最近经常被问到这个问题，所以简单写一下总结。Hive数据导入到HBase基本有2个方案：  1、HBase中建表，然后Hive中建一个外部表，这样当Hive中写入数据后，HBase中也会同时更新  2、MapReduce读取Hive数据，然后写入（API或者Bulkload）到HBase1、Hive外部表创

摘要：GaussDB(DWS)支持在相同网络中，配置一个GaussDB(DWS)集群连接到一个MRS集群，然后将数据从HDFS中的文件读取到GaussDB(DWS)。MapReduce服务（MapReduceService，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据

  Container 是 YARN 中基本的处理单元，它是对内存、CPU等计算的封装。总的来说，每个core每块硬盘分配2个 container，能获得较好的集群利用率。 1. 确定可用内存大小。 对于每台主机来说，YARN 和 MapReduce 能用内存大小是除去预留给系统的内存（如果还有 HBase，还要相应留内存给它）后的大小，即

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概括：combine和partition都是函数。中间的步骤应该仅仅有shuffle！1.combinecombine分为map端和reduce端，作用是把同一个key的键值对合并在一起，能够自己定义的。combine函数把一个map函数产生的<key,value对（多个key,value）合并成一个新的<key2,value

Hive前言Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，将类SQL语句转换为MapReduce任务执行。!image(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3ca2e844a74c7004d3281eeec5

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时间2022年8月5日—2022年8月9日北京（同时转线上直播）（5日报到，6日9日上课）课程第一天一、大数据概述二、大数据处理架构Hadoop三、分布式文件系统HDFS四、分布式数据库HBase第二天五、MapReduce六、Spark七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序八、PythonSpark集成开发环境第三

HadoopMapReduce概述HadoopMapReduce是一个编程模型，用于处理和生成大数据集。它由Map和Reduce两个主要阶段组成。Map阶段负责处理输入数据，并将结果输出为键值对；Reduce阶段则对Map阶段的输出进行汇总和合并，生成最终