小鱼的专栏

最近使用hive，在实际使用过程中有

用eclipse操作hbase

分布式文件系统架构GFS、HDFS、TFS、Haystack分布式文件系统很多，包括GFS，HDFS，淘宝开源的TFS，Tencent用于相册存储的TFS (Tencent FS，为了便于区别，后续称为QFS)，以及Facebook Haystack。分布式文件系统通常可以作为底层存储，如GFS作为Google bigtable的底层，EBS作为 Amazon

前面bolg中提到了 eclipse操作单机版的Hbase列子  不熟悉的朋友可以去看看   eclipse 连接并操作单机版Hbase本篇文章介绍一个 Mapreduce   读取   Hbase  中数据    并进行计算 列子    类似与    wordcount   不过  此时的输入  是从 Hbase中读取首先  需要创建输入源

HDFS的体系架构整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能

前些日子想试一试hbase，刚开始按

MapReduce中迭代查询的最优化 摘要：提出术语OptIQ：在分布式环境中迭代查询的一种查询优化的方法。（全自动化的） 用到的方法：view materialization and incremental view evaluation.物化视图和增量视图评估 作用：减少了不同迭代过程中的重复计算 1. INTRODUCTION  几种新的技术：

前言Hive是Hadoop一个程序接口，Hive让数据分析人员快速上手，Hive使用了类SQL的语法，Hive让JAVA的世界变得简单而轻巧，Hive让Hadoop普及到了程序员以外的人。从Hive开始，让分析师们也能玩转大数据。目录Hive的安装Hive的基本使用:CRUDHive交互式模式数据导入数据导出Hive查询HiveQLHive视图Hive分区表1. Hive的

1、Map-Reduce的逻辑过程假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：按照ASCII码存储，每行一条记录 每一行字符从0开始计数，第15个到第18个字符为年 第25个到第29个字符为温度，其中第25位是符号+/-0067011990999991950051507+0000+0043011990999991950051512+0022+004301199099

我今天安装了 hive0.12.0 hadoop版本是1.0.1    安装完了之后启动hive  没有出现 hive historyhadoop@bigfish-System-Product-Name:/usr/local/hive/conf$ hiveLogging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/h

这里我们在hadoop平台下面实现Pagerank算法输入文件格式如下：1    1.0 2 3 4 5 6 7 82    2.0 3 4 5 6 7 83    3.0 4 5 6 7 84    4.0 5 6 7 85    5.0 6 7 86    6.0 7 87    7.0 88    8.0 1 2 3 4 5 6 7

Hive 把表组织成“分区” P啊人体提哦你

Hadoop的核心组件在一起工作时如下图所示：图4.4高层MapReduce工作流水线        MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件，这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务，每一个mapping任务都是平等的：mappers没有特定“标识物”与其关联。因此，任意的mapper都可以处理任意