1.算法类参数优化开启对count(distinct)的自动优化sethive.optimize.countdistinct=true开启自动mapjoinsethive.auto.convert.join=true;大表小表的阈值设置（默认25M一下认为是小表）sethive.mapjoin.smalltable.filesize=26214400;默认值是true，当选项设定为t

目录一、问题介绍二、实验工具 三、案例实现1.打开idea，单击“file->new->project”,设置项目名称为“Hadoop_test”,在对话框下部的“Advanced Settings”中设置Groupid为“cn.lyy”。​编辑2.从左侧项目结构中打开pom.xml，并输入如下依赖：​编辑 2.1pom.xml:3.从左

  实验环境：操作系统：Linux（Centos7）；  Xsell7Hadoop版本：3.4.0(这里的版本根据自己的修改，可能小部分版本的Hadoop不适用于本文实验）下面给出一个child-parent的表格，要求挖掘其中的父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格。输入文件内容如下：（保证之间空格为1，否则可能输出会出错）chi

文章目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理四、实验环境五、实验内容和步骤（一）安装部署（二）配置HDFS（三）启动Hive六、实验结果（一）启动结果（二）Hive基本命令七、实验心得一、实验目的理解Hive存在的原因；理解Hive的工作原理；理解Hive的体系架构；并学会如何进行内嵌模式

实验环境：操作系统：Linux（Centos7）；  Xsell7Hadoop版本：3.4.0(这里的版本根据自己的修改，可能小部分版本的Hadoop不适用于本文实验）对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件

 实验环境：操作系统：Linux（Centos7）；  Xsell7Hadoop版本：3.4.0(这里的版本根据自己的修改，可能小部分版本的Hadoop不适用于本文实验）现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两

目录一、功能描述二、代码实现1、代码结构2、ResumeDBWritable代码3、ResumeWritable代码4、ResumeSDK代码 5、ResumeDBMapper代码6、ResumeDBReducer代码7、ResumeDBPartationer代码8、ResumeDBDriver代码一、功能描述简历数据经过ETL流程，已经上传到HDFS上，需要针

一、Hive的基本概念1、什么是hive（面试题）答：1.hive是一个可以将sql语句转换成mapreduce任务的工具2.hive能够将结构化的数据组织在表中，支持分区和分桶，便于数据的管理和查询3.hive是数据仓库建模的工具之一，他本身并不是数据库2、为什么使用hive答：1.直接使用mapreduce的话，人

packagecom.wll.dianxin;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.

importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;impo

逻辑切片1、逻辑切片对block块进行切分，切分的结果将影响map任务的数量2、split切片的大小默认是128M，与block块大小一样，一个block块会有一个切片3、如果读取到最后一个block块时会与前一个block进行合并，合并后的大小如果大于1281.1将会各自生成一个切片，合并后的大小如果小于

统计文件中英文单词出现的次数importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.

解释下面是转载的一篇程序员给妻子讲解什么是MapReduce的对话，看完能大概明白我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？”她很坚定的回答说“是的”。因此我问道：我：你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）妻子：我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混

1、local模式数据在本地，代码也在本地，使用本机的电脑的资源运行我们的MR输入和输出路径指的都是本地路径，运行时耗费的资源也是本地资源。2、local模式2数据在hdfs上，代码在本地，使用本机的电脑的资源运行我们的MRSystem.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");

HadoopHadoop是一个开源的大数据处理框架，由Apache软件基金会开发。它主要用于存储和处理大规模数据集，能够在分布式计算环境中有效工作。以下是Hadoop的详细介绍，包括其核心组件、架构、特性和应用场景。1.Hadoop的架构Hadoop的架构分为两个主要部分：Hadoop分布式文件系

生态圈HiveHive是基于Hadoop的一个数据分析工具，没有数据存储能力，只有数据使用能力，是将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过MapReduce实现，本质是将查询语句转换为MapReduce的任务进行数据访问，提供类SQL查询功能。搭建Hive数仓时，将相关常用指令如select,from,where和函数

为了熟悉go语言，顺便了解一下MapReduce，花一个上午将go的调试功能配置好，下午将MIT的6.824课程的MapReduce功能实现了一遍，一次就把全部案例跑通过了，有点出乎意料的好。准备工作配置go的调试功能dlv，刚开始使用默认的modeauto，实际使用的是debug，无论怎样都成功不了。launch.json:

作业6数据仓库Hive题量:11满分:60作答时间:10-2116:00至10-2812:00一.单选题（共5题，15分）(单选题,3分)下面关于Hive的描述错误的是：AHive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具BHive是由Facebook公司开发的CHive在某种程度上可以看作是用户编程接口，其本身并不存

1.大规模数据处理：搜索引擎如Google使用MapReduce来处理和索引互联网上的海量网页。通过Map阶段提取网页中的关键词和元数据，然后在Reduce阶段对这些数据进行汇总和排序，生成索引。2.日志分析：企业可以使用MapReduce来分析Web服务器的访问日志，提取用户访问模式、流量来

一.单选题（共8题，16分）1. (单选题,2分) 下列传统并行计算框架，说法错误的是哪一项？ A刀片服务器、高速网、SAN，价格贵，扩展性差上B共享式(共享内存/共享存储)，容错性好C编程难度高D实时、细粒度计算、计算密集型2. (单选题,2分) 下列关于MapReduce模

实验名称：MapReduce分布式计算及其应用实验内容Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，已被广泛应用到各个领域，Hadoop框架最核心的设计是分布式文件系统（HDFS）、分布式计算框架（MapReduce）和集群资源管理系统（YARN）。本实验要求实现如下内容。1.搭建分布式Hadoop集群环境

Hive介绍Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，旨在简化大规模数据集的管理和分析。它将结构化数据文件映射为表，并提供类似SQL的查询功能。Hive的数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，使用Hive查询语言（HQL）进行数据处理。1.Hive的本质：HQL转化为MapReduce数据

3. 使用MapReduce实现词频统计概述MapReduce是Hadoop用于处理大规模数据的核心编程模型。本文将通过MapReduce代码实现简单的词频统计任务。内容MapReduce工作原理：Mapper和ReducerHadoop项目结构MapReduce程序代码代码示例public class WordCount{ publ

一、什么是HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设