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從今天開始不熬夜

hive中的行轉(zhuǎn)列

CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回輸入字符串連接后的結(jié)果，支持任意個輸入字符串;CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一個特殊形式的 CONCAT()。第一個參數(shù)剩余參數(shù)間的分隔符。分隔符可以是與剩余參數(shù)一樣的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也將為 NULL。這個函數(shù)會跳過分隔符參數(shù)后的任何 NULL 和

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hive中的排序

1.Order By：全局排序，只有一個 Reducer；當(dāng)SQL一旦使用order by 進(jìn)行排序，hive翻譯后的MR只能是一個reduce,不能出現(xiàn)多個reduce，即使將reduce數(shù)量設(shè)置為多個.為了防止效率比較低，建議在執(zhí)行order by 時候，一定要帶上limit操作。2.Sort By：對于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集 order by 的效率非常低。在很多情況下，并不需要全局排序，此

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分區(qū)提供一個隔離數(shù)據(jù)和優(yōu)化查詢的便利方式。不過，并非所有的數(shù)據(jù)集都可形成合理的分區(qū)。對于一張表或者分區(qū)，Hive 可以進(jìn)一步組織成桶，也就是更為細(xì)粒度的數(shù)據(jù)范圍劃分,分桶是將數(shù)據(jù)集分解成更容易管理的若干部分的另一個技術(shù),分區(qū)針對的是數(shù)據(jù)的存儲路徑；分桶針對的是數(shù)據(jù)文件。

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分區(qū)表實(shí)際上就是對應(yīng)一個 HDFS 文件系統(tǒng)上的獨(dú)立的文件夾，該文件夾下是該分區(qū)所有的數(shù)據(jù)文件。Hive 中的分區(qū)就是分目錄，把一個大的數(shù)據(jù)集根據(jù)業(yè)務(wù)需要分割成小的數(shù)據(jù)集。在查詢時通過 WHERE 子句中的表達(dá)式選擇查詢所需要的指定的分區(qū)，這樣的查詢效率會提高很多。

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元數(shù)據(jù)

元數(shù)據(jù)（Metadata），又稱中介數(shù)據(jù)、中繼數(shù)據(jù)，為描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)（data about data），主要是描述數(shù)據(jù)屬性（property）的信息，用來支持如指示存儲位置、歷史數(shù)據(jù)、資源查找、文件記錄等功能.元數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。如hive內(nèi)置的Derby、或者第三方如MySQL等.

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Hive和Hadoop關(guān)系

從功能來說，數(shù)據(jù)倉庫軟件，至少需要具備下述兩種能力：從功能來說，數(shù)據(jù)倉庫軟件，至少需要具備下述兩種能力：存儲數(shù)據(jù)的能力、分析數(shù)據(jù)的能力Apache Hive作為一款大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)倉庫軟件，當(dāng)然也具備上述兩種能力。只不過Hive并不是自己實(shí)現(xiàn)了上述兩種能力，而是借助Hadoop。Hive利用HDFS存儲數(shù)據(jù)，利用MapReduce查詢分析數(shù)據(jù).這樣突然發(fā)現(xiàn)Hive沒啥用，不過是套殼Hadoop

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數(shù)倉概念

數(shù)據(jù)倉庫（英語：Data Warehouse，簡稱數(shù)倉、DW）,是一個用于存儲、分析、報告的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)果為企業(yè)提供決策支持（Decision Support）。數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來源于不同外部系統(tǒng).同時數(shù)據(jù)倉庫自身也不需要“消費(fèi)”任何的數(shù)據(jù)，其結(jié)果開放給各個外部應(yīng)用使用

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分布式計算概念

分布式計算是一種計算方法，和集中式計算是相對的。隨著計算技術(shù)的發(fā)展，有些應(yīng)用需要非常巨大的計算能力才能完成，如果采用集中式計算，需要耗費(fèi)相當(dāng)長的時間來完成。分布式計算將該應(yīng)用分解成許多小的部分，分配給多臺計算機(jī)進(jìn)行處理。這樣可以節(jié)約整體計算時間，大大提高計算效率。

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Hadoop MapReduce

1.MapReduce的思想核心是“先分再合，分而治之”. 2.所謂“分而治之”就是把一個復(fù)雜的問題，按照一定的“分解”方法分為等價的規(guī)模較小的若干部分，然后逐個解決，分別找出各部分的結(jié)果，然后把各部分的結(jié)果組成整個問題的最終結(jié)果.3.這種思想來源于日常生活與工作時的經(jīng)驗(yàn)。即使是發(fā)布過論文實(shí)現(xiàn)分布式計算的谷歌也只是實(shí)現(xiàn)了這種思想，而不是自己原創(chuàng).

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Hadoop特性優(yōu)點(diǎn)

scalability(擴(kuò)容能力):Hadoop是在可用的計算機(jī)集群間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務(wù)的，這些集群可方便靈活的方式擴(kuò)展到數(shù)以千計的節(jié)點(diǎn)。Economical(成本低):Hadoop集群允許通過部署普通廉價的機(jī)器組成集群來處理大數(shù)據(jù)，以至于成本很efficiency 低?？粗氐氖羌赫w能力。efficiency(效率高):通過并發(fā)數(shù)據(jù)，Hadoop可以在節(jié)點(diǎn)之間動態(tài)并行的移動數(shù)據(jù)，使

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狹義上Hadoop指的是Apache軟件基金會的一款開源軟件。廣義上Hadoop指的是圍繞Hadoop打造的大數(shù)據(jù)生態(tài)圈。

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Hadoop核心組件

Hadoop HDFS（分布式文件存儲系統(tǒng)）：解決海量數(shù)據(jù)存儲 Hadoop YARN（集群資源管理和任務(wù)調(diào)度框架）：解決資源任務(wù)調(diào)度 Hadoop MapReduce（分布式計算框架）：解決海量數(shù)據(jù)計算

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Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（ Distributed File System），其中一個組件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容錯性的特點(diǎn)，并且設(shè)計用來部署在低廉的（low-c

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支持SSH協(xié)議的軟件

常見的支持SSH協(xié)議的軟件有：FinalShell、Putty、xshell、secureCRT

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SSH加密實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程登錄

企業(yè)中，Linux服務(wù)器通常位于遠(yuǎn)程機(jī)房中，用戶不方便直接在機(jī)房操作；.可以使用支持SSH協(xié)議的軟件，通過遠(yuǎn)程登錄操作訪問服務(wù)器，并且SSH協(xié)議可以實(shí)現(xiàn)對傳輸內(nèi)容的加密.

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SSH協(xié)議

SSH協(xié)議:SSH為Secure Shell的縮寫,是一種網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議，專為遠(yuǎn)程登錄會話和其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供安全性的協(xié)議。在Linux中，SSH的主要用途有：用戶加密實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程登錄、服務(wù)器之間的免密登錄。 SSH協(xié)議默認(rèn)采用RSA算法實(shí)現(xiàn)非對稱加密，需要兩個密鑰：公開密鑰（public key:簡稱公鑰）和私有密鑰（private key:簡稱私鑰）。公鑰與私鑰是一對，如果用公鑰對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密

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在PC上安裝VMware Workstation虛擬機(jī)軟件時,最好將軟件安裝在一個沒有中文、沒有空格的目錄下.

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FinalShell連接Linux

FinalShell連接Linux時,配置windows上的hosts映射文件,hosts文件路徑：C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts,將192.168.88.151 node1192.168.88.152 node2192.168.88.153 node3放入hosts時,一般會提示無管理員權(quán)限,無法更改,此時,將hosts文件拖到桌面在桌面上更改完

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CDA持證人阿濤哥

vmware永久激活碼密鑰分享

VMware Workstation Pro 15 激活許可證:UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDAVF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-ZY2D6UU54R-FVD91-488PP-7NNGC-ZFAX6YC74H-FGF92-081VZ-R5QNG-P6RY4YC34H-6WWDK-085MQ-JYPNX-NZRA2VMware Workstation16 密鑰

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CDA持證人阿濤哥

Hadoop 三大核心組件

1,HDFS分布式文件存儲系統(tǒng)2,Yarn 分布式集群資源調(diào)度管理系統(tǒng)3,Mapreduce 分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

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