这一个博客介绍一下MapReduce怎样读取关系数据库的数据，选择的关系数据库为MySql，因为它是开源的软件，所以大家用的比较多。以前上学的时候就没有用过开源的软件，直接用盗版，也相当与免费，且比开源好用，例如向oracle，windows7等等。现在工作了，由于公司考虑成本的问题，所以都用成开源的，ubuntu，mysql等，本人现在支持开源，特别像hadoop这样的东西，真的太好了，不但可以
转载
2023-09-01 08:21:06
0阅读
Hive体系结构:是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构.和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快.数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量.传统的数据仓库产品,依然有数据存储的瓶颈,那么在这个瓶颈下查询的速
转载
2023-11-08 20:36:08
60阅读
背景： 1.业务和业务数据量不断增加，需要用到hadoop进行数据分析和存储，现在将mysql数据到到hive，每个mysql表结构都差不多，现在以order_node为例，它的字段类型有bigint,varchar,int,tinyint(1),tinyint(4),datetime,decimal(18,6); 2.mysql表有300多张，30多张表数据量超过1000万，有5个表数据量已经过
转载
2023-08-18 20:56:14
195阅读
一、嘛是数据仓库和数据库的区别？hive的是一个数据仓库，数据仓库是面向主题的，偏向于做OLAP（online-Analytical-Processing），只要工作是方便给决策人员提供报表，来做决策分析。而传统关系型数据库比如MySQL是面向应用，主要工作是在指定的隔离机制中做增删改查的，偏向OLTP（Online-Transation-Processing）联机事务处理，同样二者数据存储结构也
转载
2023-09-21 08:23:30
86阅读
Hadoop，hive，spark在大数据生态圈的位置如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？ 这篇文章写的通俗易懂，很适合对Hadoop形成一个初步的认识1、Hadoop Storm / Flink 缘起： 谷歌的三篇论文：GFS（大数据的存储），MapReduce（数据分析），BigTable（存储非结构化数据）结构化数据：是高度组织和整齐格式
转载
2023-11-22 19:45:11
45阅读
apache(httpd)中MPM三种模式区别Apache prefork模型：预派生模式，有⼀个主控制进程，然后⽣成多个⼦进程，使用select模型，最⼤并发1024，每个子进程有⼀个独立的线程响应用户请求，相对⽐较占用内存，但是比较稳定，可以设置最⼤和最小进程数，是最古⽼的⼀种模式，也是最稳定的模式，适用于访问量不是很大的场景。优点：稳定缺点：大量用户访问慢，占用资源，1024个进程不适⽤于高
转载
2023-09-27 14:11:28
84阅读
除非你过去几年一直隐居，远离这个计算机的世界，否则你不可能没有听过Hadoop，全名ApacheHadoop,是一个在通用低成本的硬件上处理存储和大规模并行计算的一个开源框架，Hadoop本质的12点介绍，具体如下：1.hadoop是由多个产品组成的。人们在谈论Hadoop的时候，常常把它当做单一产品来看待，但事实上它由多个不同的产品共同组成。Russom说：“Hadoop是一系列开源产品的组合，
转载
2023-08-26 12:03:05
0阅读
1 Sqoop1简介Apache Sqoop项目旨在协助RDBMS与Hadoop之间进行高效的大数据交流。用户可以在Sqoop的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到Hadoop与其相关的系统(如：HBase和Hive)中；同时也可以把数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里。除了这些主要的功能外，Sqoop也提供了一些诸如查看数据库表等实用的小工具。 Sqoop支持的数据库 理论
转载
2023-08-21 14:09:13
119阅读
了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版， 而0.21.x和0.22.x则
转载
2023-05-26 15:05:59
120阅读
一，下面一张图为传统架构和Hadoop的区别主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展：（Mpp 是hash分布，具有20节点）添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力。Hadoop中系统扩容时，系统平台增加新节点之后，系统自动在所有节点之间均衡数据。纵向扩展：（oracle两个节点）向上扩展，指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备、采购更高性能的硬件设备，从而提升系统的负载能力。二，Hadoop集群是一种
转载
2023-08-11 15:58:28
185阅读
目录数据库构架MPP和批处理MPP概念MPP的设计缺陷将MPP和Batch进行结合MPP例子 Hadoop解决的问题MPP和Hadoop的区别小结数据库构架数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：Shared Everthting:一般是针对单个主机，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，典
转载
2023-08-21 11:52:19
262阅读
Hadoop：Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。不是一个工具，也不是一种技术，是一种技术的合称HDFS：分布式文件系统。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什
转载
2023-07-11 18:57:03
118阅读
1.Hadoop与MPI的主要区别体现在数据存储和数据处理在系统中位置不同。 MPI是计算与存储分离，Hadoop是计算向存储迁移。这一点体现出，hadoop系统中数据存储的位置更重要。 MPI是一种基于消息传递机制的并行编程标准，
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让
转载
2023-09-27 04:55:34
72阅读
部署说明：Hadoop HA和Hadoop集群不是一回事，Hadoop集群是由HDFS集群和Yarn（MapReduce）集群组成，是一个分布式存储HDFS和分布式计算框架集群构成，集群中Datanode和Nodemanager节点可以无限扩展。但是Hadoop集群必须依赖元数据节点Namenode和Yarn资源调度Resourcemanager节点，目前默认情况下这两类节点为单机运行，一旦元数据
什么是Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有工作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其它用户的行动）实在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供
转载
2023-10-19 10:08:24
95阅读
HA概述：所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时服务不中断）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群：
NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理
转载
2023-07-12 15:08:58
0阅读
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。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情
转载
2023-09-14 15:27:16
43阅读
目录1. Nosql概述2. 什么式NoSQL3. NoSQL的四大分类 1. Nosql概述为什么要用Nosql大数据时代，一般的数据库无法进行处理了！2006年 HadoopHadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点Hadoop简介Hadoo
转载
2023-08-15 22:28:57
80阅读
Hive一个基于 Hadoop 的数据仓库工具 Hive 的计算基于 Hadoop 实现的一个特别的计算模型 MapReduce，它可以将计算任务分割成多个处理单元，然后分散到一群家用或服务器级别的硬件机器上，降低成本并提高水平扩展性。Hive 的数据存储在 Hadoop 一个分布式文件系统上，即 HDFS。需明确的是，Hive 作为数仓应用工具，对比 RDBMS（关系型数据库） 有3个“不能”：
转载
2023-07-24 10:50:13
162阅读
