1、序列化把内存中的对象转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便存储到磁盘和网络传输。2、反序列化将字节序列（或其他数据传输协议）或者磁盘的持久化数据转成内存对象3、Hadoop为什么不使用java的序列化机制java的序列化是一个重量级序列化框架，一个对象被序列化后，会附带很多

一、什么是Storm    Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，最早开源于github，从0.9.1版本之后，归于Apache社区，被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等，大

大数据组件图谱文件系统数据存储内存技术数据搜集消息系统数据处理查询引擎分析和报告工具调度与管理服务机器学习开发平台 文件系统      HDFS HadoopDistributedFileSystem，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉

 HDFS产出背景及定义Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)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。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提

1.错误1Requiredfield'serverProtocolVersion'isunset!Struct:TOpenSessionResp(status:TStatus(statusCode:ERROR_STATUS,infoMessages:[*org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException:Failedtoopennewsession:java.lang.RuntimeException:org.apache

编译安装在github下载源码包./gradlewbuildinstallDist为加快编译，将gradle-4.6-all.zip放在oot/Downloads/azkaban-3.81.0/gradle/wrapper中，在gradle-wrapper.properties修改distributionUrl将azkaban-solo-server/build/distributions/azkaban-solo-server-0.1.0-

大数据是不能使用传统计算技术处理的大型数据集的集合。这些数据集的测试涉及各种工具，技术和框架。大数据涉及数据创建，存储，检索和分析，数量，多样性和速度都要求非常高。测试策略更多的是验证其数据处理而不是单个功能，性能和功能测试*是关键都很重要。使用集群和其他支持组件来

自定义类1）需要实现一个接口：Writable2）需要实现两个抽象方法：write()序列化ReadFields() 反序列化注意：自定义类不能放在map输出的key的位置，其他位置都可以。案例：packagecom.lee.define;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configurat

1.大数据技术概述本文由本人学习过程中总结，难免有纰漏，欢迎交流学习1.1云计算、物联网、大数据与人工智能云计算使计算机系统资源，特别是存储和计算能力，在不需要用户直接主动管理的情况下随需应变。这个术语通常用于描述Internet上许多用户可用的数据中心。并行计算同时使

注：本文针对的是使用命令行安装和配置CDHHadoop，如果你使用RPM或者ClouderaManager，基本可以忽略此文。Hadoop在计算和存储过程中，支持对文件进行压缩，可以使用hadoopchecknative命令来查看：其中，像zlib、lz4、bzip2，会使用系统库，那么需要在Hadoop所在机器上先安装这些。Snappy和

hive使用showdatabases；命令报错：1.确认hive-site.xml中的地址，用户名还有密码填写正确：2.确认lib目录下已经添加了mysql的驱动包：3.需要初始化元数据：./schematool-initSchema-dbTypemysql使用上面的命令初始化元数据，在mysql的表里面就有数据了点赞收

1.wordcount示例的运行：wordcount是一个入门级的程序,相当于hadoop界的helloworld,在hadoop的安装目录下,是自带wordcount示例程序的,我们只需要准备一个文本文件,然后执行它,学习它,就可以对Hadoop的数据处理有个大概的了解。(1)准备一个文件：vimfile在vim中按i进入

对爬取到的数据进行清洗，按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”。数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。import java.io.BufferedReader;  import java.io.InputStreamReader;    import java.io.IOExcept

一、业务架构  二、大数据全链路架构三、主流框架3.1第一代大数据框架:各自为战3.2第二代大数据计算框架3.3第三代大数据计算框架Flink  集群启动格式化集群要启动Hadoop集群，需要启动HDFS和YARN两个集群。注意：首次启动HDFS时，必须对其进行格式化

HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/bin/hadoop"STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/share/hadoopools/lib/hadoop-streaming-2.6.1.jar"INPUT_FILE_PATH_1="/data/The_Man_of_Property.txt"INPUT_FILE_PATH_1="/da

1、大数据流程图2、大数据各个环节主要技术2.1、数据处理主要技术Sqoop：（发音：skup）作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive)与传统数据库（MySql,PostgreSQL）间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，更多精彩内容请点我也可以将HDFS中的数