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MapReduce中的InputFormat(1)概述

1 概念 InputFormat用于描述输入数据的格式,提供以下两个功能: A、数据切分:按照某种策略将输入的数据切分成若干split,以便确定Map Task个数,以及对应的Split。 B、提供数据:为Mapper提供输入数据,对于给定split,能将其解析为<k,v>格式。即<K1,V1>。 2 新老版本 老版本:package org.apache.hadoop.mapred public interface InputFormat<K, V> { InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException; RecordReader<K, V> getRecordReader(InputSplit split,JobConf job, Reporter reporter) throws IOException; }新版本:package org.apache.hadoop.mapreduce public abstract class InputFo...

Hive Streaming 追加 ORC 文件

1.概述 在存储业务数据的时候,随着业务的增长,Hive 表存储在 HDFS 的上的数据会随时间的增加而增加,而以 Text 文本格式存储在 HDFS 上,所消耗的容量资源巨大。那么,我们需要有一种方式来减少容量的成本。而在 Hive 中,有一种 ORC 文件格式可以极大的减少存储的容量成本。今天,笔者就为大家分享如何实现流式数据追加到 Hive ORC 表中。 2.内容 2.1 ORC 这里,我们首先需要知道 Hive 的 ORC 是什么。在此之前,Hive 中存在一种 RC 文件,而 ORC 的出现,对 RC 这种文件做了许多优化,这种文件格式可以提供一种高效的方式来存储 Hive 数据,使用 ORC 文件可以提供 Hive 的读写以及性能。其优点如下: 减少 NameNode 的负载 支持复杂数据类型(如 list,map,struct 等等) 文件中包含索引 块压缩 ... 结构图(来源于 Apache ORC 官网)如下所示: 这里笔者就不一一列举了,更多详情,可以阅读官网介绍:[入口地址] 2.2 使用 知道了 ORC 文件的结构,以及相关作用,我们如何去使用 ORC 表,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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