HDFS: HDFS是GFS的一种实现,他的完整名字是分布式文件系统,类似于FAT32,NTFS,是一种文件格式,是底层的. Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上.Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持. Hive: Hive不支持更改数据的操作,Hive基于数据仓库,提供静态数据的动态查询.其使用类SQL语言,底层经过编译转为MapReduce程序,在Hadoop上运行,数据存储在HDFS上. Hbase: Hbase是Hadoop database,即Hadoo

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

hadoop是一个分布式的基础架构,利用分布式实现高效的计算与储存,最核心的设计在于HDFS与MapReduce,HDFS提供了大量数据的存储,mapReduce提供了大量数据计算的实现,通过Java项目实现hadoop job处理海量数据解决复杂的需求. 一.基本环境及相关软件的配置 具体配置说明:基本环境配置及权限申请 二.hadoop项目开发流程 hadoop基本的开发为job的初始化与分布式处理流程的开发. 1.任务基本配置 首相依据业务需求,须要在代码中配置job在每台机器上须要的ja

导出数据 在Sqoop中,“导出”概念指:从大数据集群(HDFS,HIVE,HBASE)向非大数据集群(RDBMS)中传输数据,叫做:导出,即使用export关键字. HIVE/HDFS到RDBMS $ bin/sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \ --username root \ --password 000000 \ --table staff \ --num-mappers 1 \ --export-

1.     前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2.     Hadoop家族 截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名 用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中

Hdfs上的数据文件为T0,T1,T2(无后缀): T0: What has come into being in him was life, and the life was the light of all people. The light shines in the darkness, and the darkness did not overcome it. Enter through the narrow gate; for the gate is wide and the road

Hdfs是根/目录,windows是每一个盘符, 1  从Linux里传一个到,hdfs里去 2  从hdfs里下一个到,linux里去 想从hdfs里,下载到linux, 涨知识,记住,hdfs是建立在linux上, 现在,hdfs里还有jdk-7u65-linux-i586.tar.gz,好,linux里,没有了jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 在抽象的hdfs文件系统里,存在datanode那个机器的抽象的hdfs文件系统里, 其实,刚下载,是从datanode文件夹

安装完CDH后,发现里面的东东实在是太多了,对于一个初学大数据的来说就犹如刘姥姥进了大观园,很新奇,这些东东每个单拿出来都够喝一壶的. 接来来就是一步一步地学习了,先大致学习了每个模组大致做什么用的,然后再按模组一个一个细致学习,并实际演练. 我给自已的第一个课题是如何将Sql Server的一个表数据导入到HDFS中,网上有很多这样的教程,不过我觉得最有用的还是官网的User Guide,网上的教程直接把命令列出来,后面的参数基本没有用,因此可以考虑官网User Gruide进行详细了解. 步

很长时间以来一直写hive,嵌套脚本.偶尔写UDF.  最近用Hive的dynamic partition和多路插入做一些事情,很遗憾的结果是非常不稳定,有时能成功,有时失败.(可能是因为hive版本的问题,查了一些资料也没查的太清楚,因为服务器不能随便动,就想用mapreduce的多路输出吧). 1.首先这个多路插入也是用的hive的表,表的输出是SequenceFile格式. 按说sequencefile格式输入,取决于内部的Key/value格式. 在驱动类里需要添加 Job job=ne

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

使用MapReduce将Mysql数据导入HDFS代码链接 将HDFS数据导入Mysql,代码示例 package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

HBase本身提供了很多种数据导入的方式,通常有两种常用方式: 使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 另一种方式就是使用HBase原生Client API 本文就是示范如何通过MapReduce作业从一个文件读取数据并写入到HBase中. 首先启动Hadoop与HBase,然后创建一个空表,用于后面导入数据: hbase(main):006:0> create 'mytable','cf' 0 row(s) in 10.

关于如何设定数据块的大小,我们应用一段HFile源码中的注释: 我们推荐将数据块的大小设置为8KB至1MB.大的数据块比较适合顺序的查询(比如Scan),但不适合随机查询,想想看,每一次随机查询可能都需要你去解压缩一个大的数据块.小的数据块适合随机的查询,但是需要更多的内存来保存数据块的索引(Data Index),而且创建文件的时候也可能比较慢,因为在每个数据块的结尾我们都要把压缩的数据流Flush到文件中去(引起更多的Flush操作).并且由于压缩器内部还需要一定的缓存,最小的数据块大小应该

package com.bank.service; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;import org.apache.hadoop.hbase.mapred

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hba

使用MapReduce生成HFile文件,通过BulkLoader方式(跳过WAL验证)批量加载到HBase表中 package com.mengyao.bigdata.hbase; import java.io.IOException; import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.conf.Conf

  此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结.五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解:hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑.我们不知道