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Hive之 hive与hadoop的联系

Hive与Hadoop调用图 解析: 1、提交sql 交给驱动 2、驱动编译:解析相关的字段表信息 3、去metastore查询相关的信息 返回字段表信息 4、编译返回信息 发给驱动 5、驱动发送一个执行计划 交给执行引擎 6、执行计划 (三种形式: metastore、namenode、metastore+namenode+mapreduce) 形式一 > DDL 对数据库表的操作的 直接和metastore交互 。 比如:create table t1(name string); 形式二 > dfs ops 直接和namenode取数据 。 比如: select * from t1; 形式三 > 把job交给job tracker,让task tracker执行 返回执行信息 + 完成job返回数据信息、找namenode查数据 。 比如:select * from t1 where col=X ; 7、返回结果信息集 总结: hive 运行在 hadoop 之上, 某些操作需要调用 hdfs 中的 mapreduce 。 hive 元数据存储在 matestor...

hadoop分布式集群部署以及过程中遇到的一些坑

在hadoop学习过程中,首先第一步是部署伪分布以及分布式集群。 在集群的部署过程中http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ 使用这篇博客作为参考。 在部署过程中。 遇到一些问题。 比如:用PYTHON 跑一个简单的MAPREDUCE 任务,首先需要现在streamingJAR包,简单的说这个包封装了一些常用的接口,PYTHON 通过标准输入输出来调用这个包。最终完成在内部用JAVA实现的功能。 下载地址为:http://www.java2s.com/Code/JarDownload/hadoop-streaming/ python 程序为 mapper.py #!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() for word in words: print "%s\t%s" % (word, 1) 以及reducer.py **#!/usr/bin/env python from ope...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。