hdfs

Hive分桶超详细！！！数据分区可能导致有些分区,数据过多，有些分区,数据极少。分桶是将数据集分解为若干部分(数据文件)的另一种技术。

大数据-225 离线数仓 - 目前需求分析指标口径日志数据采集 taildir source HDFS Sink Agent Flume 优化配置上节我们完成了如下的内容：会员数据是后期营销的很重要的数据，网店会专门针对会员进行一系列营销活动，电商会员一般门槛较低，注册网站即可加入，有些电商平台的高级会员具有时效性，需要购买的VIP会员卡或一年内消费达到多少才能成为高级会员。计算指标新增会员：每次新增会员数活跃会员：每日、每周、每月的活跃会员数会员留存：1、2、3日会员的留存数，1、2、3日的会员留存率

Spark读MySQL数据rdd分区数受什么影响，读parquet、hdfs、hive、Doris、Kafka呢？在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）的分区数影响了数据的并行处理能力，不同的数据源由于数据存储方式和访问模式的不同，RDD的分区数会有所不同。以下是不同数据源（如 MySQL、Parquet、HDFS、Hive、Doris、Kafka）读取时，RDD分区数的影响因素以及如何配置：

【大数据测试HDFS + Flask详细教程与实例】HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Flask是两个非常常见的技术栈。在大数据领域，HDFS是用于存储海量数据的分布式文件系统，而Flask是一个轻量级的Python Web框架。结合HDFS和Flask，通常用于构建大数据应用，尤其是在数据处理和可视化过程中，提供一种接口来访问和展示存储在HDFS上的数据。

大数据技术之HBase中的HRegion如果你正在学习大数据，你应该知道HBase是一个列式存储的NoSQL分布式数据库，可以配合Hadoop来使用。今天自己简单做了几页PPT，解释了一下HBase当中HRegion的基本概念，很多初学者在学习的时候对HRegion这个概念一直懵懵懂懂，今天一键搞定~

Spark 读取 HDFS 文件时 RDD 分区数的确定原理与源码分析在 Spark 中，RDD 的分区数对于并行计算的效率非常重要，SparkCore 读取 HDFS 文件时 RDD 分区数的确定受多方面因素的影响。本文将从源码的角度分析 Spark 如何确定 RDD 分区数，并通过代码示例和案例帮助理解分区策略。

kafka：使用flume自定义拦截器，将json文件抽取到kafka的消息队列（topic）中，再从topic中将数据抽取到hdfs上抽取trans_info.json的数据到kafka上，对其中的tr_flag=0的数据进行过滤抛弃，只保留正常的状态数据：将此json文件放在集群中的 /home/zidingyi/trans_info.json 目录下

kafka中topic的数据抽取不到hdfs上问题解决在上一个博客中有一个案例：将json文件抽取到kafka的消息队列（topic）中，再从topic中将数据抽取到hdfs

【Hadoop】【hdfs】【大数据技术基础】实验三 HDFS 基础编程实验HDFS Java API编程实践熟悉HDFS操作常用的Java API。操作系统：LinuxHadoop版本：2.6.0或以上版本

不太灵光的程序员

【Flume实操】实时监听 NetCat 端口和本地文件数据到 HDFS 案例分析案例需求：假设有一个生产场景，Flume1 在实时产生日志数据，日志类型为 flume.log。Flume2 在持续监控一个 netcat 端口的数据流。先需要将 Flume1、Flume2产生的数据采集汇总到 Flume3 上，并统一收集上传到 HDFS 上保存。

【大数据技术基础 | 实验九】Flume实验：文件数据Flume至HDFSFlume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

【Hadoop】【hdfs】【大数据技术基础】实验二熟悉常用的HDFS操作熟悉常用的HDFS操作。（1）理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；（2）熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；

Hadoop学习第二章 HDFS数据量太大，单机存储能力有上限，需要靠数量来解决问题数量的提升带来的是网络传输、磁盘读写、CPU、内存等各方面的综合提升。

【hdfs】【hbase】【大数据技术基础】实践二 HBase Java API编程为什么可以写命令还要编写程序？自动化批量处理？尽管我们可以通过HBase的shell命令行工具进行数据操作，但在实际的生产环境中，为了提高效率和实现自动化处理，我们通常需要编写程序来与HBase进行交互。

一个散步者的梦

shell中执行hive指令以及hive中执行shell和hdfs指令语法主要介绍了三种环境命令执行语法：语法：hive [-hiveconf x=y]* [<-i filename>]* [<-f filename> | <-e query-string>] [-S] 说明：

Hadoop集群的高可用（HA）- （1、搭建namenode的高可用）HA: High Availability，高可用集群，指的是集群7*24小时不间断服务Hadoop中存在单点故障问题：NameNode ResourceManager

Hive安装-内嵌模式Hive会自动检测Hadoop的环境变量，如有就必须启动Hadoop打开该文件，进行替换：一个替换了4处

Hadoop(HDFS)Hadoop是一个开源的分布式系统架构，旨在解决海量数据的存储和计算问题，Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型和YARN资源管理器,最近需求需要用到HDFS和YARN。

大数据导论及分布式存储HadoopHDFS入门数据是什么?进入21世纪，我们的生活就迈入了"数据时代" 作为21世纪的新青年，"数据"一词经常出现。

bigdata-余建新

HDFS和HBase跨集群数据迁移源码