大数据学习：Hive部署.pdf

hive连接数据库必备，hive开发必备 hive连接驱动大集合

NCDC天气数据集Hadoop MapReduce猪蜂巢 国家气候数据中心（NCDC）是世界上最大的实时气象数据存档。 我下载了1930年的NCDC数据并将其加载到HDFS系统中。 我实现了MapReduce程序和Pig，Hove脚本，以找到不同站点的Min，Max，avg温度。 编译了Java文件：javac -classpath /home/student3/hadoop-common-2.6.1.jar:/home/student3/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.1.jar:/home/student3/commons-cli -2.0.jar -d MaxTemperature.java MaxTemperatureMapper.java MaxTemperatureReducer.java 创建了JAR文件：jar -cvf hadoop-

自述文件 该项目基于Hadoop和Hive。 如果您尚未设置它们，请参考以下说明： ＆ 。 您可以从下载我们的测试数据。 README.txt具有有关其数据属性的非常详细的说明。 在wirteup中也有描述。 请将给定数据集中的::替换为 （这是一个标签）。 只要使其更容易处理即可。 请将目录更改为刚刚下载的数据文件。 对我来说是$cd ~/ml-1m 请启动hadoop，这是Hive运行的先决条件。 输入命令$hive -f extract.q 。 将出现目录“结果”。 它存储我们要使用的数据。 我们已经在源文件中提供了这样提取的数据，称为new_data.txt 。 在HDFS上创建文件夹，我们将数据放入文件夹： $ hadoop fs -makedir /hadoop 将数据放在HDFS上： $ hadoop -fs copyFromLocal /directory of

该文件为hbase hbck2 jar；适用于hbase 2.x维护，hbase 1.x不适用； 对于HBase跨集群HD集群迁移，当HDFS文件迁移后，使用HBCK客户端，完成HBase元数据修复。 当前版本：hbase-hbck2-1.3.0.jar hbase hbck -j /opt/software/hbase-hbck2-1.3.0-SNAPSHOT.jar

本系统主要设计完成两件工作，一是搭建分布式的hadoop的集群环境，二是基于分布式的集群环境做日志分析。详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127332767

大数据Hadoop第八章hive

HBase性能调，从架构方面的调优。

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。 1. 表的设计 2. 写表操作 3. 读表操作 4. 数据计算

大数据Mapreduce（1）编程实现文件合并和去重操作.docx