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gracejpw1117

如何解決HDFS的大量小文件問題（續(xù)）

（2）采用CombineTextInputFormat（3）有小文件場景開啟JVM重用；如果沒有小文件，不要開啟JVM重用，因為會一直占用使用到的task卡槽，直到任務完成才釋放。JVM重用可以使得JVM實例在同一個job中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中進行配置。通常在10-20之間： mapreduce.job.

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gracejpw1117

很多小文件需要導入到一張hive表里面，但是一個個導入非常麻煩?

使用MSCK命令導入輸入到hive表我們有時候會遇到很多小文件需要導入到一張hive表里面，但是一個個導入非常麻煩。假設創(chuàng)建一個外部表，這個表在hdfs的order文件夾里，但是這個文件夾現(xiàn)在是空的。所以用select * 是沒有數(shù)據(jù)的。 CREATE EXTERNAL TABLE order( order STRING , time STRING )

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gracejpw1117

如何解決HDFS的大量小文件問題

1）會有什么影響（1）1個文件塊，占用namenode多大內存150字節(jié)1億個小文件*150字節(jié)1 個文件塊 * 150字節(jié)128G能存儲多少文件塊？ 128 * 1024*1024*1024byte/150字節(jié) = 9億文件塊2）怎么解決（1）采用har歸檔方式，將小文件歸檔hadoop archive -archiveName 20200701.har /user/hadoop/login

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張敏玉

如何制作員工考勤表

如何制作員工考勤表表頭已給出操作步驟圖表顯示

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HDFS讀流程和寫流程

HDFS讀流程HDFS寫流程

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Hadoop集群的主要配置文件以及簡單的集群搭建過程

（1）配置文件：Hadoop2.x core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml slavesHadoop3.x core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml workers（2）簡單的集群搭建過程： JDK安裝配置SSH免密登錄配置ha

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張敏玉

小白都可以看懂的甘特圖的繪制過程

參考數(shù)據(jù) 如下項目時長列函數(shù) D12-C12+1距離項目結束還剩*天列函數(shù) IF(TODAY()>D12,0,IF(D12=TODAY(),"僅剩今天",D12-TODAY()))繪制步驟插入堆積條形圖選擇左邊階段系列坐標軸選擇數(shù)據(jù) 編輯重新選中B12-B17 確定選擇數(shù)據(jù) 添加系列名稱選擇調整階段順序設置坐標軸格式逆序橫坐標日期

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我是大魔王哈哈

AnalysisException: Table or view not found: exit_ tran

出現(xiàn)這個AnalysisException: Table or view not found: exit_ tran錯誤的原因：是因為我們要想在spark中訪問到hive中的表，應該要把spark和hive關聯(lián)起來我們要到hive的conf目錄下，執(zhí)行命令：cp hive-site.xml ~/bigdata/spark-2.4.5/conf/之后重啟spark即可解決

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張敏玉

小白都可以看懂的水滴圖的繪制過程

參考數(shù)據(jù) 如下繪制步驟步驟提示：1、選中目標達成率和目標值數(shù)據(jù)插入簇狀柱狀圖，切換行列；2、調整縱坐標軸最大值為1，最小值為0；3、選中任一系列，將間隙寬度調整為0，系列重疊調整為100%，去除不必要的圖表元素（標題等）4、修改系列圖層，在選擇數(shù)據(jù)處將目標達成率系列調整成最上層5、復制空心圓，粘貼目標值系列；復制實心圓，粘貼目標達成率系列，且在填充處選擇“層疊并縮放”6、新增空系列，并設置新系列圖

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張敏玉

小白都可以看懂的水滴圖的繪制過程

參考數(shù)據(jù) 如下繪制步驟步驟提示：1、選中目標達成率和目標值數(shù)據(jù)插入簇狀柱狀圖，切換行列；2、調整縱坐標軸最大值為1，最小值為0；3、選中任一系列，將間隙寬度調整為0，系列重疊調整為100%，去除不必要的圖表元素（標題等）4、修改系列圖層，在選擇數(shù)據(jù)處將目標達成率系列調整成最上層5、復制空心圓，粘貼目標值系列；復制實心圓，粘貼目標達成率系列，且在填充處選擇“層疊并縮放”6、新增空系列，并設置新系列圖

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張敏玉

小白都可以看懂的對比圖的繪制過程

參考數(shù)據(jù) 如下繪制步驟步驟提示：1、選中數(shù)據(jù)插入堆積條形圖；2、選擇橫坐標,設置最小值-7000,最大值7000(依據(jù)絕對值最大的)；3、選中B產品數(shù)據(jù)系列，單擊鼠標右鍵設置數(shù)據(jù)系列格式勾選次坐標軸；4、選中次橫坐標軸調整最大最小值和主橫坐標軸保持一致，同時勾選“逆序刻度值"，標簽下選擇無；5、選中橫坐標單擊右鍵設置數(shù)據(jù)系列格式，在數(shù)字下，選擇自定義格式，輸入0;06、選中縱坐標軸單擊右鍵設置數(shù)據(jù)

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張敏玉

小白都可以看懂的子彈圖的繪制過程

參考數(shù)據(jù) 如下繪制步驟步驟提示：1、選中數(shù)據(jù)插入堆積柱狀圖，注類別為姓名；2、選中“銷售目標”系列單機鼠標右鍵選擇設置數(shù)據(jù)系列格式，勾選次坐標軸3、調整“銷售目標”系列填充顏色為無色，添加邊框顏色，調整間距4、刪除次眾坐標軸或將次縱坐標軸最大值調整成和主縱坐標軸一致注：細節(jié)銷售目標所顯示的間隙寬度修改為15%邊框為實線，顏色自定義圖表的標題圖例注意修改縱坐標最大值最小值可以適當修改圖表的

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張敏玉

RFM模型和實際操作案例參考

根據(jù)用戶歷史行為數(shù)據(jù)，結合業(yè)務理解，實現(xiàn)用戶分類，助力用戶的精準營銷。RFM模型背后的方法論根據(jù)業(yè)務場景找到場景下的關鍵核心指標統(tǒng)計出用戶維度商品維度特性，在每個指標下劃分不同的程度設計程度下的模型樣式根據(jù)統(tǒng)計出來的數(shù)值劃分到特定的類別下方法核心：數(shù)據(jù)分類RFM作用幫助企業(yè)判斷哪些用戶有異動，是否有流失的預兆，從而增加相應的運營措施維度選擇 3個維度Recency 最近一次消費基于

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Hadoop 3相對于hadoop 2的新特性

相對于之前主要生產發(fā)布版本Hadoop 2，Apache Hadoop 3整合許多重要的增強功能。 Hadoop 3是一個可用版本，提供了穩(wěn)定性和高質量的API，可以用于實際的產品開發(fā)。下面簡要介紹一下Hadoop3的主要變化。最低Java版本要求從Java7變?yōu)镴ava8所有Hadoop的jar都是基于Java 8運行是版本進行編譯執(zhí)行的，仍在使用Java 7或更低Java版本的用戶需要升級到J

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Shell中單引號和雙引號區(qū)別

1）在/home/cda/bin創(chuàng)建一個test.sh文件[cda@hadoop102 bin]$ vim test.sh 在文件中添加如下內容#!/bin/bashdo_date=$1 echo '$do_date'echo "$do_date"echo "'$do_date'"echo '"$do_date"'echo `date`2）查看執(zhí)行結果[cda@hadoop102 bin]$ te

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張敏玉

面試小技巧之提升專業(yè)度名詞-------互聯(lián)網領域

一.互聯(lián)網常用名詞解釋1、PV（Page View）頁面瀏覽量指某段時間內訪問網站或某一頁面的用戶的總數(shù)量，通常用來衡量一篇文章或一次活動帶來的流量效果，也是評價網站日常流量數(shù)據(jù)的重要指標。PV可重復累計，以用戶訪問網站作為統(tǒng)計依據(jù)，用戶每刷新一次即重新計算一次。2、UV（Unique Visitor）獨立訪客指來到網站或頁面的用戶總數(shù)，這個用戶是獨立的，同一用戶不同時段訪問網站只算作一個獨立訪客

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Shell常用工具之cut

cut的工作就是“剪”，具體的說就是在文件中負責剪切數(shù)據(jù)用的。cut 命令從文件的每一行剪切字節(jié)、字符和字段并將這些字節(jié)、字符和字段輸出。1.基本用法cut [選項參數(shù)] filename說明：默認分隔符是制表符2.選項參數(shù)說明選項參數(shù)功能-f列號，提取第幾列-d分隔符，按照指定分隔符分割列-c指定具體的字符3.案例實操（0）數(shù)據(jù)準備[cda@hadoop101 datas]$ touch cu

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Shell常用工具之sed

sed是一種流編輯器(Stream EDitor seq)，它一次處理一行內容。處理時，把當前處理的行存儲在臨時緩沖區(qū)中，稱為“模式空間”，接著用sed命令處理緩沖區(qū)中的內容，處理完成后，把緩沖區(qū)的內容送往屏幕。接著處理下一行，這樣不斷重復，直到文件末尾。文件內容并沒有改變，除非你使用重定向存儲輸出。1. 基本用法sed [選項參數(shù)] ‘command’ filename2.

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Shell常用工具之sort

sort命令是在Linux里非常有用，它將文件進行排序，并將排序結果標準輸出。基本語法sort(選項)(參數(shù))選項說明-n依照數(shù)值的大小排序-r以相反的順序來排序-t設置排序時所用的分隔字符-k指定需要排序的列參數(shù)：指定待排序的文件列表2. 案例實操（1）數(shù)據(jù)準備[cda@hadoop102 datas]$ touch sort.sh[cda@hadoop102 datas]$ vim sort.

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Shell常用工具之awk

awk文本分析工具，把文件逐行的讀入，以空格為默認分隔符將每行切片，切開的部分再進行分析處理。1. 基本用法awk [選項參數(shù)] ‘pattern1{action1} pattern2{action2}...’ filenamepattern：表示AWK在數(shù)據(jù)中查找的內容，就是匹配模式action：在找到匹配內容時所執(zhí)行的一系列命令2. 選項參數(shù)說明選項參數(shù)功能-F指定輸入文件的

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