在上篇《hive(01)、基于hadoop集群的数据仓库Hive搭建实践(https://my.oschina.net/zss1993/blog/1602402)》一文中我们搭建了分布式的数据仓库Hive服务，本文主要是在上文的基础上结合Hadoop分布式文件系统，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将sql语句转换为MapRedu

1本地模式本地模式是最简单的模式，所有模块都运行在一个JVM进程中，使用本地文件系统而不是HDFS。本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调试用，下载后的Hadoop不需要设置默认就是本地模式。2准备工作笔者喜欢把JDK放在/usr/local下，运行前请确保设置了JAVA_HOME，注

分布式缓存Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如hdfs或者s3)，通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。

第 1 章 基本概念记住Subversion可以管理任何类型的文件集—它并非是程序员专用的。版本库是Subversion的核心部分，是数据的中央仓库。Subversion是一个“集中式”的信息共享系统.版本库以典型的文件和目录结构形式  _文件系统树_来保存信息。Subversion听起来和一般的文件服务器

一、下载解压1、Zookeeper简介Zookeeper作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是Zookeeper并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状

Tachyon是一个高容错的分布式文件系统，允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享，就像Spark和MapReduce那样。通过利用信息继承，内存侵入，Tachyon获得了高性能。Tachyon工作集文件缓存在内存中，并且让不同的Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件。因此，Tachyon可以减少那些需要经常使用的数据集通过

上一篇我们学习了server层对于表对象缓存(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Ftianyaleixiaowu%2Farticle%2Fdetails%2F99971213)的处理，表对象获取到之后，通过handler才具备了与存储引擎交互的

时间2022年8月5日—2022年8月9日北京（同时转线上直播）（5日报到，6日9日上课）课程第一天一、大数据概述二、大数据处理架构Hadoop三、分布式文件系统HDFS四、分布式数据库HBase第二天五、MapReduce六、Spark七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序八、PythonSpark集成开发环境第三

1.问题背景问题的背景是这样的，在最近需求开发中遇到需要将给定目标数据通过某一固定的计量规则进行过滤并打标生成明细数据，其中发现存在一笔目标数据的时间在不符合现有日期规则的条件下，还是通过了规则引擎的匹配打标操作。故而需要对该错误匹配场景进行排查，定位其根

作者：京东物流冯志文一、痛点你是否曾遇到过以下问题？1.API错误码形同虚设，无法提供有效帮助？2.API错误码文档晦涩难懂，别说其他团队，连团队内同事都看不明白？3.API错误码定义混乱，缺乏一致性？4.链路上的错误码信息无法正确传递？二、什么是错误码根