Hadoop概念学习系列之为什么hadoop/spark执行作业时，输出路径必须要不存在？（三十九）

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Hadoop概念学习系列之为什么hadoop/spark执行作业时，输出路径必须要不存在？（三十九）

很多人只会,但没深入体会和想为什么要这样? 拿Hadoop来说,当然,spark也一样的道理. 输出路径由Hadoop自己创建,实际的结果文件遵守part-nnnn的约定. 如何指定一个已有目录作为Hadoop作业的输出路径,作业将无法进行,并会抛出异常抗议一个已经存在的目录.如果想让Hadoop将输出存储到一个目录,它必须是不存的目录.其实,我们可以把这个特点当做Hadoop的一种安全机制,它可以防止Hadoop重写有用的文件以及用户总是忘记弄清的事.…

Hadoop概念学习系列之谈hadoop/spark里为什么都有，键值对呢？（四十）

很少有人会这样来自问自己?只知道,以键值对的形式处理数据并输出结果,而没有解释为什么要以键值对的形式进行. 包括hadoop的mapreduce里的键值对,spark里的rdd里的map等. 这是为什么呢? 1.键值对的具体含义首先,我们会通过强调Java标准库中的类似概念,来阐明我们所说的键值对的含义. java.util.Map接口是常用类,如HashMap,甚至原始Hashtable的父类(通过向后重构代码库). 对于任何Java Map对象,其内容是从指定类型的给定键到相关值的一组映射…

Hadoop概念学习系列之谈hadoop/spark里分别是如何实现容错性？（四十二）

Hadoop使用数据复制来实现容错性(I/O高) Spark使用RDD数据存储模型来实现容错性. RDD是只读的.分区记录的集合.如果一个RDD的一个分区丢失,RDD含有如何重建这个分区的相关信息.这就避免了使用数据复制来保证容错性的要求,从而减少了对磁盘的访问.通过RDD,后续步骤如果需要相同数据集时就不必重新计算或从磁盘加载.…

Hadoop概念学习系列之谈hadoop/spark里为什么都有，YARN呢？（四十一）

在Hadoop集群里,有三种模式: 1.本地模式 2.伪分布模式 3.全分布模式在Spark集群里,有四种模式: 1.local单机模式结果xshell可见: ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100 这里写local,就是local[1] 2.standalone集群模式需要的配置…

Hadoop HBase概念学习系列之hbase shell中执行java方法（高手必备）（二十五）

hbase shell中执行java方法(高手必备),务必掌握! 1. 2. 3. 4. 更多命令,见scan help.在实际工作中,多用这个!!! API参考: http://hbase.apache.org/apidocs/index.html…

Hadoop概念学习系列之Hadoop新手学习指导之入门需知（二十）

不多说,直接上干货! 零基础学习hadoop,没有想象的那么困难,也没有想象的那么容易.从一开始什么都不懂,到能够搭建集群,开发.整个过程,只要有Linux基础,虚拟机化和java基础,其实hadoop并没有太大的困难.下面整理一下整个学习过程,给大家一个参考. 首先我们要了解hadoop是什么?Hadoop能够做什么?Hadoop的使用场景是什么?Hadoop和大数据.云计算的关系是什么?如何使用hadoop? 当大家对这些问题有了基本的了解之后,接下来我们就要系统性的学习hadoop了.我个…