使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase与MySQL/Oracle中的数据相互导入、导出

本文介绍了如何使用Flume从Linux文件系统收集日志并存储到HDFS，然后通过MapReduce清洗数据，使用Hive进行数据分析，并最终通过Sqoop将结果导出到MySQL数据库。 ... [详细]

从0到1搭建大数据平台 ... [详细]

本文将深入探讨大数据领域的各种职业和工作角色，帮助读者全面了解大数据行业的需求、市场趋势，以及从入门到高级专业人士的职业发展路径。文章还将详细介绍不同公司对大数据人才的需求，并解析各岗位的具体职责、所需技能和经验。 ... [详细]

本文通过一个具体的Hadoop MapReduce案例，详细介绍了如何利用MapReduce框架来统计和分析手机用户的流量使用情况，包括上行和下行流量的计算以及总流量的汇总。 ... [详细]

本文探讨了在流处理中进行计数的各种技术和挑战，并基于作者在2016年圣何塞举行的Hadoop World大会上的演讲进行了深入分析。文章不仅介绍了传统批处理和Lambda架构的局限性，还详细探讨了流处理架构的优势及其在现代大数据应用中的重要作用。 ... [详细]

本文介绍如何通过整合SparkSQL与Hive来构建高效的用户画像环境，提高数据处理速度和查询效率。 ... [详细]

本文详细介绍了 `org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.shouldUseDelegationTokens()` 方法的用途和实际应用场景，并提供了多个代码示例以帮助开发者更好地理解和使用该方法。 ... [详细]

本文介绍了 PHP 的基本概念、服务器与客户端的工作原理，以及 PHP 如何与数据库交互。同时，还涵盖了常见的数据库操作和安全性问题。 ... [详细]

Hadoop的文件操作位于包org.apache.hadoop.fs里面，能够进行新建、删除、修改等操作。比较重要的几个类：(1)Configurati ... [详细]

Apache Hadoop HDFS QJournalProtocol 中 getJournalCTime 方法的应用与代码实例分析 ... [详细]

本文探讨了使用Python实现监控信息收集的方法，涵盖从基础的日志记录到复杂的系统运维解决方案，旨在帮助开发者和运维人员提升工作效率。 ... [详细]

本文详细介绍了 Spark 中的弹性分布式数据集（RDD）及其常见的操作方法，包括 union、intersection、cartesian、subtract、join、cogroup 等转换操作，以及 count、collect、reduce、take、foreach、first、saveAsTextFile 等行动操作。 ... [详细]

com.sun.javadoc.PackageDoc.exceptions()方法的使用及代码示例 ... [详细]

通过使用Sqoop导入工具，可以精确控制并高效地将表数据的特定子集导入到HDFS中。具体而言，可以通过在导入命令中添加WHERE子句来指定所需的数据范围，从而在数据库服务器上执行相应的SQL查询，并将查询结果高效地存储到HDFS中。这种方法不仅提高了数据导入的灵活性，还确保了数据的准确性和完整性。 ... [详细]

本文探讨了在Hadoop平台上遇到“无法加载本机Hadoop库”警告的多种解决方案。首先，通过修改日志配置文件来忽略该警告，这一方法被证明是有效的。其次，尝试指定本地库的路径，但未能解决问题。接着，尝试不使用Hadoop本地库，同样没有效果。然后，通过替换现有的Hadoop本地库，成功解决了问题。最后，根据Hadoop的源代码自行编译本地库，也达到了预期的效果。以上方法适用于macOS系统。 ... [详细]