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hive hadoop
大数据是什么?大数据和
Hadoop
之间有什么联系?
答:
那么这种计算模式如何实现呢,
Hadoop
的来临解决了这个问题,Hadoop是Apache(阿帕切) 的一个开源项目,它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构,在这个架构下组织的成员HDFS(Hadoop分布式文件系统),MapReduce、 Hbase 、Zookeeper(一个针对大型分布式系统的可靠协调系统),
hive
(基于Hadoop的一个数据...
hive
的
Hive
体系结构
答:
解释器、编译器、优化器、执行器解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后由 MapReduce 调用执行。
HadoopHive
的数据存储在 HDFS 中,大部分的查询由 MapReduce 完成(包含 * 的查询,比如 select * from ...
大数据分析平台哪个好
答:
大数据分析平台比较好的有:Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。1、Cloudera Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台,可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据,从而部署和管理
Hadoop
和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。2、星环Transwarp 基于
hadoop
...
大数据学习需要哪些课程?
答:
大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科。培养面向多层次应用需求的复合型人才。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。大数据专业全称数据科学与大数据技术。【大数据】需要学习的课程:1、大数据存储阶段:hbase、
hive
、sqoop。2、大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、...
【
hive
-整合】hive整合phoenix及注意问题
答:
测试环境:phoenix4.14.1 hbase1.1.1
hive
2.3.3
hadoop
2.7.2 (由于不是通过CDH/Ambari搭建,所以会出现组件的兼容性问题)参考官网: http://phoenix.apache.org/hive_storage_handler.html 实际验证根据官网只使用 phoenix-xxx-hbase-xxx-hive.jar 是不足够的,下面做说明。 Step 1...
hadoop
和spark的区别
答:
spark和
hadoop
的区别:诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序,hadoop属于第一代开源大数据处理平台,而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上,其实是极为相似的,即mapreduce分布式运算模型:将运算分成两...
hadoop
如何实现大数据
答:
Hadoop
本身是分布式框架,如果在
hadoop
框架下,需要配合hbase,
hive
等工具来进行大数据计算。如果具体深入还要了解HDFS,Map/Reduce,任务机制等等。如果要分析还要考虑其他分析展现工具。大数据还有分析才有价值 用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈:1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce...
Hive
优化之Hive的配置参数优化
答:
除此之外,我们还可以通过设置
hive
的参数来合并小文件。 (1)输入阶段合并 需要更改
Hive
的输入文件格式,即参数hive.input.format,默认值是org.apache.
hadoop
.hive.ql.io.HiveInputFormat,我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。这样比起上面对mapper数的调整,会多出两个参数,分别是mapred....
以下关于
Hive
的描述不正确的是()
答:
以下关于
Hive
的描述不正确的是()A.Hive的最佳使用场合是大数据集的批处理作业 B.Hive可以实现在大规模数据集上低延迟快速查询的操作(正确答案)C.Hive构建在基于静态批处理的
Hadoop
之上,Hadoop通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销 D.Hive查询操作过程严格遵守HadoopMapReduce的作业...
impala和
hive
的区别有什么
答:
中间结果也会写入HDFS中,同样由于MapReduce执行架构的特性,shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。4、调度不同:Impala:调度由自己完成,目前只有一种调度器simple-schedule,它会尽量满足数据的局部性,扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。
Hive
:任务调度依赖于
Hadoop
的调度策略。
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