大数据是不能使用传统计算技术处理的大型数据集的集合。这些数据集的测试涉及各种工具，技术和框架。大数据涉及数据创建，存储，检索和分析，数量，多样性和速度都要求非常高。测试策略更多的是验证其数据处理而不是单个功能，性能和功能测试*是关键都很重要。使用集群和其他支持组件来

自定义类1）需要实现一个接口：Writable2）需要实现两个抽象方法：write()序列化ReadFields() 反序列化注意：自定义类不能放在map输出的key的位置，其他位置都可以。案例：packagecom.lee.define;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configurat

1.大数据技术概述本文由本人学习过程中总结，难免有纰漏，欢迎交流学习1.1云计算、物联网、大数据与人工智能云计算使计算机系统资源，特别是存储和计算能力，在不需要用户直接主动管理的情况下随需应变。这个术语通常用于描述Internet上许多用户可用的数据中心。并行计算同时使

注：本文针对的是使用命令行安装和配置CDHHadoop，如果你使用RPM或者ClouderaManager，基本可以忽略此文。Hadoop在计算和存储过程中，支持对文件进行压缩，可以使用hadoopchecknative命令来查看：其中，像zlib、lz4、bzip2，会使用系统库，那么需要在Hadoop所在机器上先安装这些。Snappy和

hive使用showdatabases；命令报错：1.确认hive-site.xml中的地址，用户名还有密码填写正确：2.确认lib目录下已经添加了mysql的驱动包：3.需要初始化元数据：./schematool-initSchema-dbTypemysql使用上面的命令初始化元数据，在mysql的表里面就有数据了点赞收

1.wordcount示例的运行：wordcount是一个入门级的程序,相当于hadoop界的helloworld,在hadoop的安装目录下,是自带wordcount示例程序的,我们只需要准备一个文本文件,然后执行它,学习它,就可以对Hadoop的数据处理有个大概的了解。(1)准备一个文件：vimfile在vim中按i进入

对爬取到的数据进行清洗，按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”。数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。import java.io.BufferedReader;  import java.io.InputStreamReader;    import java.io.IOExcept

一、业务架构  二、大数据全链路架构三、主流框架3.1第一代大数据框架:各自为战3.2第二代大数据计算框架3.3第三代大数据计算框架Flink  集群启动格式化集群要启动Hadoop集群，需要启动HDFS和YARN两个集群。注意：首次启动HDFS时，必须对其进行格式化

HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/bin/hadoop"STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.1/share/hadoopools/lib/hadoop-streaming-2.6.1.jar"INPUT_FILE_PATH_1="/data/The_Man_of_Property.txt"INPUT_FILE_PATH_1="/da

1、大数据流程图2、大数据各个环节主要技术2.1、数据处理主要技术Sqoop：（发音：skup）作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive)与传统数据库（MySql,PostgreSQL）间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，更多精彩内容请点我也可以将HDFS中的数

现状：在使用start-all.sh启动hadoop过程中，没有正常启动datanode解决方案：（1）进入到oot/dfsame/current中打开VERSION复制clusterID（2）然后粘贴到oot/dfs/data/current中的VERSION的clusterID的位置重新启动start-all.sh则恢复成功。点赞收藏分享

集群规划HDFS需要部署NameNode和DataNodeYARN需要部署ResourceManager和NodeManager假设现在有三台服务器，规划方式如下：hadoop000 192.168.199.234NameNodeDataNodeResourceManagerNodeManagerhadoop001 192.168.199.235NameNodeDataNodehadoop002 192.168.1

CRC文件校验文件在下载的时候，除了需要下载的文件在外，生成一个crc的文件。crc校验文件作用：用于校验下载的文件数据是否是完整的。校验数据的完整性如何校验的：数据的实际的块存储目录：/home/hadoop/data/hadoopdata/dfs/data/current/BP-1178107398-192.168.2.111-1578

一、登陆用户和机器名称示例：[root@hadoop01~]# root:表示用户名@hadoop01表示机器名称~表示当前文件目录是家目录#表示输入命令提示符，用户可以在其后输入命令；非root用户使用$提醒二、常用的文件查看命令1、查看当期目录命令 pwd2、切换目录的命令cd，比如切换到根目

1、MapTask并行度决定机制数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。假设切片大小设置成100M（1）一个job的Map阶段并行度由客户端在提交job时的切片数决定（2）每一个split切片分配一个MapTa

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hadoop是什么？是一个分布式基础架构，主要解决海量数据存储以及数据分析计算问题。hadoop三大发行版本？Apache、clourdera、Hortonworkshadoop优势？高可靠、高扩展、高效、高容错hadoop1.x和2.x的区别？HDFS（hadoopdistributedfilesystem）是什么？NameNode（目录）、DataNode（数据）、S

一、需求根据数据日志统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量二、数据准备1、输入数据1,13736230513,192.196.100.1,www.atguigu.com,2481,24681,2002,13846544121,192.196.100.2,,264,0,2003,13956435636,192.196.100.3,,132,1512,2004,13966251146,19

OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。OutputFormat常用的实现类TextOutputFormat和SequenceFileOutputFormat1、TextOutputFormat（文本输出）默认的输出格式是TextOutputFormat，它把每条记录写为文本行。键和值可以是任意类型，Text

需求：通过hadoop查询指定目录下创建日期为180天之前的目录，将其删除，通过crontab定期执行编辑shell脚本文件，其中调用hadoop命令，本地sh执行没有问题，但是通过crontab调用时未执行，原因可能是环境变量未设置导致先查询本地环境变量echo$PATH然后将环境变量内容写入shell脚本中had

本篇介绍在centos7中大家hadoop2.10完全分布式，首先准备4台机器：1台nn(namenode);3台dn(datanode)IPhostname进程192.168.30.141s141nn（namenode）192.168.30.142s142dn（datanode）192.168.30.143s143dn（datanode）192.168.30.144s144dn（datanode）    

大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计

 1.1.1        输入分片和记录 （1）输入分片InputSplit接口 输入分片一般是文件，也可以数据库中的若干行。记录对应一行数据。输入分片在java表示为InputSplit接口，getlength函数返回大小，用于分片排序，大的先处理。Getlocation函数返回分片位置，让map任务尽量本地化。分

packagecn.itcast.hadoop.mr;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.

分布式计算框架MapReduce一、MapReduce概述 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架；Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。1、为

搞不懂这么久以前的一篇纯技术文章，居然突然说包含敏感词，给我下架了，让我重新发。。。------ 在编写HadoopMapReduce程序的过程中有时候需要在各个Mapper或者Reducer中使用一些共享的全局数据，例如在处理整数数据表格的时候有时候需要让每个Reducer知道各个列的取值范围或是

SparkSQL入门创建DataFrame执行以下语句时val df= spark.read.json("../examples/src/mainesources/people.json")报错：org.apache.spark.sql.AnalysisException:Pathdoesnotexist:hdfs://localhost:9000/user/examples/src/mainesources/people.json如下图

1.下载地址https://dist.apache.orgepos/distelease/hadoop/common/我们这里用的版本是：hadoop-2.7.7.tar.gz 2.然后我们在Centos环境中的opt目录创建install文件夹(用来存放压缩包)和soft文件夹(用来存放解压之后的文件)目录:cd/optmkdirinstallsoft 3.下载rz(用

1.下列哪项通常是集群的最主要瓶颈（C）A.CPUB.网络C.磁盘IOD.内存2.下列哪项可以作为集群的管理工具？（C）A.PuppetB.PdshC.ClouderaManagerD.Zookeeper3.下列哪个是Hadoop运行的模式？（ABC）A.单机版B.伪分布式C.完全分布式4.列举几个hadoop生态圈的组件并做简要描

Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop的分布式协调服务。它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。架构图如下： Zookeeper能做些什么？Hadoop2.0,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个活跃的N