【hadoop】隐藏 hadoop/hive/spark/fink 等日志

隐藏Hadoop生态日志输出方法

最新推荐文章于 2025-12-11 13:08:50 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-11 13:08:50 发布 · 382 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#hadoop #hive #spark

以hive举例：
参考文章
运行shell脚本不显示脚本中命令输出

在任务后追加$1>/dev/null 2>&1即可。

hive -e "insert into b select * from a" $1>/dev/null 2>&1

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

lisacumt

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Apache Hadoop部署（四）：Hive/Hbase/Storm/Spark/Flink配置

叶子叶来

06-23

6414

目录 Hive 配置配置启动和验证问题 HBase 配置配置启动和验证问题 Storm 配置配置启动和验证 Spark (on yarn) 配置配置启动和验证问题 Flink (on yarn) 配置配置启动和验证总结 Hive 配置 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对存储在Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。Hive学习门槛较低，因为它提供了类似于关系数据库SQL语言的查询语言Hive QL..

大数据系统常用组件理解（Hadoop/hive/kafka/Flink/Spark/Hbase/ES）

失散多年的测试博客

01-16

3073

Spark streaming接收kafka、Flume、HDFS、套接字等各种来源实时输入数据，进行处理，处理后结构数据可存储到文件系统、数据库，或显示在可视化图像中；Hive 是构建在Hadoop HDFS上的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL查询功能，主要完成海量数据的分析和计算。可以实现高吞吐量的，具备容错机制的实时流数据的处理；Spark和hive结合的比较好，spark和Flink都是分布式流数据流引擎，能对集群资源进行分配使用，确保大计算快速准确完成。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

《大数据Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Spark高频考点精编：覆盖90%面试场景的200多道压轴题》

热门推荐

m0_46689661的博客

12-05

1万+

大数据Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Spark等框架面经

HADOOP MapReduce 处理 Spark 抽取的 Hive 数据【解决方案一】

为了更好的未来_加油

06-21

894

今天咱先说问题，经过几天测试题的练习，我们有从某题库中找到了新题型，并且成功把我们干趴下，昨天今天就干了一件事，站起来。沙问题？ java mapeduce 清洗 hive 中的数据，清晰之后将driver代码进行截图提交。 spark之前抽取的数据是.parquet格式的，对 mapreduce 不太友好，我决定从新抽取，还是用spark技术，换一种文件格式使用新方法进行sink的时候我是直接like别的现成表结构折磨干的，后来hive分割字段都TM乱套啦，赞看看！ 1.使用scala+sp

hadoop hive spark flink 安装

nsa65223的专栏

12-27

1385

需要保证在集群的每个节点上这6个配置保持同步，可以在每个节点单独配置，也可以在一个节点上配置完成后同步到其他节点。core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，主要配置了Hadoop的NameNode的地址、Hadoop产生的文件目录等信息；workers是集群中节点列表的配置文件，只有在这个文件里面配置了的节点才会加入到Hadoop集群中，否则就是一个独立节点。在node1上配置好环境变量及配置文件，可以手动再在其他节点上完成同样的配置，或者直接将node1的文件复制到其他节点。

hadoop、hive、spark、flink、flume基本概念

qq_40716545的博客

08-07

1677

大数据

Hadoop三分布式sql计算hive入门

东风麦芽糖

03-26

1333

linux部署Hive

大数据Hadoop、HDFS、Hive、HBASE、Spark、Flume、Kafka、Storm、SparkStreaming这些概念你是否能理清？

helloworldchina的博客

12-25

8336

大数据Hadoop、HDFS、Hive、HBASE、Spark、Flume、Kafka、Storm、SparkStreaming、Sqoop、Flink、ELK、kettle、Zookeeper这些概念你是否能理清？

大数据生态中‘Hadoop’、‘Hive’、‘Spark’、‘Mapreduce’、‘HDFS’、‘Yarn’是什么关系

shusheng02的博客

11-30

980

Hadoop生态中Mapreduce：处理计算，提供任务并行的框架，通过它的API抽象让用户把并行程序分成两个阶段，（1）map阶段：把任务分成若干份，分给集群中的服务器去完成（2）reduce阶段：等各个服务器把任务完成然后得到最终结果。再进入信息爆炸时代后，数据的容量越来越大，导致一台服务器存不下，所以要用集群来存储、处理信息，但是管理一台服务器容易，怎么去统一管理集群的信息成了问题。Hadoop生态中HDFS：处理存储，管理信息的分布式存储、提供接口，让用户感觉集群中的信息好像是存储在一台服务器上。

Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景

查理王的博客

07-01

1364

流程阶段关键组件作用日志采集收集不同来源的原始日志消息缓冲Kafka解耦采集与处理，提升系统可靠性实时处理Flink实时清洗、指标计算、报警近实时处理微批处理复杂聚合、搜索索引写入数据存储离线存储、批处理分析数据消费Grafana / Elasticsearch / BI平台实时展示、全文检索、T+1报表。

大数据软件安装配置教程[Linux, JDK, MySQL, Hadoop, ZooKeeper, Hive, Flume, Kafka, HBase-Phoenix, Scala, Spark等等]

hellosrc的博客

03-09

3583

声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章

我的数仓学习之flink、spark、hadoop的关系

qq_21433199的博客

08-25

1086

数据存储单位包括比特（bit）、字节（Byte）、千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）、太字节（TB）、拍字节（PB）、艾字节（EB）、泽字节（ZB）和尧字节（YB）。综上所述，Hadoop、Spark和Flink之间的关系是互补的，它们各自在不同的数据处理场景中发挥重要作用，同时也能够相互集成，共同应对复杂的大数据处理需求。‌：Flink是一个流处理和批处理的统一框架，它能够在无界和有界数据流上进行有状态计算。与Spark相比，Flink更专注于流处理领域，被视为流处理领域的领导者‌。

Hadoop 面试题及答案整理，最新面试题

阿杰同学的博客

12-11

296

本文全面介绍了Hadoop生态系统的核心优化与管理策略，涵盖内存配置、故障恢复、数据压缩、YARN架构、数据排序、安全机制等多个关键主题。文章详细阐述了如何通过参数调优、资源隔离、数据本地化等技术提升Hadoop性能，并探讨了处理数据倾斜、小文件问题、元数据膨胀等常见挑战的解决方案。此外，还深入讲解了Hadoop的高可用架构、联邦存储、实时处理等高级特性，以及数据治理、灾难恢复、多租户管理等企业级应用场景的最佳实践。

实习面试题-Hadoop 面试题

最新发布

CXY00000的博客

12-11

Hadoop的核心组件包括HDFS、YARN、MapReduce和Hadoop Common，分别负责分布式存储、资源管理、并行计算和基础工具支持。Hadoop采用分布式架构以应对海量数据处理需求，相比集中式系统具有高扩展性、容错性和成本效益优势。HDFS默认数据块大小为128MB，可通过配置文件调整。NameNode和DataNode通过RPC机制通信，DataNode定期发送心跳和块报告，NameNode据此维护元数据并下发操作指令。

WPF 程序实例检测（只能启动一个）

StevenChen的博客

12-08

217

本文介绍了在C# WPF程序中实现单实例运行控制的完整方案。核心方法是使用Mutex互斥锁机制，通过创建唯一命名的系统级互斥对象来检测程序是否已运行。实现要点包括：1) 在App.xaml.cs中重写OnStartup方法创建Mutex；2) 使用GUID确保互斥锁名称唯一；3) 可选添加激活已有窗口功能；4) 在程序退出时释放互斥锁资源。文章还提供了权限处理建议、错误排查方法以及简化版本实现，确保程序在Windows各版本中可靠运行。该方案能有效防止程序重复启动，同时保持代码简洁高效。

【开题答辩过程】以《基于Hadoop的医生相关数据分析与可视化及医生推荐系统》为例，不知道这个选题怎么做的，不知道这个选题怎么开题答辩的可以进来看看

2509_93103891的博客

12-07

1035

该系统主要对好大夫网站的医生数据进行采集、分析和可视化展示，帮助患者更直观地了解医生分布、问诊费用等信息，同时基于协同过滤算法为患者推荐合适的医生。核心功能模块包括：Python爬虫数据采集模块、Hadoop+Hive大数据分析模块、Flask+ECharts可视化模块（展示科室分布、地区费用对比、医生推荐度关联等图表）以及协同过滤医生推荐模块。技术栈采用Python爬虫获取数据，MySQL存储原始数据，通过Sqoop导入Hadoop分布式文件系统，利用Hive进行SQL风格的数据分析，最后结合Flask框

Hadoop 之 Uber 模式

zhixingheyi_tian的博客

12-08

260

mapper 端任务报错。

Hadoop 之 capacity-scheduler

zhixingheyi_tian的博客

12-07

258

【代码】Hadoop 之 capacity-scheduler。

大数据HADOOP之部署HADOOP平台

GOOGXVII的博客

12-07

603

本文详细介绍了Hadoop分布式集群的部署流程，包含1主2从架构的节点规划、Centos7系统准备、核心软件版本选择及配置说明。重点讲解了JDK安装、主机名配置、SSH免密登录设置、Hadoop核心配置文件修改（core-site.xml、hdfs-site.xml等）以及NameNode初始化步骤。同时提供了Hadoop集群启动命令和进程验证方法，建议使用普通用户运行Hadoop以保障安全性。该教程既适用于虚拟机测试环境，也可作为生产环境部署的参考。

大数据工程师面试题库：Flink/Hadoop/Hbase/Hive/Kafka等

资源摘要信息:"大数据工程师方向面试题库包含了多个与大数据技术相关的主流框架和技术点，如Flink、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Linux、Spark、Sqoop和Zookeeper。这些技术构成了大数据处理的核心生态系统，因此，...