2019年9月11日
Hive 3、Hive 的安装配置(本地derby模式)
摘要： 这种方式是最简单的存储方式，只需要在hive-site.xml做如下配置便可; 阅读全文
posted @ 2019-09-11 22:30 花未全开*月未圆 阅读(781) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Hive 2、Hive 的安装配置(本地MySql模式)
摘要： 一、前提条件 安装了Zookeeper、Hadoop HDFS HA 二、安装Mysql 因为使用量多的是单用户数据库模式，并且数据库使用最多的是mysql 所以在这里选择mysql数据库； 三、Hive安装 启动hive 如果能正常的显示登录到hive的命令行下，就表示安装成功了； 阅读全文
posted @ 2019-09-11 22:29 花未全开*月未圆 阅读(329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Hive 1、什么是Hive，Hive有什么用
摘要： 一、什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据 阅读全文
posted @ 2019-09-11 22:25 花未全开*月未圆 阅读(1453) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年9月9日
HBase应用
摘要： 太多column family的影响 每个 MemoryStore分配到的内存较少，进而导致过多的合并，影响性能 几个column family比较合适呢 推荐是：1-3个 划分column family的原则： 1、是否具有相似的数据格式 2、是否具有相似的访问类型 例子一： 相同的rowkey， 阅读全文
posted @ 2019-09-09 12:02 花未全开*月未圆 阅读(283) 评论(0) 推荐(0) 编辑
HBase介绍
摘要： 介绍HBase 从功能上讲：HBase主要是解决分布式文件系统HDFS不能随机读写而设计的，HBase是架设在HDFS之上的，所以HBase可以存储海量的数据，HBase又可以支持随机读写，所以HBase是一个支持海量数据随机读写的分布式存储系统。 从架构上讲：HBase中由zookeeper集群、 阅读全文
posted @ 2019-09-09 11:17 花未全开*月未圆 阅读(923) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Kafka为什么这么快？
摘要： 批量处理 传统消息中间件的消息发送和消费整体上是针对单条的。对于生产者而言，它先发一条消息，然后broker返回ACK表示已接收，这里产生2次rpc；对于消费者而言，它先请求接受消息，然后broker返回消息，最后发送ACK表示已消费，这里产生了3次rpc（有些消息中间件会优化一下，broker返回 阅读全文
posted @ 2019-09-09 10:30 花未全开*月未圆 阅读(988) 评论(0) 推荐(1) 编辑
2019年9月8日
Spark API--Spark 分区
摘要： 一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。 二、为什么要进行分区 数据分区， 阅读全文
posted @ 2019-09-08 23:40 花未全开*月未圆 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Spark RDD :Spark API--Spark RDD
摘要： 一、RDD的概述 1.1　什么是RDD？ RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执 阅读全文
posted @ 2019-09-08 23:25 花未全开*月未圆 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SparkSQL-通过JDBC读写mysql数据库
摘要： 阅读全文
posted @ 2019-09-08 23:06 花未全开*月未圆 阅读(4697) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SQL操作Spark SQL--BasicSQLTestt
摘要： object BasicSQLTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("BasicSQLTest") .getOrCreate() val sessionDf = spark.read.parqu... 阅读全文
posted @ 2019-09-08 23:05 花未全开*月未圆 阅读(247) 评论(0) 推荐(0) 编辑