--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51622547 作者:朱培 --------------------------------------------------…

本文进行了以下工作: OS中建立了两个文件,文件中保存了几组单词. 把这两个文件导入了hadoop自己的文件系统. 介绍删除已导入hadoop的文件和目录的方法,以便万一发生错误时使用. 使用列表命令查看导入的文件和新建的目录. 调用hadoop自带的示例jar包hadoop-0.20.2-example.jar中的程序wordcount,输出结果,以测试本hadoop系统是否可以正常工作. 在OS中查看hadoop所产生的文件. 在web页面中查看系统各状态. 预备知识 和各种大型关系型数据库…

这一讲主要深入使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群,主要是通过实验的配置hdfs-site.xml文件的心跳来测试replication具体的工作和流程. 通过HDFS的心跳来测试replication具体的工作机制和流程的PDF版本请猛击这里. 王家林的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 ,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 在王家林 第六讲Hadoop图文训练课程:使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群初体验中,我们配置了had…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…

本讲通过实验的方式讲解Hadoop文件系统的操作. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 首先我们看一些比较常用的Hadoop文件系统的操作命令: 第一个常用命令:hadoop fs –ls 例如使用以下命令是列出文件系统根目录下的文件和文件夹,具体效果如下图所示: 第二个常用命令:hadoop fs –mkidr 例如使用以下命令是在HDFS中的根目录下…

Hadoop基础-HDFS安全管家之Kerberos实战篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们都知道hadoop有很多不同的发行版,比如:Apache Hadoop,CDH,HDP,MapR,EMR等等,我们使用这些组件部署的hdfs分布式文件系统时,都会面临很直接的一个安全问题,比如Java大数据开发工程师可以在java源代码中使用“System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","yinzhengjie&qu…

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)…

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c…