- Hadoop主要由HDFS和MapReduce 两个核心部分组成。其中最底部就是HDFS，它被用来存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。 Hadoop主要由HDFS和MapReduce 两个核心部分组成。其中最底部就是HDFS，它被用来存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。
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- MapReduce 是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单，但要想写出有用的程序却不太容易。 MapReduce 是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单，但要想写出有用的程序却不太容易。
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- HBase是一个万亿行，百万列大表(Big Table)，数据存放在hdfs集群中 HBase是一个万亿行，百万列大表(Big Table)，数据存放在hdfs集群中
- 网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多，按照其步骤走下来多数都失败，按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了，所以顺便自己详细记录下完整的安装过程。此篇主要介绍在Ubuntu安装完毕后，如何进行Hadoop的安装和配置。我所记录的笔记适合没有Linux基础的朋友跟我一起操作，同时欢迎高手参观指导。 环境约定以下环境基于攥写时间：5th July 201... 网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多，按照其步骤走下来多数都失败，按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了，所以顺便自己详细记录下完整的安装过程。此篇主要介绍在Ubuntu安装完毕后，如何进行Hadoop的安装和配置。我所记录的笔记适合没有Linux基础的朋友跟我一起操作，同时欢迎高手参观指导。 环境约定以下环境基于攥写时间：5th July 201...
- 环境：mac OS X Yosemite + hadoop 2.6.0 + hive 1.2.0 + jdk 1.7.0_79前提：hadoop必须先安装，且处于运行状态（伪分式模式或全分布模式均可）hive官网地址：http://hive.apache.org/建议：经个人实践，在mac OS X Yosemite 环境下，如果使用apache下载的原始hadoop 2.6.0，不管jdk... 环境：mac OS X Yosemite + hadoop 2.6.0 + hive 1.2.0 + jdk 1.7.0_79前提：hadoop必须先安装，且处于运行状态（伪分式模式或全分布模式均可）hive官网地址：http://hive.apache.org/建议：经个人实践，在mac OS X Yosemite 环境下，如果使用apache下载的原始hadoop 2.6.0，不管jdk...
- 经过 诊断 是 因为 集群重新 格式化过dfs/name/current/VERSION记录的内容跟实际 集群的ID 不一样，datanode 能启动[root@vm112 current]# cat /opt/hadoop-2.8.4/tmp1/dfs/name/current/VERSION#Sat Jan 26 21:36:39 CST 2019namespaceID=14236026... 经过 诊断 是 因为 集群重新 格式化过dfs/name/current/VERSION记录的内容跟实际 集群的ID 不一样，datanode 能启动[root@vm112 current]# cat /opt/hadoop-2.8.4/tmp1/dfs/name/current/VERSION#Sat Jan 26 21:36:39 CST 2019namespaceID=14236026...
- 之前介绍的有关数据入库的经验都是基于实时数据流，数据存储在kafka中，使用Java或者Golang将数据从kafka中读取、解析、清洗之后写入ClickHouse中，实现数据的快速接入。在很多的使用场景中，数据都不是实时的，可能需要将HDFS或者是hive的数据导入ClickHouse，可以通过编写Spark程序实现数据的导入。HDFS to ClickHouse假设日志存储在HDFS中，... 之前介绍的有关数据入库的经验都是基于实时数据流，数据存储在kafka中，使用Java或者Golang将数据从kafka中读取、解析、清洗之后写入ClickHouse中，实现数据的快速接入。在很多的使用场景中，数据都不是实时的，可能需要将HDFS或者是hive的数据导入ClickHouse，可以通过编写Spark程序实现数据的导入。HDFS to ClickHouse假设日志存储在HDFS中，...
- MapReduce作为一个面向海量数据分布式处理的计算模型、框架和平台，具备以下三个特点：1、易于编程：程序员仅需描述Map阶段和Reduce阶段要如何解析、处理数据，具体怎么读取数据并对处理结果进行排序、分区、组合、合并等等，都可以交由系统的执行框架处理。2、良好的扩展性：可通过添加节点以扩展集群运算能力。3、高容错性：在程序运行过程中，当某些节点发生故障时，通过计算迁移或数据迁移等策略在... MapReduce作为一个面向海量数据分布式处理的计算模型、框架和平台，具备以下三个特点：1、易于编程：程序员仅需描述Map阶段和Reduce阶段要如何解析、处理数据，具体怎么读取数据并对处理结果进行排序、分区、组合、合并等等，都可以交由系统的执行框架处理。2、良好的扩展性：可通过添加节点以扩展集群运算能力。3、高容错性：在程序运行过程中，当某些节点发生故障时，通过计算迁移或数据迁移等策略在...
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