Hadoop: the definitive guide 第三版拾遗第四章

【Hadoop: the definitive guide 第三版拾遗第四章】的更多相关文章

Hadoop: the definitive guide 第三版拾遗第四章

第四章中提到了通过CompressionCodec对streams进行压缩和解压缩,并提供了示例程序: 输入:标准输入流输出:压缩后的标准输出流 // cc StreamCompressor A program to compress data read from standard input and write it to standard output import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop…

Hadoop: the definitive guide 第三版拾遗第十三章之HBase起步

指南上这一章的开篇即提出:HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库.如果需要实时的随机读/写超大规模数据集,HBase无疑是一个好的选择. 简介 HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用 HBase 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群. HBase 的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据. HBase 是 Google Bigtable 的开源实现,但是也有…

Hadoop: the definitive guide 第三版拾遗第十二章之Hive初步

Hive简介 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. Hive 没有专门的数据格…

Hadoop: the definitive guide 第三版拾遗第十二章之Hive分区表、桶

Hive分区表在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一…

Hadoop: the definitive guide 第三版拾遗第十章之Pig

概述: Pig的安装很简单,注意一下几点: 1.设置系统环境变量: export PIG_HOME=.../pig-x.y.z export PATH=$PATH:$PIG_HOME/bin 设置完成后使用pig -help进行验证一下. 2.两种mode: local mode:访问本地文件系统,进入shell时使用命令:pig -x local MapReduce mode:pig将查询翻译为MapReduce作业,然后在hadoop集群上执行.此时,进入shell时的命令为:pig -x…

JavaScript高级程序设计（第三版）第四章变量，作用域和内存问题

JavaScript变量可以用来保存两种类型的值:基本类型值和引用类型值.基本类型值和引用类型值具有以下特点: 基本类型值在内存中占据固定大小的空间,因此被保存在栈内存中: 从一个变量向另一个变量复制基本类型值,会创建这个值的一个副本: 引用类型的值是对象,保存在堆内存中: 包含引用类型值得变量实际上包含的并不是对象本身,而是一个指向该对象的指针: 从一个变量向另一个变量复制引用类型的值,复制的其实是指针,因此两个变量最终都指向同一个对象: 确定一个值是哪种基本类型可以使用typeof操作符,而…