala和Hive的关系 impala如何和CDH一起工作 impala的架构及查询计划 impala/hive/spark 对比 impala的安装部署 安装环境准备 下载impala的所有依赖包 挂载磁盘 上传压缩包并解压 制作本地yum源 开始安装impala 所有节点配置impala impala的简单介绍 概述 有两个关于impala介绍的网址: https://docs.cloudera.com/documentation/ente…

Hive调优手段 最常用的调优手段 Fetch抓取 MapJoin 分区裁剪 列裁剪 控制map个数以及reduce个数 JVM重用 数据压缩 Fetch的抓取 出现原因 Hive中对某些情况的查询不必使用MapReduce计算.在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台.(原则就是能不用MapReduce就不用MapReduce) 比如以下这几种情况: SELECT * FROM score; SELECT s_score FROM s…

目录 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模的三种模式 本项目中数据仓库的设计 ETL开发 创建ODS层数据表 导入ODS层数据 生成ODS层明细宽表 统计分析开发 流量分析 受访分析 访客visit分析 关键路径转化率分析(漏斗模型) 级联求和 流量日志分析网站整体架构模块的整体步骤为下图 关于数据采集模块和数据预处理的开发在[Hadoop离线基础总结]网站流量日志数据分析系统末尾已经写了,想了解可以点击查看. 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模 (dimensional modeling)…

目录 常用命令 常用公用参数 公用参数:数据库连接 公用参数:import 公用参数:export 公用参数:hive 常用命令&参数 从关系表导入--import 导出到关系表--export codegen create-hive-table job merge 配合[Hadoop离线基础总结]Sqoop数据迁移一起阅读更佳 常用命令 常用公用参数 公用参数:数据库连接 公用参数:import 公用参数:export 公用参数:hive 常用命令&参数 从关系表导入--import 导…

MapReduce入门 Mapreduce思想 概述 MapReduce的思想核心是分而治之,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景). 最主要的特点就是把一个大的问题,划分成很多小的子问题,并且每个小的子问题的求取思路与我们大问题的求取思路一样. 最主要有两个阶段:一个map阶段,负责拆分:一个是reduce阶段,负责聚合. 思想模型 一个文件切块(Split)对应一个mapTask mapreduce没有block的概念,默认一个切块(Split)对应block块的大小(128M)…

目录 Azkaban概述 工作流调度系统的作用 工作流调度系统的实现 常见工作流调度工具对比 Azkaban简单介绍 安装部署 Azkaban的编译 azkaban单服务模式安装与使用 azkaban两个服务模式安装与使用 使用 多job工作流flow HDFS操作任务 MAPREDUCE任务 HIVE脚本任务 定时任务 Azkaban概述 工作流调度系统的作用 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成:shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等. 各任务单…

MapReduce增强(下) MapTask运行机制详解以及MapTask的并行度 MapTask运行流程 第一步:读取数据组件InputFormat(默认TextInputFormat)会通过getSplits方法,对输入目录中的文件(输入目录也就是TextInputFormat的Path)进行逻辑切片得到splits.     ps. getSplits方法属于FileInputFormat,该方法返回的就是一个文件有多少个切片,一个切片对应一个maptask的任务.        切片大小…

MapReduce增强 MapReduce的分区与reduceTask的数量 概述 MapReduce当中的分区:物以类聚,人以群分.相同key的数据,去往同一个reduce. ReduceTask的数量默认为一个,可以自己设定数量  job.setNumRudeceTasks(3) 分区决定了我们的数据该去往哪一个ReduceTask里面去 用代码实现 注意:分区的案例,只能打成jar包发布到集群上面去运行,本地模式已经不能正常运行了 定义一个map类 package cn.itcast.mr…