Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop是为大数据集设计的。Sqoop支持增量更新，将新记录添加到最近一次的导出的数据源上，或者指定上次修改的时间戳。接下来我们看一下如何安装与做简单示例要安
一、Sqoop 简介Sqoop 是一个常用的数据迁移工具，主要用于在不同存储系统之间实现数据的导入与导出：导入数据：从 MySQL，Oracle 等关系型数据库中导入数据到 HDFS、Hive、HBase 等分布式文件存储系统中；导出数据：从 分布式文件系统中导出数据到关系数据库中。其原理是将执行命令转化成 MapReduce 作业来实现数据的迁移，如下图：二、Sqoop安装版本选择：目前 Sqo
我们hadoop2,4集群默认不支持snappy压缩，可是近期有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的（这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的）想迁移到到我们集群上面来进行计算。可是直接执行时报错： Failed with exception java.io.IOExce
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2021-08-06 13:55:48
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# Hadoop 如何支持 Snappy 压缩
## 引言
在大数据处理和存储的世界中，数据压缩是一项至关重要的技术。它不仅可以显著减少存储成本，还可以提高数据传输的效率。Hadoop 是一个流行的开源框架，用于处理和存储大数据。Hadoop 支持多种压缩格式，其中 Snappy 压缩因其高效性和速度而受到广泛欢迎。本文将探讨如何在 Hadoop 中实现 Snappy 压缩，解决数据存储和处理
Hadoop作为一个较通用的海量数据处理平台，每次运算都会需要处理大量数据，我们会在 Hadoop系统中对数据进行压缩处理来优化磁盘使用率，提高数据在磁盘和网络中的传输速度，从而提高系统处理数据的效率。在使用压缩方式方面，主要考虑压缩速度和压缩文件的可分割性。综合所述，使用压缩的优点如下： 1.节省数据占用的磁盘空间；2.加快数据在磁盘和网络中的传输速度，从而提高系统的处理速
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2023-10-18 18:39:01
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个人小站,正在持续整理中,欢迎访问:http://shitouer.cn小站博文地址：Hadoop压缩-SNAPPY算法安装本篇文章做了小部分更改，仅介绍了Snappy，去掉了安装过程，不过不必叹气，更加详细的Hadoop Snappy及HBase Snappy的安装步骤已经另起了一篇文章专门来介绍：Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程 通过这篇文章，相信你一定会
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2023-12-20 21:04:58
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Hadoop面试题Hadoop的三种部署模式？Hadoop最初元数据放在哪里？要想多个客户端访问，元数据要放在哪里？分桶表和分区表的区别？项目中如何实现拉链表？python基础（面向大数据开发）如果你是面向python开发，那么我的这些应该是不够用的，我的这些只够大数据开发人员使用； 每一个岗位它对一门语言的要求掌握程度是不一样的； 但是我写的这些你必须要会，它是基础中的基础。容器不可变容器字符串
### 实现Hadoop中的Snappy压缩
在Hadoop中使用Snappy压缩可以有效地减少数据的存储空间和提高数据的传输效率。下面我将详细介绍如何在Hadoop中实现Snappy压缩。
#### 流程概览
首先，让我们简要概述一下实现Hadoop中的Snappy压缩的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 开启Hadoop配置文件中的Snappy压缩
# 如何实现 Hadoop Snappy 压缩
Hadoop 是一个分布式数据存储和处理框架，Snappy 是一种高效的压缩库。本文将教会你如何在 Hadoop 中使用 Snappy 压缩，以及相关的代码示例和步骤图示。下面是整件事情的流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 命令/代码
## 在 Hadoop 安装后支持 Snappy 压缩的方案
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，而 Snappy 压缩算法则因其快速的压缩和解压速度而受到欢迎。为了使 Hadoop 支持 Snappy 压缩，我们需进行一些配置和安装。本文将详细介绍这一过程，包括相关的代码示例。
### 一、前提条件
在开始之前，请确保你已在系统上安装了 Hadoop，并配置好了 Hado
文章目录前言1.Hadoop之MapReduce用到的压缩1.1压缩的优点缺点之间的较量1.2压缩使用的场景1.3压缩方式以及split分片1.4解析MapReduce阶段的压缩解压以及压缩方式选择2.如何配置压缩方式3.压缩方式的使用4.压缩在Hive中的使用方法4.1不用压缩的情况4.2hive表中使用压缩的情况5.Hive中数据文件的存储结构（或者说存储格式/文件格式）5.1hive常见的
1. 启用伪分布式模式时，明明配置了JAVA_HOME，java -version和echo $JAVA_HOME都测试通过，但使用./sbin/start-dfs.sh仍然提示找不到JAVA_HOME，需要在/home/wind/桌面/software/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh中修改第一行为export JAVA_H
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2023-07-20 17:32:10
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本节和大家继续学习一下有关Hadoop集群性能优化中机架感知配置方面的内容，主要包括写入数据和读出数据两大部分，希望通过本节的介绍大家对Hadoop集群中机架感知配置有一定的认识。
Hadoop集群功能测试
以下是分别就配置了机架感知信息和没有配置机架感知信息的hadoopHDFS启动instance进行的数据上传时的测试结果。
写入数据
当没
文章目录1、HDFS产出背景及定义1.1 背景1.2 定义1.3 使用场景2、HDFS优缺点2.1 优点2.2 缺点3、HDFS组成架构3.1 NameNode3.2 DataNode3.3 Secondary NameNode3.4 Client4、HDFS文件块大小（面试重点）4.1 大小4.2 依据 1、HDFS产出背景及定义1.1 背景某个数据文件大到一台服务器存不下，需要使用多台服务器
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2023-09-04 14:50:37
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Map端的shuffleMap端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的
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2023-09-20 07:15:27
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1.首先确认你的hadoop启动了。master与slave启动方式相同，进入hadoop目录下的sbin目录，命令:$cd /home/hadoop/hadoop/sbin (根据个人安装的hadoop目录调整)启动hadoop：(1)$./start-dfs.sh (2)$./start-yarn.sh启动后的效果如图：master如图1，slave如图2图1 &n
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2023-09-01 08:18:49
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版本信息： hadoop 2.3.0 hive 0.11.0
1. Application Master 无法访问
点击application mater 链接，出现 500 错误，java.lang.Connect.exception： 问题是由于设定web ui时，50030 端口对应的ip地址为0.0.0.0，导致application master 链接无法。
解决办法
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2023-12-30 10:42:39
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文章目录1.启动hadoop之前，ssh免密登录slave主机正常，使用命令start-all.sh启动hadoop时，需要输入slave主机的密码，说明ssh文件权限有问题，需要执行以下操作：2.启动hadoop之后，使用jps查看，master服务器中没有namenode服务，解决方案如下：3.启动hadoop之后，使用jps查看，master服务器中没有datanode服务，解决方案如下：
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2023-11-18 23:43:50
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首先，用VMware虚拟机克隆第一篇已经配置好的Master，安装到虚拟机上，然后改名称为slave1，配置好这个虚拟机镜像后就可以继续克隆出更多的slaves!!Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:选定一台机器作为 Master在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境克隆Master虚拟机作为slave在 Master 节点上安装
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2023-09-24 19:26:22
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from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark import SparkConf, SparkContext
def init_spark():
# conf = SparkConf().setAppName("normal spark") \
# .setMaster("local") \
# .se
原创
2023-05-31 11:19:06
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