qq_32674727的博客

8.Java操作HDFS URL url=new URL(“http://www“);//远程操作http协议 inputstream in =url.openStream(); IOUtils.copyBytes(in,System.out,4096，true) 1.方式 URL.setURLStreamHandlerfactory(new FsUrlStreamHandler

注：此为hadoop CDH5.11离线安装查看linux1. cat /proc/version （Linux查看当前操作系统版本信息）2.cat /etc/issue  或cat /etc/redhat-release（Linux查看版本当前操作系统发行版信息）3.lsb_release -a 当前操作系统 的 详细信息linux清理缓存的命令查看缓存的命令　　fr...

1. cat /proc/version （Linux查看当前操作系统版本信息）2.cat /etc/issue  或cat /etc/redhat-release（Linux查看版本当前操作系统发行版信息）3.lsb_release -a 当前操作系统 的 详细信息  先安装一个 cdh试一下 后面再安装这个...

前面我们已经搭建好hadoop，hdfs，一台master两台slaves。 1。hadoop-daemon.sh start/stop namenode/datanode启动/关闭hdfs 2。hdfs dfsadmin -report|more 查看集群情况 3.start-dfs 直接在master启动集群 4.ssh’免密码登录ssh_keygen -t rsa ,生成一个私钥一个公

1.配置计算调度系统Yarn和计算引擎Map/Reduce 2.namenode上配置mapred-site.xml mapreduce.framework.name yarn 3.yarn-site.xml的配置 yarn.resourcemanager.hostname master yarn.nodemanager.aux-se

继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。

大数据技术体系，hadoop与spark图

前面我们已经搭建好Hadoop，hdfs，一台master两台slaves。 1。hadoop-daemon.sh start/stop namenode/datanode启动/关闭hdfs 2。hdfs dfsadmin -report|more 查看集群情况 3.start-dfs 直接在master启动集群 4.ssh’免密码登录ssh_keygen -t rsa ,生成一个私

hadoop dfsadmin -safemode leave #解除hadoop的安全模式hadoop fs -copyFromLocal URI#拷贝本地文件到hdfs hadoop fs -cat file:///file3 /user/hadoop/file4#将路径指定文件的内容输出到stdout hadoop fs -chgrp [-R] GROUP URI#改变文件的所属组

select SrcIP,DstIP,RecTime from(select get_json_object(json,'RecTime') RecTime ,get_json_object(json,'SrcIP') SrcIP,get_json_object(json,'DstIP') DstIPfrom tmp_json_test t) t2distribute by SrcIP,D...