@@对hive的自我见解hive，安装与使用本文开始介绍hive的一些基本使用及功能，之中包含了本猿在使用过程中的踩的一些坑，希望大家能批评指出不足，谢谢一.Hive安装环境准备1.Hive安装地址1）Hive官网地址：http://hive.apache.org/2）文档查看地址：https://cwiki.apache.org/con

实验目的了解java的安装配置学习配置对自己节点的免密码登陆了解hdfs的配置和相关命令了解yarn的配置实验原理1.Hadoop安装Hadoop的安装对一个初学者来说是一个很头疼的事情，要一步安装好整个hadoop集群难度特别大，所以一个快捷的学习方法是边安装边学习，安装的时候，先

用法   -mkdir   创建目录   Usage：hdfsdfs-mkdir[-p]<paths>   选项：-p   很像Unixmkdir-p，沿路径创建父目录。   -ls   查看目录下内容，包括文件名，权限，所有者，大小和修改时间   Usage：hdfsdfs-ls[-R]<args>   选项：-R   递归地显

  一、Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT*FROMemployees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversio

一、hadoop本地运行模式介绍默认的模式，无需运行任何守护进程，所有程序都在单个JVM上执行。由于在本机模式下测试和调试MapReduce程序较为方便，因此，这种模式适宜用在开发阶段。使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTr

1、什么是MapReduce首先让我们来重温一下hadoop的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN：hadoop的资源调度系统Common：以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和RPC框架等。MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于H

Yarn（YetAnotherResourceNegotiator）是一个资源调度平台，负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度，不参与用户程序内部工作。同样是Master/Slave架构。以下图MapReduce提交到Yarn上运行为例，看看Yarn主要包括哪些核心组件以及每个组件的作用：全局资源管理器（Resource

Dependency作业#foo.jobtype=commandcommand=echofoo#bar.jobtype=commanddependencies=foocommand=echobar2个文件打包为ziphdfs作业#hdfs.jobtype=commandcommand=hadoopfs-ls/打包为zipmapreduce作业#mr.jobtype=commandcommand=hadoopjar

完整代码：//导入必要的包importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.

在使用flume采集日志写入到hdfs时，用到了lzo压缩算法，这个算法将让保存的文件缩小为原文件的三分之一。由于此压缩算法不是hadoop默认的，需要另外安装，下面记录下，全文主要参考文末博文完成。编译安装lzo和lzop注意，有多少个节点，就安装多个少！注意，有多少个节点，就安装多个少！注意，有多少个

HadoopHDFS操作命令查看HadoopHDFS支持的所有命令hadoopfs列出目录及文件信息hadoopfs-ls循环列出目录、子目录及文件信息hadoopfs-lsr将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文件系统的/user/sunlightcs目录下hadoopfs-puttest.txt/user/sunlightcs将

hdfs的实现思想：1.hdfs是通过分布式集群存储文件，为客户端提供了一个便捷的访问方式，即虚拟的访问目录结构2.文件存储到hdfs集群中去的时候是被切分成block（文件数据）的3.文件的block存放在若干台datanode节点上4.hdfs文件系统中的文件与真实的block之间有映射关系，由namenode进

Hadoop集群      Hadoop集群，具体来说包含两个集群：hdfs集群和yarn集群。两者逻辑上分离，但物理上常在一起。   hdfs集群:              负责海量数据的存储工作。集群中的角色主要有NameNode、DataNode。   yarn集群:        

一、背景   这件事做了N次，每次因为各种原因失败（比如，环境配置，hadoop参数设置），终于在春节前夕搞定。   主要流程参照TMH_ITBOY的文章进行，再结合个人需求进行调整。 二、部署规划 三、流程【Step1】VMware新建虚拟机补充：（1）VMware15.0.3下载：https://www.lu

1启动HDFS并运行MapReduce程序a）配置：hadoop-env.shLinux系统中获取JDK的安装路径：[[email protected]]#echo$JAVA_HOME/opt/module/jdk1.8.0_144[root@hadoop001hadoop]#vimhadoop-env.sh修改JAVA_HOME路径：（b）配置：core-site.xml[root@hadoop001hadoop]#

1：首先上传Hadoop压缩包放在指定的文件下，解压到opt下的一个指定目录2：等待解压完成3：看看是否解压到文件opt文件夹运行文件读取的文是etc目录bin下面是一些脚本sbin下面的文件很重要！！！属于系统级别的文件3：配置Hadoop的环境变量Pwd查询当前路径复制进入这个目录配置