Stella981 Stella981
2年前
Hive建表的Location问题
最近公司在使用Hive做项目测试,所以就在Hive上面建了一些表,做测试。使用建表语句后发现数据被自动覆盖了,现在了解到的情况是这样的。Hive中,表的Metadata信息全部存储在MySQL中。而存储在MySQL中的数据是没有校验过程的。也就是说,你可以创建一个逻辑错误的表,两个表指向同一个HDFS文件也是有可能的。所以,在使用CREA
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2年前
MapReduce 基本原理(MP用于分布式计算)
hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS,本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统:它是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce将分为两个部分:Map(映射)和Reduce(归约)。当你向mapreduce框架提交一个计算作业,它会首先把计算作业分成若干个
Wesley13 Wesley13
2年前
2.Mysql集群
前言:Mycat:一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQLServer结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品
Wesley13 Wesley13
2年前
Hadoop Streaming 实战: 文件分发与打包
如果程序运行所需要的可执行文件、脚本或者配置文件在Hadoop集群的计算节点上不存在,则首先需要将这些文件分发到集群上才能成功进行计算。Hadoop提供了自动分发文件和压缩包的机制,只需要在启动Streaming作业时配置相应的参数。1\.–file将本地文件分发到计算结点2\.–cacheFile文件已经存放在HDFS中,希望计算时
Stella981 Stella981
2年前
Hadoop技术原理总结
Hadoop技术原理总结1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,其最核心的设计包括:MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单,
Stella981 Stella981
2年前
Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中