摘要:在Ubuntu上安装完hadoop2.4以后,使用以下命令:hadoop fs -ls14/09/09 11:33:51 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... usi...
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摘要:对于数据分析师来说,SQL是主要的语言。 Hive为Hadoop提供了支持SQL运行的能力,可是目前Hive运行速度达不到实时要求。这是因为Hive将SQL翻译成一个或多个MapReduce任务,而MapReduce原本是大数据批处理计算框架,并不适应实时数据分析的速度要求。现在有两种思路去提高SQL在大数据平台上的执行速度:1.用一种更快的SQL执行引擎取代MapReduce。2.优化MapReduce,使其更适合OLAP查询。谷歌在这两种思路上都做出了先驱性工作。2010年,谷歌发表了Dremel论文。Dremel是取代MapReduce的SQL执行引擎,其速度要快于MapReduce10
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摘要:util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
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摘要:hbase介绍一、简介history started by chad walters and jim2006.11 G release paper on BigTable2007.2 inital HBase prototype created as Hadoop contrib2007.10 First useable Hbase2008.1 Hadoop become Apache top-level project and Hbase becomes subproject2008.10 Hbase 0.18,0.19 released hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的
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摘要:Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混。前段时间在做Mahout的输出预处理工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟。 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获。如果你对这篇文章有任何疑问或建议请留言到后面,谢谢! Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱,可能大家更熟悉的是Java API里.
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