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Hadoop工具

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Hadoop工具相关知识

10.spark sql之快速入门
前世今生Hive&Shark 随着大数据时代的来临，Hadoop风靡一时。为了使熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员快速进行大数据开发，Hive应运而生。Hive是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率。为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：MapR的DrillCloudera的ImpalaShark Shark是伯克利实验室Spark生态的组件之一，它修改了Hive Driver的内存管理、物理计划、执行三个模块，使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。Hive&Shark.jpgShark&Spark SQL Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule
win7下spark+hadoop安装
安装http://www.cnblogs.com/eczhou/p/5216918.html1.1、jdk安装安装oracle下的jdk，我安装的是jdk 1.7，安装完新建系统环境变量JAVA_HOME，变量值为C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79，视自己安装路径而定。同时在系统变量Path下添加C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin和C:\Program Files\Java\jre7\bin1.2安装python2.71.3 hadoop工具包安装spark是基于hadoop之上的，运行过程中会调用相关hadoop库，如果没配置相关hadoop运行环境，会提示相关出错信息，虽然也不影响运行，但是这里还是把hadoop相关库也配置好吧。1.3.1  去下载hadoop 2.6编译好的包hadoop 2.6编译好的包，我下载的是hadoop-2.6.0.tar.gz，1.3.2  解压下载的文件夹，将相关库添加到系统Pa
【Hadoop篇06】Hadoop源码编译
没有谁必须要帮助你，任何事情都得靠自己去完成＃Hadoop的源码编译准备工作（1）CentOS联网 Linux虚拟机平畅通的英文“注意：采用根角色编译，减少文件夹权限出现问题” ###（2）罐包准备（（（hadoop的原始代码，JDK8，maven，ant，protobuf）”）））（（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz（3）-1.9.9-bin.tar.gz（内置工具）、、、，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,框架） ` ##编译工具安装###（1）安装JDK ` [根@ hadoop101软件] ＃tar -zxf JDK -8u1
hadoop笔记
环境：docker目录：hadoop将会安装在/root/hadoop获取centos镜像及创建容器docker pull centosdocker run -it --name hadoop centos /bin/bash安装javayum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64安装工具yum install wget.x86_64yum -y install openssh-server openssh-clients安装hadoopwget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.5/hadoop-2.8.5.tar.gztar -zxvf  hadoop-2.8.5.tar.gzmv hadoop-2.8.5/ hadoop配置环境变量vi  ~/.bashrcexport&n