如何搭建基于Hadoop的大数据平台

Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。

多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析 *** ，最终落地于Hadoop平台之上。

操作体系的挑选 操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。

云计算很早就解决了弹性建设的问题，我们可以按需进行大数据平台建设，并伴随业务的增长而快速弹性伸缩，企业可以做到按需支付成本。

整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。

大数据平台的搭建步骤：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。

大数据需要学习那些内容?学完之后可以做哪些工作?

大数据属于兼并数学和计算机的一个专业，既要学习数学理论，也要学习计算机的编程语言，其培养的复合型人才。

对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类：大数据开发；系统研发；大数据分析。而对应的基础岗位为：大数据开发工程师；大数据系统研发工程师；大数据分析师。

数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

大数据行业就业前景很好，学过大数据之后可以从事的工作很多，比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等，这些都是许多互联网公司需要的职位，而且研发工程师的需求也很大，数据分析很少。

对hive描述不正确的是

1、对Hive的描述不正确的是Hive可以实现在大规模数据集上低延迟快速查询的操作。

2、B.由于Hive基于大数据平台hadoop集群搭建hive，所以查询效率比传统数据仓库快。(正确答案)C.由于Hive的数据存储在HDFS中hadoop集群搭建hive，所以可以保证数据的高容错、高可靠。D.Hive基于HDFS存储，理论上存储量可无限扩展，而传统数据仓库存储量会有上限。

3、hive不能将sql语句转换为mapreduce任务运行是正常的。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

4、异常描述 当运行“INSERT ... SELECT”语句向 Parquet 或者 ORC 格式的表中插入数据时，如果启用hadoop集群搭建hive了动态分区，hadoop集群搭建hive你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。

5、由于 *** 的延迟等原因，可能会导致多线程写入数据的顺序出现错误，从而引起数据不一致的情况。

6、说明hadoop集群搭建hive：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。

hive在启动过程中会去环境变量中找哪个hadoop的变量

下载Hive软件。如果下载hive-211，可直接进行下一步。如果下载hive-235，需要将缺失的cmd文件放入bin目录下。配置Hive系统变量和环境变量。下载MySQL驱动(mysql-connector-java-5145)，放置到目录下。

hive启动CliDriver和ExecDriver都通过 ‘hadoop jar’来启动。

可以从Hadoop的官方网站下载最新版的Hadoop，并按照文档进行安装和配置，配置包括设定Hadoop的环境变量和编辑配置文件。初始化HDFS 在Hadoop配置完成后，需要格式化HDFS，并启动NameNode和DataNode。

在 Hive 的配置文件目录中，复制 hive-default.xml 到 hive-site.xml，并进行必要的配置更改，如数据库连接和元数据存储。设置 HADOOP_HOME 环境变量，指向您的 Hadoop 安装目录。

元数据——如表模式——存储在名为metastore的数据库中。

Hive关于merge的几个参数

1、另外，hive.merge.size.per.task可以指定每个task输出后合并文件大小的期望值，hive.merge.size. *** allfiles.avgsize可以指定所有输出文件大小的均值阈值，默认值都是1GB。如果平均大小不足的话，就会另外启动一个任务来进行合并。

2、lead(col， n， default)：用于统计窗口内往下第n行值。

3、set hive.merge.mapredfiles=true；--设置合并map文件标识。set mapred.max.split.size=100000000； --设置更大输入文件大小，大于此数值都会进行拆分。

4、set hive.map.aggr=true； (默认 ： true) 之一个参数表示在 Map 端进行预聚。 因为传到数据量小了，所以效率高了，可以缓解数据倾斜问题。 最主要的参数，其实是 set hive.groupby.skewindata=true； 这个参数有什么作用呢。

5、Hive 中互相没有依赖关系的 job 间是可以并行执行的，最典型的就是 多个子查询union all。在集群资源相对充足的情况下，可以开启并 行执行。

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