MR代码: package merge; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoo…

问题引入 Json 是什么就不多说了,本文把Json理解成一种协议. 印象之中,Json貌似是前端的专属,其实不然,服务器端组织数据,依然可以用Json协议. 比如说,某公司有一套测评题目(基于Json协议),这些题目比较珍贵,不想直接放在js中,所以就将题目文件放在服务器端,然后通过一个接口去请求,多一层控制,就多了一层保护,通过在接口上加权限,可保证数据安全. 如此一来,服务器端必定会有一个Json文件(纯文本文件),Json文件中包含Json数据. 假设Json数据结构如下: { "nam…

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件…

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中…

来源:原创投稿 作者:花家舍 简介:数据库技术爱好者. GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 简单学习一下数据文件解析 这是尝试使用Golang语言简单解析MySQL 8.0的数据文件(*.ibd)过程的一个简单介绍,解析是反序列化的一个过程,或者叫解码的过程. 1.为什么要解析 虽然有很多开源的代码已经实现了这个解码过程,例如使用C实现的undrop-for-innodb[1],支持到MySQL 5.7版本,后续未作更新. 姜老师的py_innodb_p…

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的…

本篇将会尝试对之前的代码进行相关的单元测试,验证路径合并规则的覆盖率及正确性. 熟悉 ASP.NET MVC 开发的朋友应该知道,微软在MVC框架下集成了一款名为 Microsoft.VisualStudio.QualityTools.UnitTestFramework 的单元测试框架.这样我们就不再需要引用第三方诸如NUnit等测试框架了(顺便少受点Java同学的白眼:D).而 Microsoft.VisualStudio.QualityTools.UnitTestFramework 测试框架…

上篇我们进行了一些代码方面的准备工作.接下来的逻辑是:在View页面解析时,通过 Html.AppendResFile 方法添加的资源文件,我们需要按照分组.优先级,文件名等条件,对其路径进行合并.具体的合并规则如下: (1),优先级高的文件优先渲染. 假如页面中有以下文件添加代码: //添加样式文件A Html.AppendResFile(ResourceType.StyleSheet, "[Content/Styles/styleA]"); //添加样式文件B,但设置了高优先级 H…

Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存储的瓶颈,那么在这个瓶颈下查询的速度慢了,那么就不适用了,我们的hadoop是处理海量数据的,所以我们可以在上面建立数据仓库.…

多个表空间的优势:1.能够将数据字典与用户数据分离出来,避免由于字典对象和用户对象保存在同一个数据文件中而产生的I/O冲突2.能够将回退数据与用户数据分离出来,避免由于硬盘损坏而导致永久性的数据丢失3.能够将表空间的数据文件分散保存到不同的硬盘上,平均分布物理I/O操作4.能够将某个表空间设置为脱机状态或联机状态,以便对数据库的一部分进行备份和恢复5.能够将某个表空间设置为只读状态,从而将数据库的一部分设置为只读状态6.能够为某种特殊用途专门设置一个表空间,比如临时表空间等,以优化表空间的使用效…