Hadoop
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跑数出现连不上hive数据库的问题
doubleK24 回复了问题 • 2021-03-27 16:04
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HDP中Metrics Collector服务启动后立即终止
袁某某 发起了问题 • 2020-12-16 11:30
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Hive3 误操作删除数据后的恢复方案
cx库t3表hdfs://nameservice1:8020/user/hive/warehouse/cx.db/t3/delta_0000011_0000011_0000hdfs://nameservice1:8020/user/hive/warehouse/cx.db/t3/delta_0000012_0000012_0000hdfs://nameservice1:8020/user...
老头子 发表了文章 • 2021-03-04 17:19
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Hive UDF 无法删除的BUG
问题当创建UDF过程报错，如：Class不存在等，show functions like 'xx' 会发现UDF创建成功，实际函数本身是有问题的直接drop function xx，提示成功但实际show function的时候还是可以看到退出重进、重启都...
老头子 发表了文章 • 2021-01-19 13:44
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有条hiveSql走Tez引擎, 针对mr的配置应该不会生效了吧?
meituan 回复了问题 • 2020-09-24 14:09
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SQL Server Data Tools通过HDFS文件源读取Hadoop文件
LeoGYQ 回复了问题 • 2020-08-14 11:22
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Python数据插入Hive中文编码问题
日常使用Hive时候 经常出现中文乱码问题 在此总结下MySQL大量数据插入Hive时，一般两种情况：手动导入Hive或者用Python代码（基于python2）一.MySQL数据中文手动插入Hive手动导入数据：1.从MySQL拉数...
走马兰台 发表了文章 • 2019-11-10 18:35
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python 实现hadoop的mapreduce
为了用python实现mapreduce，我们先引入下面两个个知识sys.stdin()itertools之groupbysys模块的简单学习sys.stdin 是一个文件描述符，代表标准输入，不需使用open函数打开，就可以使用例如下面的简单程序 &n...
DataFrog 发表了文章 • 2019-08-28 19:38
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单机 大数据平台搭建 2-- MapReduce和YARN
https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html YARN资源调度管理平台...对于那些上来就讲一堆理论的，理论+实践才是硬道理；想了解理论知识的可以去研究官方文档1. ...
攻城的狮子 发表了文章 • 2019-08-24 21:33
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单机 大数据平台搭建 1-- HDFS安装
本系列文包含HDFS,YARN，MapReduce，HIVE，Spark的安装和使用，不出意外的话每周更新一篇；配置都是基于官方文档，所以大家多阅读理解官网 好处多多； 单机环境很适合初学者开发学习。环境是CentOS7 ；hadoop-2.6...
攻城的狮子 发表了文章 • 2019-08-24 21:07
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通过ODI接口把数据从Oracle数据库抽到HIVE数据库怎么解决
seng 回复了问题 • 2019-08-01 10:21
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hiveserver2不能启动
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2019-04-02 11:05
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hadoop subdir目录存储大
rose888888 回复了问题 • 2019-03-05 15:26
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MapReduce数据处理[经典面试题02]
互联网公司处理的比较多的数据就是日志数据，其中访问日志处理要求就比较多一点，一般来说会有要求按照用户进行分组提取相关数据：一个比较常见的需求就是，取用户最近的访问记录，例如有两分文件：1、用户信息文...
brucelu 发表了文章 • 2019-01-05 12:48
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MapReduce数据处理[经典面试题01]
最近有了解到一些数据开发的面试提会要求开发进行手动编写map-reduce；记录一下使用map-reduce进行数据处理的过程及逻辑；现在版本的map-reduce过程基本都依赖新的jar包，之前的mapred相关的类后面不被推荐使用，...
brucelu 发表了文章 • 2019-01-05 11:59
不好意思。兄弟，你这个oracle是真没有遇到过。我个人的建议如下：
1.降低sqoop1.99.6版本到sqoop 1.99.3版本试一下。
2.运行sqoop的时候监控下系统的资源情况。
3.换一种思路或者方案，sqoop毕竟只是一个工具，不一定能解决所有... 显示全部 »
1.降低sqoop1.99.6版本到sqoop 1.99.3版本试一下。
2.运行sqoop的时候监控下系统的资源情况。
3.换一种思路或者方案，sqoop毕竟只是一个工具，不一定能解决所有... 显示全部 »
不好意思。兄弟，你这个oracle是真没有遇到过。我个人的建议如下：
1.降低sqoop1.99.6版本到sqoop 1.99.3版本试一下。
2.运行sqoop的时候监控下系统的资源情况。
3.换一种思路或者方案，sqoop毕竟只是一个工具，不一定能解决所有的问题，看看能否通过导出的方式，先导出，然后再上传到HDFS上
以上，有问题欢迎随时沟通。
1.降低sqoop1.99.6版本到sqoop 1.99.3版本试一下。
2.运行sqoop的时候监控下系统的资源情况。
3.换一种思路或者方案，sqoop毕竟只是一个工具，不一定能解决所有的问题，看看能否通过导出的方式，先导出，然后再上传到HDFS上
以上，有问题欢迎随时沟通。
Bob 回答了问题 • 2017-03-14 13:24 • 2 个回复
国内大多互联网公司的大数据工程师实习都是需要大数据项目经验，怎么样在自己研究方向不是数据科学和ml相关的情况下接触到hadoop，spark相关项目呢？
多学习，cloudera公司的官网上就有包含所有大数据技术的虚拟机，供学习使用。
多逛大数据的问答社区
主动参与到其他的项目，哪怕是打杂都是可以的。学习这些项目的实际运作流程
多逛大数据的问答社区
主动参与到其他的项目，哪怕是打杂都是可以的。学习这些项目的实际运作流程
多学习，cloudera公司的官网上就有包含所有大数据技术的虚拟机，供学习使用。
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主动参与到其他的项目，哪怕是打杂都是可以的。学习这些项目的实际运作流程
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看你要做什么，如果只是刻画用户的画像，做一些简单的统计并不需要用到mllib，但让做离线大数据处理用mapreduce计算模型推荐首选spark做计算引擎，原因是速度比hadoop快。
如果要 涉及到对用户 行为的一些预测，对 用户关系网络 进行分析需要 用到... 显示全部 »
如果要 涉及到对用户 行为的一些预测，对 用户关系网络 进行分析需要 用到... 显示全部 »
看你要做什么，如果只是刻画用户的画像，做一些简单的统计并不需要用到mllib，但让做离线大数据处理用mapreduce计算模型推荐首选spark做计算引擎，原因是速度比hadoop快。
如果要 涉及到对用户 行为的一些预测，对 用户关系网络 进行分析需要 用到图计算， 要根据用户的历史浏览数据，喜好，评论，做 聚类、推荐 当然是要 用到MLlib
如果要 涉及到对用户 行为的一些预测，对 用户关系网络 进行分析需要 用到图计算， 要根据用户的历史浏览数据，喜好，评论，做 聚类、推荐 当然是要 用到MLlib
http://archive.ics.uci.edu/ml/
这上面有300来个开放的数据集
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这上面有300来个开放的数据集
这上面有300来个开放的数据集
Bob 回答了问题 • 2017-03-30 13:55 • 2 个回复
做大数据大家比较关心哪个方面？优先保证hadoop整个集群的正常运转？快速开发map/reduce？保证数据分析的速度？保证数据分析的准确性？
1.能不能达到领导的目标和期望
2.从技术、人力等方面的投入产出是否符合现状
3.整套体系运行起来后的维护人力、时间方面是否是可承受范围
4.对现有的运营效率是否有提升
5.大数据应用有没有扩大到当前系统研发、数据分析和挖掘等方方面面
2.从技术、人力等方面的投入产出是否符合现状
3.整套体系运行起来后的维护人力、时间方面是否是可承受范围
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5.大数据应用有没有扩大到当前系统研发、数据分析和挖掘等方方面面
1.能不能达到领导的目标和期望
2.从技术、人力等方面的投入产出是否符合现状
3.整套体系运行起来后的维护人力、时间方面是否是可承受范围
4.对现有的运营效率是否有提升
5.大数据应用有没有扩大到当前系统研发、数据分析和挖掘等方方面面
2.从技术、人力等方面的投入产出是否符合现状
3.整套体系运行起来后的维护人力、时间方面是否是可承受范围
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5.大数据应用有没有扩大到当前系统研发、数据分析和挖掘等方方面面
Microsoft R Server 收费
Microsoft R Server 收费
我觉的行，不过没有尝试过使用hadoop2.6.0-eclipse-pluging.
只要大的 版本号一样就 没什么问题，试试即可， 不行再换2.7
只要大的 版本号一样就 没什么问题，试试即可， 不行再换2.7
我觉的行，不过没有尝试过使用hadoop2.6.0-eclipse-pluging.
只要大的 版本号一样就 没什么问题，试试即可， 不行再换2.7
只要大的 版本号一样就 没什么问题，试试即可， 不行再换2.7
GFS实际上是一个分布式存储系统，hadoop为你提供了分布式计算（mapreduce）、分布式存储(hdfs)、任务调度（yarn）的功能，在hadoop之上搭建东西，就像在操作系统上安装软件一样，在现在的大数据生态圈，很多的开源项目都是基于hadoop来搭... 显示全部 »
GFS实际上是一个分布式存储系统，hadoop为你提供了分布式计算（mapreduce）、分布式存储(hdfs)、任务调度（yarn）的功能，在hadoop之上搭建东西，就像在操作系统上安装软件一样，在现在的大数据生态圈，很多的开源项目都是基于hadoop来搭建的，例如sql on hadoop的实现hive，数据分析引擎pig，nosql数据库hbase等。说白点就是在hadoop之上进行项目需求的开发或环境的搭建。不知道这样说你明白吗
H_Elsker 回答了问题 • 2017-04-28 17:01 • 1 个回复
虚拟机搭建hadoop分布非常费内存，对机子要求比较高，有没有折中的办法？伪分布式是怎么回事？可以解决机器性能问题吗？
拆中的办法就是：加内存罢了；或者调整虚拟机内存。其实 这种也是没有办法的办法。
伪分布式 说白了，就是一个节点。
机器性能问题，就是看你怎么用了？你应用到什么环境？
伪分布式 说白了，就是一个节点。
机器性能问题，就是看你怎么用了？你应用到什么环境？
拆中的办法就是：加内存罢了；或者调整虚拟机内存。其实 这种也是没有办法的办法。
伪分布式 说白了，就是一个节点。
机器性能问题，就是看你怎么用了？你应用到什么环境？
伪分布式 说白了，就是一个节点。
机器性能问题，就是看你怎么用了？你应用到什么环境？
上次装的时候，也有问题，是不是虚拟机配置太低了，内存搞大点儿，cpu多分几个
上次装的时候，也有问题，是不是虚拟机配置太低了，内存搞大点儿，cpu多分几个
程序本地写，测试时候发到你的服务器上去跑。
程序本地写，测试时候发到你的服务器上去跑。
liutangwow 回答了问题 • 2017-08-09 13:31 • 2 个回复
像spark hadoop这些大数据相关的怎么自我学习，比如说集群 个人电脑条件也不满足 有没有什么云平台可以提供实验环境？
目前我好想没有听说过有这样的平台，要学习的话，我觉得有这样的几个建议：
1. 公司支持
公司技术迭代，需要使用Hadoop、Spark，那肯定会提供测试环境等一切资源，那就很方便了；
公司没有需求，那是否可以和上级领导反馈下，申请测试环境供大家... 显示全部 »
1. 公司支持
公司技术迭代，需要使用Hadoop、Spark，那肯定会提供测试环境等一切资源，那就很方便了；
公司没有需求，那是否可以和上级领导反馈下，申请测试环境供大家... 显示全部 »
目前我好想没有听说过有这样的平台，要学习的话，我觉得有这样的几个建议：
1. 公司支持
公司技术迭代，需要使用Hadoop、Spark，那肯定会提供测试环境等一切资源，那就很方便了；
公司没有需求，那是否可以和上级领导反馈下，申请测试环境供大家自主学习使用，这个估计要看具体情况；
公司有没有闲置的机器，都可以利用起来
2. 个人
个人电脑安装VirtualBox之类的虚拟机，开3个虚拟机玩儿就够了，电脑的话配置也就内存8G以上应该足够了，CPU差不多就行了，直接装Linux就行了；
可以使用Docker，可以简单的把他看成虚拟机，找些资料看看，简单使用应该没问题，使用Docker开实例很方便，不像虚拟机那样耗费很多资源
要不开通个阿里云之类的，在云平台上面玩儿，这个价钱不清楚，可以去官网看看
1. 公司支持
公司技术迭代，需要使用Hadoop、Spark，那肯定会提供测试环境等一切资源，那就很方便了；
公司没有需求，那是否可以和上级领导反馈下，申请测试环境供大家自主学习使用，这个估计要看具体情况；
公司有没有闲置的机器，都可以利用起来
2. 个人
个人电脑安装VirtualBox之类的虚拟机，开3个虚拟机玩儿就够了，电脑的话配置也就内存8G以上应该足够了，CPU差不多就行了，直接装Linux就行了；
可以使用Docker，可以简单的把他看成虚拟机，找些资料看看，简单使用应该没问题，使用Docker开实例很方便，不像虚拟机那样耗费很多资源
要不开通个阿里云之类的，在云平台上面玩儿，这个价钱不清楚，可以去官网看看
a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。 b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。 ... 显示全部 »
a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。 b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。 c. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！ d. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化 d1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间
写shell脚本 #!/bin/bash
hive -e
"use youdatabase;
insert overwrite local directory '/home/hive/userlogs' into table user_log... 显示全部 »
hive -e
"use youdatabase;
insert overwrite local directory '/home/hive/userlogs' into table user_log... 显示全部 »
写shell脚本 #!/bin/bash
hive -e
"use youdatabase;
insert overwrite local directory '/home/hive/userlogs' into table user_logs;
"
hive -e
"use youdatabase;
insert overwrite local directory '/home/hive/userlogs' into table user_logs;
"
你要看你的cognos版本和impala版本 完全匹配才可以
我这边就照着配的 没啥问题暂时看来
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我这边就照着配的 没啥问题暂时看来
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你要看你的cognos版本和impala版本 完全匹配才可以
我这边就照着配的 没啥问题暂时看来
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Hadoop 是 Apache 软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分布式档案系统，与 MapReduce 和 Google 档案系统的概念类似
