困扰我的2个基本问题:我如何确定配置单元用于存储我的表的32个文件中的每一个都位于其唯一的机器上？如果发生这种情况，我如何确定如果hive创建了32个映射器，它们中的每一个都将处理其本地数据？hadoop/hdfs是否保证了这种魔力，或者作为智能应用程序的hive是否确保它会发生？背景:我有一个由32台机器组成的Hive集群，并且:我所有的表都是用"CLUSTEREDBY(MY_KEY)INTO32BUCKETS"创建的我使用hive.enforce.bucketing=true;我验证过，确实每个表都存储为32个文件在user/hive/warehouse中我使用的HDFS复制因子为
什么时候创建多个表而不是创建具有大量列的单个表是有意义的。我知道表通常只有几个列族(1-2)，每个列族可以支持1000多个列。当HBase在单个表中可能包含大量列的情况下表现良好时，何时创建单独的表才有意义？ 最佳答案 在回答问题本身之前，让我首先说明一些起作用的主要因素。我将假定使用的文件系统是HDFS。一个表被划分为称为区域的键空间的非重叠分区。键范围->区域映射存储在称为meta的特殊单个区域表中。一个区域的一个HBase列族中的数据存储在单个HDFS目录中。它通常是几个文件，但是出于所有目的和目的，我们可以假定某个列族的区域
我正在研究Hbase。我对Hbase如何使用LSM按排序顺序存储数据有疑问。据我了解，Hbase在大规模数据处理中使用LSMTree进行数据传输。当数据来自客户端时，它首先按顺序存储在内存中，然后排序并存储为B-Tree作为存储文件。比它将存储文件与磁盘B树(关键)合并。这是正确的吗？我错过了什么吗？如果是，则在集群环境中。有多个接受客户端请求的RegionServer。在那种情况下，(每个区域服务器的)所有Hlog如何与磁盘B树合并(作为现有key分布在所有数据节点磁盘上)？是不是像Hlog一样只是合并同一个regionServer的Hfile的数据？ 最
因此，我已经在网上看到了几个关于此的教程，但每个教程似乎都说要做一些不同的事情。此外，它们中的每一个似乎都没有具体说明您是要让事情在远程集群上运行，还是要在本地与远程集群交互，等等......就是说，我的目标只是让我的本地计算机(一台mac)让pig处理存在于Hadoop集群上的lzo压缩文件，该集群已经设置为可以处理lzo文件。我已经在本地安装了Hadoop，可以使用hadoopfs-[command]从集群中获取文件。我也已经在本地安装了pig，并在我运行脚本或通过grunt运行东西时与hadoop集群通信。我可以很好地加载和播放非lzo文件。我的问题只是找出一种加载lzo文件的方
我正在尝试从s3查询(15天的数据)。我尝试分别(每天)查询它们，效果很好。它也可以正常工作14天。但是当我查询15天时，作业一直运行(挂起)并且任务#没有更新。我的设置:我正在使用51节点集群r3.4xlarge，启用了动态分配和最大资源。我所做的只是=valstartTime="2017-11-21T08:00:00Z"valendTime="2017-12-05T08:00:00Z"valstart=DateUtils.getLocalTimeStamp(startTime)valend=DateUtils.getLocalTimeStamp(endTime)valdays:In
我有点问题。我想了解Hadoop以及如何使用它来实时处理数据流。因此，我想围绕它构建一个有意义的POC，这样当我必须在一些潜在雇主面前证明我对它的了解或在我现在的公司介绍它时，我可以展示它。我还想提一下，我的硬件资源有限。只有我的笔记本电脑和我自己:)我了解Hadoop的基础知识并且编写了2-3个基本的MR作业。我想做一些更有意义或更现实的事情。请提出建议。提前致谢。 最佳答案 我想指出几点。如果您想只用一台笔记本电脑进行POC，那么使用Hadoop就没有什么意义了。另外，正如其他人所说，Hadoop不是为实时应用程序设计的，因为运
我在这里讲课时遇到的这两个语句的区别和含义是什么:1.Traditionaldatabasesenforceschemaduringloadtime.和2.Hiveenforcesschemaduringreadtime. 最佳答案 您谈到了Hadoop和其他NoSQL策略如此成功的原因之一，所以我不确定您是否希望获得论文，但它就是这样!数据分析中额外的灵active和敏捷性可能促成了“数据科学”的爆炸式增长，只是因为它通常使大规模数据分析变得更容易。传统的关系数据库在存储数据时考虑了模式。它知道第二列是一个整数，它知道它有40列，
有什么好的资源可以帮助我研究Hadoop的源代码吗？我特别在寻找大学类(class)或研究论文。 最佳答案 如果一开始就动手，学习Hadoop或MapReduce可能是一项艰巨的任务。我遵循了以下时间表:从MR的基础知识开始code.google.com/edu/parallel/dsd-tutorial.htmlcode.google.com/edu/parallel/mapreduce-tutorial.html然后开始前两个类www.cs.washington.edu/education/courses/cse490h/08a
根据我的理解，行被插入到HBase表中，并作为区域存储在不同的区域服务器中。因此，区域服务器存储数据与Hadoop类似，数据存储在hadoop集群中的数据节点中。假设我在Hadoop1.1.1之上配置了HBase0.90.6，如下所示2个节点-主从主节点充当，Hadoop-Namenode、SecondaryNamenode、作业跟踪器、数据节点、任务跟踪器HBase-Master、RegionServer和zookeeper。从节点充当，Hadoop数据节点和任务跟踪器HBase区域服务器根据我的说法，如果表数据存储在区域服务器中；那么数据节点和区域服务器的作用是什么？
首先，我要感谢所有对新程序员如此有帮助的伟大人士。我有一个关于长轮询的问题。我研究了一些关于cometd编程的长轮询技术的文章。该方法对我来说似乎很困难，因为它有时还需要在服务器端安装一些脚本。现在我找到了一个关于长轮询的例子。它工作得很好，但我不确定它是否是正确的方法。示例脚本是关于一个类似聊天的应用程序。此php脚本的工作方式如下:php脚本不断检查data.txt文件，直到它被更改。一旦data.txt发生变化，新的文本就会输出到网页上。这是php脚本:为了让问题简单化，我不包括网页代码。该网页只有一个div，它会在更改时显示data.txt的文本。我的问题要点是:这种循环方法是
