大数据一锅端

ZooKeeper 是一款高性能的分布式协调服务，常用于服务注册、配置管理、分布式锁等场景。其核心优势在于提供分布式一致性保证，具备顺序一致性、原子性和高可靠性。

ZooKeeper 是一个分布式协调服务，具备顺序一致性、原子性和高可靠性，广泛应用于命名服务、配置管理、分布式锁和集群选主等场景。

ZooKeeper 是一个高可用的分布式协调服务，具备顺序一致性、原子性、可靠性等特性，广泛应用于分布式系统中的命名服务、配置管理、分布式锁、消息队列和主节点选举等场景。

CDC（变化数据捕获）是一种高效的数据同步技术，用于捕捉数据库中的增量变更，避免全量同步带来的性能开销。在大数据场景中，CDC可实现近实时的数据湖/数仓构建、微服务事件驱动设计。

Sqoop 实现 MySQL 与 Hive 之间的数据导入导出操作。首先，在 Hive 中创建了名为 mydb.goodtbl 的表，并通过 Sqoop 执行导入命令将 MySQL 中。

Apache Sqoop 是一款用于在关系型数据库（如 MySQL）与 Hadoop 生态系统（如 HDFS、Hive、HBase）之间高效传输数据的工具，主要支持批量导入（Import）

Apache Sqoop 是一个用于在关系型数据库（如 MySQL）与 Hadoop 系统（如 HDFS、Hive、HBase）之间高效批量传输数据的工具，主要基于 MapReduce 实现。

Apache Sqoop 是一款开源工具，主要用于在关系型数据库（如 MySQL、Oracle）与 Hadoop（HDFS、Hive、HBase）之间高效传输数据。

Apache Flume 是一个分布式、高可靠的日志采集框架，常用于将日志从本地系统采集并传输至如 HDFS、Kafka 等大数据系统。Flume 主要由 Source（数据源）、Channel

Apache Flume 是一款分布式、高可用的数据采集系统，广泛应用于日志收集与传输场景。其核心架构由 Source、Channel 和 Sink 三大组件组成。

Apache Flume 是一个高可用、可扩展的日志采集系统，广泛应用于大数据环境中，支持将日志数据高效传输至 HDFS、Kafka 等目标系统。

Flume 是一个分布式、高可靠的日志采集系统，广泛用于大数据环境中日志数据的实时传输和汇聚。它的核心架构由 Source（数据源）、Channel（缓冲通道）和 Sink（数据输出）三大组件组成。

HiveServer2（HS2）是Hive提供的服务端组件，允许远程客户端通过Thrift协议执行SQL查询并返回结果，支持跨平台、跨语言访问。为了部署HS2，需要配置Hadoop集群节点

Hive 的 Metastore 是管理元数据的核心组件，用于描述表结构与文件映射关系，是 SQL 查询能准确定位数据文件的基础。Metastore 有三种部署模式。

导入方面，常见方式包括 LOAD DATA 将本地或 HDFS 文件载入表中，INSERT 用于结构化插入查询结果，以及通过外部表读取 HDFS 中已存在的数据。

通过在命令行输入 hive 进入交互式界面后，用户可执行数据定义语言（DDL）操作，如创建/删除数据库与表，支持内部表和外部表管理。随后介绍了数据操作语言（DML），包括从本地或 HDFS 加载数据

Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库，能将 SQL 转换为 MapReduce 执行，适合海量日志分析任务。我们在 h122 节点上部署 Hive，配置了环境变量，并将元数据存储。

MapReduce 中常见的 JOIN 操作包括 Reduce-Side Join、Map-Side Join、Semi-Join 和 Bloom Join。

本文介绍了 Hadoop MapReduce 的基本执行流程与开发规范，并结合 WordCount 实战演示了完整的编程实现。解释了为何 Hadoop 使用自定义的 Writable 序列化机制。

HDFS Java Client 是 Java 程序访问 HDFS 的主要方式，支持文件的上传、下载、读取、删除等操作。其关键类包括 FileSystem、Path 和 Configuration等等