呼啦圈的专栏

在数据处理方面，我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多，这种现象在大数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀，相应的响应时间自然要有所增加，数据处理的复杂度也在不断提高。作为一个开发者，我们自然非常关注系统的运行速度问题。在云计算领域，一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升。对于Hadoop来说，如何提升它的速度呢？来看看下文。Hadoop是用以下的方式来解决速度问题：1 使

原文链接：http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html从网上搜到的一篇hadoop的编程实例，对于初学者真是帮助太大了，看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解。看了以后受益匪浅啊，赶紧保存起来。 1、数据去重　　 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义

Linux 后台运行jar程序方法一：nohup java -jar xx.jar >/dev/null &输出文件为输出到空设备里。方法二：编写shell后台开启。代码参考：#! /bin/sh#启动方法 start(){ now=`date "+%Y%m%d%H%M%S"` exec java -Xms128m -Xmx2048m -jar /var/w

hiveserver启动方式1， hive  命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入 hive –service cli       用于linux平台命令行查询，查询语句基本跟mysql查询语句类似 2， hive  web界面的启动方式，hive –service hwi        用于通过浏览器来访问hive，感觉

假如执行下面命令：cd /home/hadoop/  && hadoop jar ./test/wordcount/wordcount.jar org.codetree.hadoop.v1.WordCount /test/chqz/input /test/chqz/output那么这个命令内部到底做了些什么呢？1、首先，在 ${HADOOP_HOME}/bin/hadoop 脚本中