Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
一、Hadoop基础 1、分布式概念 通过爬虫-->爬到网页存储-->查找关键字 一台机器存储是有限的 Google采用多台机器，使用分布式的概念去存储处理 【关于计算】10TB数据，一台机器无法处理，可以用10台机器处理 每台机器可以处理1TB Mapreduce额核心思想：分而治之 分为Map和Reduce 每个Map处理的数据是独立 Reduce就是合 10TB的数据“分”1TB，之后将结果“合”在一起存储 【
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储，MapReduce实现数据的分析和处理。虽然Hadoop还有其他功能，但HDFS和MapReduce是核心价值。
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统，也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象：
我们知道目前Hadoop主要包括有三大组件，分别是：分布存储框架（HDFS）、分布式计算框架（MapReduce）、以及负责计算资源调度管理的平台（Yarn），那么今天我们就来解析式的深入学习了解这三大组件。
RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
2.Spark之于Hadoop 更准确地说，Spark是一个计算框架，而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS，Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统，如Hbase、Hive等。 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，可融入Hadoop的生态系统，以弥补缺失MapReduce的不足。 Spark相比Hadoop MapReduce的优势[插图]如下。 （1）中间结果输出 基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。将Hadoop MapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。 过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理
大数据时代带来了数据规模的爆炸性增长，对于高效存储和处理海量数据的需求也日益迫切。本文将探索两种重要的大数据存储与处理技术：Hadoop HDFS和Amazon S3。我们将深入了解它们的特点、架构以及如何使用它们来构建可扩展的大数据解决方案。本文还将提供代码实例来说明如何使用这些技术来处理大规模数据集。
大数据迅速发展，但是Hadoop的基础地位一直没有改变。理解并掌握Hadoop相关知识对于之后的相关组件学习有着地基的作用。本文整理了Hadoop基础理论知识与常用组件介绍，虽然有一些组件已经不太常用。但是理解第一批组件的相关知识对于以后的学习很有帮助，未来的很多组件也借鉴了之前的设计理念。
hadoop是 Doug Cutting 在 Lucene 之后的一个项目 主要用于 计算 是一个 开源，可靠，可扩展 的分布式计算框架 主要有
说到大数据，就不得不说Hadoop和 Spark，Hadoop和 Spark作为大数据当前使用最广泛的两种框架，是如何发展的，今天我们就追根溯源，和大家一起了解一下Hadoop和 Spark的过去和未来；在Hadoop出现之前，人们采用的是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。
这是官网上的一句话，意思就是“Spark是大规模数据处理的统一分析引擎”，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。由UC Berkeley AMP Lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。
数据量大Volume 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位可以达到P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)级别。 类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值"提纯"，是大数据时代亟待解决的难题。 速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
参考：https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
1、Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高 2、Spark比Hadoop更通用 3、Spark提供了统一的编程接口 4、容错性– 在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错 5、可用性– Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性
环球易购创建于 2007 年，致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态，2014 年通过与百圆裤业并购完成上市，上市公司「跨境通（SZ002640）」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力，在海外市场建立了广阔的销售网络，得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可，公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
-- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支;
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。
1.Hadoop是一个开源分布式计算平台，以HDFS（Hadoop Distributed Filesystem，Hadoop分布式文件系统）和MapReduce为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如，使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件： 一个形象的认识： 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
问题导读 1.hive数据分为那两种类型？ 2.什么表数据？ 3.什么是元数据？ 4.Hive表里面导入数据的本质什么？ 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么？ 6.外部表和表的区别是什么？ Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格（table）具有的数据；而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
Spark 产生之前，已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算。
Hadoop是一个开源框架，允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据，跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。
自从大数据的概念被提出后，出现了很多相关技术，其中对大数据发展最有影响力的就是开源分布式计算平台Hadoop，它就像软件发展史上的Window、Linux、Java一样，它的出现给接下来的大数据技术发展带来了巨大的影响。很多知名公司都加入Hadoop相关项目的开发中，如Facebook、Yahoo等，围绕大数据Hadoop技术产生了一系列大数据的相关技术
到底是业务推动了技术的发展，还是技术推动了业务的发展，这个话题放在什么时候都会惹来一些争议。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言： 设计思想：（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。 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 分布式文件系统： 问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解
找到工作后的一小段时间是清闲的，小史把新租房收拾利索后，就开始找同学小赵，小李和小王来聚会了。
大数据不可避免地需要在计算机集群上进行分布式并行计算。因此，我们需要一个分布式数据操作系统来管理各种资源，数据和计算任务。今天，Apache Hadoop是现有的分布式数据操作系统。 Apache Hadoop是一个用于分布式存储的开源软件框架，以及商用硬件群集上的大数据的分布式处理。本质上，Hadoop由三部分组成：
Hadoop作为大数据主流的基础架构选择，至今仍然占据着重要的地位，而基于Hadoop的分布式文件系统HDFS，也在大数据存储环节发挥着重要的支撑作用。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS分布式文件管理系统。
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
1 hadoop中各工程包依赖简述 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby：http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS：http://labs.google.com/papers/gfs.html B
答：分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)
大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。
HDFS是一个分布式文件系统，采用分而治之的设计思想，将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，为各类分布式运算框架(MapReduce，spark，tez等)提供数据存储服务。首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
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