apache hadoop的什么實現(xiàn)了？Hadoop是MapReduce的開源實現(xiàn)，它使用了Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）。Apache Hadoop是一個軟件平臺，可以讓你很容易地開發(fā)和運行

apache hadoop的什么實現(xiàn)了？

Hadoop是MapReduce的開源實現(xiàn)，它使用了Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）。

Apache Hadoop是一個軟件平臺，可以讓你很容易地開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用。

MapReduce將應用切分為許多小任務塊去執(zhí)行。出于保證可靠性的考慮，HDFS會為數(shù)據(jù)塊創(chuàng)建多個副本，并放置在群的計算節(jié)點中，MapReduce就在數(shù)據(jù)副本存放的地方進行處理。

在hadoop中，有一個master node和多個data node?？蛻舳藞?zhí)行查詢之類的操作，只需與master node（也就是平時所說的元數(shù)據(jù)服務器）交互，獲得需要的文件操作信息，然后與data node通信，進行實際數(shù)據(jù)的傳輸。

oracle傳輸類型？

導入到HDFS中的數(shù)據(jù)是文本格式，所以在創(chuàng)建Hive外部表的時候，不需要指定文件的格式為RCFile，而使用默認的TextFile即可。數(shù)據(jù)間的分隔符為#39t#39。如果多次導入同一個表中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以append的形式插入到HDFS目錄中。

spark hadoop運行原理？

1）輸入文件數(shù)據(jù)。將文件數(shù)據(jù)以分片（partition）的形式輸入，根據(jù)分片的大小將數(shù)據(jù)分為多個分片（例如分片大小為50M，若文件數(shù)據(jù)僅為3M則僅需要一個分片，若為65M則需要兩個分片），具體的數(shù)據(jù)形式為 key：value。

（2）Map階段

對于具體的任務選擇性的進行combine。如若任務為求最大/小時，可以在分片內(nèi)先進行簡單的reduce合并，根據(jù)key的不同先求出每一個key的最大/小，以減小后面真正reduce階段時數(shù)據(jù)量過大產(chǎn)生的壓力，可以提高傳輸速率。但當任務是求平均時，則不可以這么做，因為先分片內(nèi)key相同的數(shù)據(jù)求平均，再各個分片key相同的數(shù)據(jù)求平均的結(jié)果與直接將所有key相同的數(shù)據(jù)求平均，結(jié)果大概率是不一樣的。

根據(jù)key對數(shù)據(jù)進行排序

輸出會寫到內(nèi)存緩沖區(qū)，空間都存滿后，其他數(shù)據(jù)會被寫到磁盤中。

（3）Shuffle階段

Map階段中主要對分片內(nèi)的數(shù)據(jù)進行了拆分和簡單的組合，而shuffle階段則是將Map階段各個分片的輸出做一個整合并重新分片。具體來說，shuffle階段會把key進行hash操作，相同的結(jié)果放入同一個分片，把所有分片中相同的key對應的key：value對組合在一起放入同一個分片，方便后續(xù)對相同key的數(shù)據(jù)做統(tǒng)一處理。

（4）Reduce階段

Reduce階段通過將key相同的數(shù)據(jù)（已經(jīng)由Shuffle階段存儲在同一個分片中）根據(jù)要求合并運算得到最終的結(jié)果，這時每一個key僅存在一個value，將key：value結(jié)果存入HDFS