你准备好面试了吗？呀，需要Hadoop面试题知识！不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置
了解了Hive中的SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的，整个转换过程分为六个阶段：
文章目录 1. 微博案例--HDFS Shell实操 1.1 案例：微博用户数据HDFS操作 1.2 创建目录 1.3 查看指定目录下内容 1.4 上传文件到指定目录下（1） 1.5 上传文件到指定目录下（2） 1.6 查看HDFS文件内容（1） 1.7 查看HDFS文件内容（2） 1.8 查看HDFS文件内容（3） 1.9 下载HDFS文件（1） 1.10 合并下载HDFS文件（2） 1.11 拷贝HDFS文件 1.12 追加数据到HDFS文件中 1.13 查看HDFS磁盘空间 1.14 查看HDFS文
Hive存储的是逻辑上的数据仓库信息，包括表的定义、数据的存储位置（HDFS路径）、分区和表的元数据等。实际的数据文件存储在HDFS上，Hive通过HQL（Hive Query Language）实现对这些数据的SQL-like查询，本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
create table student(t_id string,t_name string) row format delimited fields terminated by ‘\t’; 加载数据 ( /export/servers/hivedatas/student .csv 数据在虚拟机上地址) load data local inpath ‘/export/servers/hivedatas/student .csv’ into table student; 在hdfs查看表中的数据 ( /user/hive/warehouse/myhive.db/student 数据在hdfs上的地址) hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/student 在hive中查询 select * from student 删除数据表techer drop table student; 再次查看 hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/student（数据不存在）
是的，\t 是指制表符（tab），它通常用作字段分隔符在 TSV（Tab-Separated Values）格式的文件中。TSV是一种简单的文本格式，它使用制表符来分隔每一列中的值，而每一行则代表一个数据记录。
进入 Hadoop 的配置文件目录：cd /usr/local/hadoop 执行名称节点的格式化：./bin/hdfs namenode -format 启动 HDFS：./sbin/start-dfs.sh 停止 HDFS：./sbin/stop-dfs.sh
假设我们现在建立一张student表，它有两个字段，id(int)和name(string)。
在CDH5.9版本及更新版本中，Hue新增一个全新工具从数据文件中创建Apache Solr的Collections,可以通过该工具轻松的将数据加载到Solr的Collection中。
目前各个企业都在利用Hadoop大数据平台，每天都会通过ETL产生大量的文件到hdfs上，如何有效的去监测数据的有效性，防止数据的无限增长导致物理资源跟不上节奏，我们必须控制成本，让有限的资源发挥大数据的极致功能。本文介绍如何去分析hdfs上的文件变化情况，以及老生常谈的小文件的监控情况的一种实现方式。
很多时候，我们需要将外部的数据导入到HBase集群中，例如：将一些历史的数据导入到HBase做备份。我们之前已经学习了HBase的Java API，通过put方式可以将数据写入到HBase中，我们也学习过通过MapReduce编写代码将HDFS中的数据导入到HBase。但这些方式都是基于HBase的原生API方式进行操作的。这些方式有一个共同点，就是需要与HBase连接，然后进行操作。HBase服务器要维护、管理这些连接，以及接受来自客户端的操作，会给HBase的存储、计算、网络资源造成较大消耗。此时，在需要将海量数据写入到HBase时，通过Bulk load（大容量加载）的方式，会变得更高效。可以这么说，进行大量数据操作，Bulk load是必不可少的。
12、在MapTask的Combine阶段，当处理完所有数据时，MapTask会对所有的临时文件进行一次（）。
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
一、为什么还需要备份 HAWQ作为一个数据库管理系统，备份与恢复是其必备功能之一。HAWQ的用户数据存储在HDFS上，系统表存储在master节点主机本地。HDFS上的每个数据块缺省自
随着Hadoop集群数据量的增长，集群中也同时会存在大量的小文件，即文件Size比HDFS的Block Size（默认128MB）小的多的文件。Hadoop集群中存在大量的小文件对集群造成的影响如下：
本文记录hdfs oiv命令解析fsimage文件过程中的OOM异常处理解决方案
本次迁移数据100G，15亿条，数据流转方向从集群A经过跳转机到集群B，通过HDFS拉取和重新建表导入的方式完成数据库迁移。
将maven的安装包上传到centos7服务器上，并解压，然后配置系统环境变量即可
假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
日常工作中，经常涉及到将本地文件写入hive表，已供查询计算，或将hive表的数据导出为本地文件。
由于editlog记录了集群运行期间所有对HDFS的相关操作，所以这个文件会很大。
本篇博客,小菌为大家带来的是HDFS中NameNode的Fsimage与Edits的详解。
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
java.io.IOException: java.lang.IllegalArgumentException: Bucket ID out of range: -1
XX公司大数据笔试题（A) 大数据基础（HDFS/Hbase/Hive/Spark〉 1.1. 对出Hadoop集群典型的配置文件名称，并说明各配置文件的用途。 1.2 怎么往HDFS上传文件和目
前两种方式：需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信，一次性导入大量数据时，可能占用大量 Regionserver 资源，影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。
本文介绍了如何使用hawq-export工具将Hive数据导出为JSON格式，并介绍在HBase和HDFS上存储JSON格式数据的方法。同时，本文还介绍了在hawq-import工具中如何将JSON数据导入到Hive表中。
4.使用ozone fs -cp命令复制文件的速度非常慢，因为只有一个客户端会在系统之间下载和上传文件。为了提升性能，需要让集群通过多个服务器并行地将文件直接从源移动到目标。
如何将上述事例数据加载到Hive表(multi_delimiter_test)中，表结构如下：
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中，我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
扯个犊子先，我司进行集群迁移，没有用的测试机器要进行格式化卖掉了，然后突然一条伟大的命令，误删除了正在使用的hadoop集群所有节点的操作系统盘，数据盘保留，灾难就此来了。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
这段代码使用Faker库生成模拟的个人信息数据，每个CSV文件包含一定数量的行数据，数据字段包括 Rowkey, Name, Age, Email, Address, IDNumber, PhoneNumber, Nationality, Region, SourceCode。
由于最近项目需要和大数据对接，需要了解一下数仓的基本知识，所以记录一下hive的基础原理和使用
本文主要描述如何使用Sentry实现数据的脱敏（masking of sensitive data elements），高大上的叫法也就是Data Masking。数据脱敏主要是指将原始数据的全部或者部分敏感值进行替换。这样避免了用户未经授权而直接访问原始的值，并保留了底层数据的schema。
这是一份来自深圳市政府数据开放平台的深圳通刷卡数据，时间区间为 2018-08-31 到 2018-09-01，总计 1,337,000 条记录，大小为 335 M，包含 11 个字段。
外部表是一个数据存储在数据库外部的OushuDB数据库表，允许OushuDB对存储在数据库之外的数据源中的数据进行访问，就像数据存储在常规数据库表中一样。外部表分可读和可写，数据可以从外部表读取或写入。它和常规数据库表的用法一样， 可以执行INSERT、SELECT、JOIN等操作。外部表通常用于快速并行加载和卸载数据库数据。
stored as 关键词，hive目前支持三种方式: 1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大 2:SquenceFIle,hadoop api提供的一种二进制API方式，其具有使用方便、可分割、可压缩等特点。 3:rcfile行列存储结合的方式，它会首先将数据进行分块，保证同一个record在一个分块上，避免读一次记录需要读多个块。其次块数据列式存储，便于数据存储和快速的列存取。 RCFILE由于采用是的列式存储，所以加载时候开销较大，但具有很好的查询响应、较好的压缩比。 如果建立的表需要加上分区，则语句如下: 这里partitioned by 表示按什么字段进行分割，通常来说是按时间
（1）使用HBase的API中的Put是最直接的方法，但是它并非都是最高效的方式（2）Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。（3）可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。
近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径，快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
补充知识：Python连接HDFS实现文件上传下载及Pandas转换文本文件到CSV
（一）Hive+Solr简介 Hive作为Hadoop生态系统里面离线的数据仓库，可以非常方便的使用SQL的方式来离线分析海量的历史数据，并根据分析的结果，来干一些其他的事情，如报表统计查询等。 Solr作为高性能的搜索服务器，能够提供快速，强大的全文检索功能。 （二）为什么需要hive集成solr？ 有时候，我们需要将hive的分析完的结果，存储到solr里面进行全文检索服务，比如以前我们有个业务，对我们电商网站的搜索日志使用hive分析完后 存储到solr里面做报表查询，因为里面涉及到搜索
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。 Spark相对于Hadoop的MapReduce而言，确乎要跑得迅捷许多。然而，Spark这种In-Memory的计算模式，是
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
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