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大数据-258 离线数仓 - Griffin架构配置安装 Livy 架构设计解压配置 Hadoop Hive点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！----------------------Java篇开始了！---------目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！目前已经更新到了：---------* Hadoop（已更完）* HDFS（已更完）* MapReduce（已更完）* Hive（已更完）* Flume（已更完）* Sqoop（已更完）* Zookeeper（已更完）* HBase（已更完）* Redis （已更完）* Kafka（已更完）* Spark（已更完）* Flink（已更完）*

Hive 基础函数unix_timestamp 函数是将一个字符串，变为了一个时间戳 from_unixtime 函数是将时间戳变为了一个字符串

hadoop高可用架构IP主机名角色192.168.150.172server1NameNodeDFSZKFailoverController

千里码aicood

基于Hadoop的汽车销量分析与可视化基于Hadoop的汽车销量分析与可视化摘要本系统是一款基于Hadoop的汽车销量分析与可视化系统，融合了Hadoop、Django和Vue等多种技术。在数据处理方面，Hadoop凭借其强大的分布式存储和计算能力，能够高效地处理海量的汽车销售数据，为后续的分析提供坚实的数据基础。Django作为后端开发框架，负责处理前端发送的请求，与Hadoop集群进行交互，获取所需的数据，并返回给前端。Vue则用于构建前端页面，实现用户与系统的交互，展示各种可视化图表和数据分析结果。

手把手教你入门云计算(二)：这些技术改变了世界，你也能轻松掌握由于笔者上一篇只是总结了基础知识方面，这一篇开始走进云计算核心技术方面，还是照旧，我会以尽量用简单的语言来总结知识点。话不多说，坐稳扶好，咱们开始！！！如果不熟悉基础知识的可以看笔者的上篇文章。

Hadoop组成Hadoop1.x组成： Hdfs（数据存储） Common（辅助工具） MapReduce（计算+资源调度）

邀星月为媒

正式迁移 Gitee：core-site-hive 与 core-hive-agent 后续更新只认这两个地址如果你之前关注过 core-site-hive 或 core-hive-agent，这篇文章请收藏一下。

Hadoop常用端口号Hadoop3.xHDFS NameNode 内部通常端口：8020/9000/9820 HDFS NameNode 对用户的查询端口：9870 历史服务器：19888 Yarn查看任务运行情况的：8088

Hive 复杂数据类型Hive 复杂数据类型有三种，分别是Array Map Struct说明：下标从0开始，越界不报错，以null代替

爱吃面的猫

大数据Hadoop之——集群环境搭建（了解）目录前期准备一、JDK的安装1、安装jdk2、配置Java环境变量3、加载环境变量4、进行校验二、hadoop的环境搭建

一路向北finish

《Hadoop 高可用集群与 OpenStack Mitaka 控制节点部署全流程实操排坑指南》本次实操分为两大模块：先基于ZooKeeper搭建三节点协调集群，在此基础上完成HDFS HA与YARN HA全栈高可用部署，并验证自动故障切换；后半段从零搭建OpenStack Mitaka控制节点基础环境，完成数据库、消息队列等依赖服务部署，以及Keystone身份服务全流程验证。全程踩坑不少，下面按操作顺序完整复盘。

[hadoop高可用架构]Hadoop 、jdk、zookeeper程序使用nfs共享同步配置文件软件版本：hadoop-3.3.6.tar.gz

《Hive性能调优实战》核心内容详细解读（作者：林志煌，机械工业出版社，2020年出版，ISBN：9787111644323）《Hive性能调优实战》是一本关于Apache Hive调优的专业书籍，旨在介绍如何进行Hive性能调优，以及调优时所涉及的工具。书中重点介绍了Hive性能调优所涉及的Hadoop组件和Hive工具。这是一本实战导向的技术书籍，作者林志煌曾在中国互联网头部公司长期从事大数据相关项目的研发，经手过日数据流量TB级别和总量PB级别的Hadoop大数据平台建设，具有丰富的生产环境经验。

Hadoop HDFS 高可用实战指南目录ZooKeeper 集群部署指南1. 环境准备与规划2. 软件安装与配置3. 集群节点配置4. 启动集群与状态验证

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《CentOS 7 搭建 Hadoop 3.3.6 分布式集群：NFS 共享方案完整实操》这次实操从头到尾把 Hadoop 3.3.6 从单节点伪分布式，一步步扩容到三节点完全分布式集群，中间踩了好几个经典的入门坑——主机名解析失败、jps 命令找不到、NFS 权限不对、集群 ID 不一致等等。全程采用 NFS 共享 /home/hadoop 目录的方式同步安装包与配置文件，省了大量重复拷贝的功夫。这里把完整流程和踩坑排错的过程都记录下来，既方便自己复盘，也给刚入门的同学避避坑。

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Hadoop 分布式集群实战 1—— 集群搭建与在线扩容Apache Hadoop 是开源分布式存储 + 分布式计算大数据框架，核心由 HDFS、YARN、MapReduce 三大组件构成，面向海量离线批处理场景，适合 TB/PB 级 “一次写入、多次读取” 的数据处理。

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Outcome 核心概念与实战应用指南在 Rust 开发中，处理函数返回结果往往是最让人头疼的环节之一。传统的异常抛出机制虽然直观，但在系统编程领域，它容易掩盖错误的真实来源，导致运行时 panic，进而影响整个服务的稳定性。很多开发者在从其他语言转向 Rust 时，常常陷入“满屏问号”的困境：如何优雅地传递错误？如何在编译期就确保所有错误都被处理？这时候，outcome 模式或者说基于 Result 和 Option 的类型化错误处理方案，就显得尤为重要。

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