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  • t HD实现实际应用的基础操作,比如HDFS,HBase,操作,数据导入导出操作等。 课程大纲 第1章 大数据发展趋势与鲲鹏大数据 第2章 HDFS分布式文件系统和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 数据仓库 第4章 HBase技术原理 第5章 MapReduce和Yarn技术原理
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    今天我将为您揭秘如何通过对关键参数及相关组件的调整,使作业运行效率达到最优。 首先我将为大家介绍大数据场景为什么需要调优,并结合大数据组件特点和业务场景,告知大家基本调优思路和常用的性能监控工具;然后,以HBase的调优案例为例,介绍大数据组件调优过程中可能会遇到的问题及调优思想,最后,在实践部分简要介绍Hadoop组件的调优流程。
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    Language语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: · 海量结构化数据分析汇总。 · 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 · 灵活的数据存储格式,支持JSON, CS
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