大数据课程-------hadoop部分

1.namenode元数据管理:

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 2.linux shell脚本日志采集上传到hdfs脚本

https://www.cnblogs.com/biehongli/p/9010933.html

3.yarn 资源调度器

FIFO(先进先出)调度器

容量调度器(浪费资源)

公平调度器(动态分配)(最优)

4.hive 的桶表不能通过load加载数据,否则达不到桶的效果。

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 5.hive中的join(exists性能比较低,可以使用left semi join 替代)

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6.hive中使用transform实现使用脚本对数据进行处理

https://www.jianshu.com/p/4b7baa050738

7.https://blog.csdn.net/Post_Yuan/article/details/78845273

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8.flume采集目录中的文件

【注意点】使用source  spooldir采集目录中文件时,不能有同名的文件,否则报错

flume采集文件中的日志

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拦截器:使用在source 和channel之间

时间戳拦截器,主机拦截器,静态拦截器,正则过滤拦截器,自定义拦截器

flume的故障转移failover (https://www.cnblogs.com/shay-zhangjin/p/7946282.html) 

flume 负载均衡:load_balance(https://blog.csdn.net/weixin_42641909/article/details/88812785)

9.hbase列族越多,在取一行数据时所要参与IO,搜寻的文件就越多,所以,如果没有必要,不要设置太多的列族。

10.habase的读写过程:

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 布隆过滤器:

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 hbase的预分区:

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 hbase协处理器:【https://blog.csdn.net/moshang_3377/article/details/90723983】

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