最近公司在使用Hive做项目测试，所以就在Hive上面建了一些表，做测试。使用建表语句后发现数据被自动覆盖了，现在了解到的情况是这样的。Hive中，表的Metadata信息全部存储在MySQL中。而存储在MySQL中的数据是没有校验过程的。也就是说，你可以创建一个逻辑错误的表，两个表指向同一个HDFS文件也是有可能的。所以，在使用CREA

hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个

前言：Mycat：一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库一个可以视为MySQL集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQLServer结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品

如果程序运行所需要的可执行文件、脚本或者配置文件在Hadoop集群的计算节点上不存在，则首先需要将这些文件分发到集群上才能成功进行计算。Hadoop提供了自动分发文件和压缩包的机制，只需要在启动Streaming作业时配置相应的参数。1\.–file将本地文件分发到计算结点2\.–cacheFile文件已经存放在HDFS中，希望计算时

Hadoop技术原理总结1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单，

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中