HADOOP生态圈
券商大数据面试题目(3篇)
第1篇一、基本概念与原理1. 请简要介绍大数据的基本概念。
2. 大数据有哪些特点？3. 请解释一下Hadoop生态系统中的主要组件及其作用。
4. 什么是MapReduce？请简述其工作原理。
5. 什么是Hive？它与SQL有何区别？6. 什么是Spark？它与Hadoop相比有哪些优势？7. 请简述大数据在金融行业的应用场景。
8. 请解释一下数据仓库和数据湖的区别。
9. 什么是数据挖掘？请举例说明。
10. 什么是机器学习？请简述其基本原理。
二、数据采集与存储1. 请简要介绍数据采集的常见方法。
2. 什么是ETL？请简述其工作流程。
3. 请解释一下HDFS的工作原理。
4. 什么是数据湖？请举例说明。
5. 什么是分布式文件系统？请简述其特点。
6. 请介绍几种常见的数据存储技术。
7. 什么是NoSQL？请举例说明。
8. 请解释一下分布式数据库的特点。
9. 什么是数据湖？请简述其优缺点。
10. 请简述HBase与HDFS的区别。
三、数据处理与分析1. 请介绍几种常见的数据处理工具。
2. 什么是数据清洗？请举例说明。
3. 什么是数据集成？请举例说明。
4. 请简述数据挖掘的常见算法。
5. 什么是机器学习中的分类算法？请举例说明。
6. 什么是机器学习中的聚类算法？请举例说明。
7. 请解释一下关联规则挖掘的基本原理。
8. 什么是文本挖掘？请举例说明。
9. 请简述大数据在风险管理中的应用。
10. 请介绍几种常见的数据可视化工具。
四、大数据平台与架构1. 请简述大数据平台的主要组件。
2. 什么是云计算？请简述其与大数据的关系。
3. 请介绍几种常见的大数据架构模式。
4. 什么是微服务架构？请简述其与大数据的关系。
5. 请解释一下大数据在金融风控中的应用。
6. 什么是实时数据处理？请简述其工作原理。
7. 请介绍几种常见的数据流处理技术。
8. 什么是分布式计算？请简述其特点。
9. 请简述大数据在金融支付领域的应用。
10. 请介绍几种常见的大数据安全解决方案。
hadoop生态圈处理数据的流程
hadoop生态圈处理数据的流程Hadoop生态圈处理数据的流程一、引言Hadoop生态圈是目前最为流行的大数据处理平台之一，它由一系列开源工具和框架组成，可以高效地处理大规模数据。
本文将介绍Hadoop生态圈处理数据的流程。
二、数据采集数据采集是数据处理的第一步，Hadoop生态圈提供了多种方式来采集数据。
其中，最常用的方式是通过Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据。
数据可以从各种来源采集，例如传感器、网站日志、数据库等。
三、数据存储数据存储是Hadoop生态圈的核心组件之一，它使用HDFS来存储数据。
HDFS将数据分割成多个块，并在集群中的多个节点上进行备份，以提高数据的容错性和可靠性。
此外，Hadoop还支持其他存储组件，如HBase和Hive，用于不同类型的数据存储需求。
四、数据处理数据处理是Hadoop生态圈的重要环节，它使用MapReduce来实现分布式计算。
MapReduce将数据分成若干个小任务，并在分布式集群中并行执行，最后将结果合并输出。
通过MapReduce，可以高效地处理大规模数据，并实现各种复杂的数据分析和挖掘操作。
五、数据查询与分析Hadoop生态圈提供了多种工具和框架来进行数据查询和分析。
其中，最常用的是Hive和Pig。
Hive提供了类似于SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上，并进行复杂的查询和分析。
Pig则提供了一种类似于脚本的语言，可以用于数据的提取、转换和加载等操作。
六、数据可视化数据可视化是将处理后的数据以图形化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
Hadoop生态圈提供了多种工具和框架来实现数据可视化，如Tableau和D3.js等。
这些工具可以将数据转化为直观、易于理解的图表和图形，帮助用户更好地理解和分析数据。
七、数据存储与管理在数据处理过程中，需要对数据进行存储和管理。
Hadoop生态圈提供了多种存储和管理工具，如HBase和ZooKeeper等。
hadoop核心组件概述及hadoop集群的搭建
hadoop核⼼组件概述及hadoop集群的搭建什么是hadoop？ Hadoop 是 Apache 旗下的⼀个⽤ java 语⾔实现开源软件框架，是⼀个开发和运⾏处理⼤规模数据的软件平台。
允许使⽤简单的编程模型在⼤量计算机集群上对⼤型数据集进⾏分布式处理。
hadoop提供的功能：利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理。
狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架，它的核⼼组件有：1. hdfs（分布式⽂件系统）（负责⽂件读写）2. yarn（运算资源调度系统）(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)3. MapReduce（分布式运算编程框架）扩展：关于hdfs集群： hdfs集群有⼀个name node(名称节点)，类似zookeeper的leader(领导者)，namenode记录了⽤户上传的⼀些⽂件分别在哪些DataNode上，记录了⽂件的源信息(就是记录了⽂件的名称和实际对应的物理地址)，name node有⼀个公共端⼝默认是9000，这个端⼝是针对客户端访问的时候的，其他的⼩弟(跟随者)叫data node，namenode和datanode会通过rpc进⾏远程通讯。
Yarn集群： yarn集群⾥的⼩弟叫做node manager，MapReduce程序发给node manager来启动，MapReduce读数据的时候去找hdfs(datanode)去读。
(注：hdfs集群和yarn集群最好放在同⼀台机器⾥)，yarn集群的⽼⼤主节点resource manager负责资源调度，应(最好)单独放在⼀台机器。
⼴义上来说，hadoop通常指更⼴泛的概念--------hadoop⽣态圈。
当下的 Hadoop 已经成长为⼀个庞⼤的体系，随着⽣态系统的成长，新出现的项⽬越来越多，其中不乏⼀些⾮ Apache 主管的项⽬，这些项⽬对 HADOOP 是很好的补充或者更⾼层的抽象。
01第一章 初识Hadoop大数据技术
第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。
本章的主要内容如下。
（1）大数据技术概述。
（2）Google的三篇论文及其思想。
（3）Hadoop概述。
（4）Hadoop生态圈。
（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。
1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。
19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。
Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。
据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。
2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。
图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。
2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。
19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)2024年
2024年招聘大数据开发工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个技术栈是大数据开发工程师常用的核心技术栈之一？A、Java + Hadoop + SparkB、Python + Pandas + NumPyC、C++ + Redis + KafkaD、JavaScript + React + Node.js2、在大数据生态中，以下哪个组件用于实现数据仓库的构建？A、HiveB、HBaseC、ElasticsearchD、Kafka3、某大型国企在进行数据仓库设计时，需要考虑数据仓库的以下哪些特点？（多选）A、数据仓库是面向主题的B、数据仓库是集成的C、数据仓库是非易失的D、数据仓库是实时更新的4、在数据仓库的ETL（Extract, Transform, Load）过程中，以下哪个步骤属于数据转换阶段？（单选）A、数据抽取B、数据清洗C、数据加载D、数据映射5、在以下关于Hadoop的描述中，哪项是错误的？A、Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
B、Hadoop使用MapReduce编程模型来处理数据。
C、Hadoop的存储系统是HDFS（Hadoop Distributed File System），它不保证数据的原子性。
D、Hadoop的主要组件包括HDFS、MapReduce、YARN和ZooKeeper。
6、以下哪个不是Spark的组件？A、Spark SQLB、Spark StreamingC、Spark MLlibD、Hadoop YARN7、某大型国企的数据仓库中包含了一个用户行为数据表，该表记录了用户在平台上的浏览、购买等行为。
以下关于该数据表的说法，正确的是：A、该数据表应该是时序数据库，因为记录了用户的行为时间序列。
B、该数据表应该是文档数据库，因为存储了用户的具体行为描述。
Hadoop题库(第1-3-8章)
题库（第一、三、八章）第一章单选题1、大数据的数据量现在已经达到了哪个级别？（ C ）A、GBB、TBC、PBD、ZB2、2003年，Google公司发表了主要讲解海量数据的可靠存储方法的论文是？（ A ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”3、2004年，Google公司发表了主要讲解海量数据的高效计算方法的论文是？（ B ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”4、2006年，Google公司发表了用来处理海量数据的一种非关系型数据库的论文是?（ C ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”5、对于GFS架构，下面哪个说法是错误的？（A）A、GFS Master节点管理所有的文件系统所有数据块。
B、GFS存储的文件都被分割成固定大小的块，每个块都会被复制到多个块服务器上（可靠性）。
块的冗余度默认为3。
大数据处理之 Hadoop 原理与应用介绍
Input
Input Data：
A DD BB A BB A
Map Task Map
Map
0,A 1,DD
A,1 DD,1
Reduce Task
Shuffle & Sort
Reduce
map, sort, combiner, partition, spill, merge
copy partition data A,[1, 1, 1]
1、问题：
有如下数据，字段内容分别为：url,catePath0,catePath1,catePath2,unitparams
https:///confluence 0 1 8 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":19.951,"color":"red1"}},"email":" amy@only_for_json_udf_","owner":"amy1"} /leejun2005/blog/83058 0 1 23 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":2,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":19.951,"color":"red1"}},"email":"
大数据产品经理招聘笔试题与参考答案(某世界500强集团)
招聘大数据产品经理笔试题与参考答案(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据产品经理在产品生命周期管理中，以下哪个阶段最关键？A. 需求分析B. 设计开发C. 测试上线D. 运营优化2、在数据挖掘过程中，以下哪种算法最适合处理分类问题？A. 聚类算法B. 关联规则算法C. 决策树算法D. 主成分分析3、在数据仓库中，以下哪个是数据仓库设计的重要原则？A. 数据的实时性B. 数据的精确性C. 数据的一致性D. 数据的可用性4、在Hadoop生态系统中，以下哪个组件主要用于实现分布式文件存储？A. HBaseB. HiveC. ZooKeeperD. HDFS5、在数据分析领域，以下哪个不是大数据处理的关键技术？A. 数据挖掘B. 分布式计算C. 数据清洗D. 数据可视化6、以下关于大数据产品经理的职责描述，不正确的是：A. 分析市场需求，制定产品战略B. 管理产品生命周期，推动产品迭代C. 搭建数据分析平台，提供数据支持D. 负责产品上线后的用户运营和推广7、某世界500强集团正在开发一款面向零售行业的大数据产品，以下哪项不是产品经理在需求分析阶段需要关注的关键因素？A、市场趋势分析B、用户画像构建C、技术可行性评估D、竞争对手分析8、在制定大数据产品原型设计时，以下哪种方法最适合用于验证用户的核心操作流程？A、专家评审B、A/B测试C、用户故事地图D、可用性测试9、大数据产品经理在产品设计中，以下哪个选项不属于数据驱动决策的关键要素？A. 用户需求分析B. 数据采集与清洗C. 数据可视化D. 硬件设备选择 10、某大数据产品经理在进行市场调研时，发现以下哪个指标最能反映用户对产品功能的满意度？A. 用户日活跃度B. 用户留存率C. 用户转化率D. 用户满意度调查结果二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是大数据产品经理在产品生命周期中需要关注的阶段？（）A、需求调研B、产品设计C、数据采集与处理D、产品测试E、产品上线与运维F、市场推广2、以下哪些工具和技术是大数据产品经理在工作中常用的？（）A、Hadoop生态圈B、数据可视化工具C、SQL查询语言D、Python数据分析E、机器学习算法F、项目管理工具3、在构建数据产品时，以下哪些步骤是必要的？A、需求分析与定义B、数据收集与清洗C、模型训练与验证D、产品设计与开发E、用户反馈与迭代F、无需考虑数据隐私与合规性4、大数据技术栈中，以下哪些工具可以用于数据存储？A、Hadoop HDFSB、Apache KafkaC、Apache HBaseD、Apache SparkE、MySQL5、以下哪些是大数据产品经理在产品设计过程中需要考虑的关键因素？（）A. 数据质量B. 用户需求C. 技术可行性D. 商业价值E. 法规合规6、在数据产品生命周期中，以下哪些阶段属于产品迭代优化阶段？（）A. 市场调研B. 产品设计C. 上线测试D. 运营监控E. 用户反馈7、在构建大数据产品时，以下哪些步骤对于确保产品的成功至关重要？A. 数据收集与清洗B. 数据分析与挖掘C. 用户界面设计D. 用户体验测试E. 数据安全与隐私保护F. 仅关注技术实现而忽略用户体验8、关于大数据在产品管理中的应用，下列说法正确的是：A. 大数据可以用来预测市场趋势B. 大数据能帮助公司了解客户行为模式C. 大数据仅能用于历史数据分析，无法提供实时洞察D. 利用大数据可以个性化推荐服务给客户E. 大数据的应用能够减少决策过程中的不确定性F. 大数据在任何情况下都能保证决策的准确性9、以下哪些技术栈是大数据产品经理在设计和开发大数据产品时常用的？（）A. Hadoop生态系统（如HDFS、MapReduce、Hive等）B. Spark生态系统（如Spark SQL、Spark Streaming等）C. NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）D. SQL数据库（如MySQL、PostgreSQL等）E. 容器技术（如Docker、Kubernetes等） 10、以下哪些是大数据产品经理在评估大数据解决方案时需要考虑的因素？（）A. 数据存储和处理的性能B. 数据安全和隐私保护C. 系统的可扩展性和高可用性D. 成本效益分析E. 用户体验和易用性三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
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Hive 连接 有三种模式可以连接到数据库： （1） 单用户模式。此模式连接到一个In-memory 的数据库Derby，一般用于Unit Test。
（2）多用户模式。通过网络连接到一个数据库中，是最经常使用到的模式。
（3）（3） 远程服务器模式。用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动 MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。
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时间戳
HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份 数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以 由hbase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间 戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具 有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据 排在最前面。
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Hbase 存储结构
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HBase中的每张表都通过行键按照一定的范围被分割成多个子表（Region）， 默认一个Region超过256M就要被分割成两个，由RegionServer管理，管理哪 些Region由HMaster分配。 RegionServer存取一个子表时，会创建一个Region对象，然后对表的每个 列族(Column Family)创建一个Store实例，每个Store都会有0个或多个StoreFile 与之对应，每个StoreFile都会对应一个HFile， HFile就是实际的存储文件。因 此，一个Region有多少个列族就有多少个Store。
高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡， 因此处理速度非常快。
高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本：与一体机、商用数据仓库以及商用服务器、存储等相比，hadoop是开源 的，即使最普通的PC机也能运作，项目的软件、硬件成本大大降低 使用上可以与java无缝对接，降低学习成本
HADOOP家族
Oozie Avro
Chukwa
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HBase简介
hbase是Apache Hadoop 的数据库，目标就是存储并处理大型的数据， 能够对大型的数据提供随机、实时的读写访问，是建立的hdfs之上，提 供高可靠性、高性能、多版本的、面向列的存储模型实时读写的数据库 系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range 来检索数据，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop 一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器， 来增加计算和存储能力。
大数据呈现的三大特征：
• • • 数据量大，一个知名的互联网企业每一天的数据可以生成上 百T的数据 数据流动速度快，数据的变化与处理的频度由天加速到秒级 数据种类来源多样化，这里除了结构化的数据之外，还有半 结构化、非结构化的数据大量产生
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大数据的应用
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为什么是HADOOP
高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些 集群可以方便地扩展到数以千计的节点中。
Mahout 算法
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Mahout 的协同过滤算法 协同过滤算法有两种：基于用户、基于产品的计算： 1)基于用户（user-based）的推荐算法： 基于用户的推荐算法，是根据用户对物品的偏好数据进行分析，以推荐相关产品 的算法。 算法的输入数据格式：[{用户ID、物品ID、偏好值}] 其中关键数据是偏好值，偏好值可以是用户对某物品的主观评价，比如“超赞”、 “赞”等，也可以是通过用户对物品的客观操作统计而成的值，比如某一月内，该用 户对某一物品的搜索或浏览次数、时长等，变换成偏好值。 算法计算过程 以下是Mahout的算法过程：
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第1步：将用户-物品数据导入数据模型（DataModel）； 第2步：计算用户相似度（UserSimilarity），一般使用欧几里得距离算法，也可 以用皮尔逊算法、余弦距离或最大对数似然率算法； 第3步：计算用户邻近度（UserNeighborhood），这是根据用户相似度的聚类分 析结果； 第4步：将以上参数传入Recommender，最后得到结果。 算法的输出数据格式：[{用户ID、物品ID、推荐值}]
Teli 介绍
Ambari是Hadoop分布式集群配置管理工具，Ambari充分利用了一些已有的优秀 开源软件，巧妙地把它们结合起来，使其在分布式环境中做到了集群式服务管 理能力、监控能力、展示能力，这些优秀的开源软件有： （1）、agent端，采用了puppet管理节点。 （2）、在web端，采用ember.js作为前端MVC框架和NodeJS相关工具，用 handlebars.js作为页面渲染引擎，在CSS/HTML方面还用了Bootstrap框架。 （3）、在Server端，采用了Jetty、Spring、JAX-RS等。 （4）、同时利用了Ganglia、Nagios的分布式监控能力。 Ambari框架采用的是Server/Client的模式，主要由两部分组成：ambari-agent和 ambari-server。ambari依赖其它已经成熟的工具，例如：其ambari-server就依赖 python，而ambari-agent还同时依赖ruby，puppet，fecter等工具，还有它也依赖 一些监控工具nagios和ganglia用于监控集群状况。其中：puppet是分布式集群配置 管理工具，也是典型的Server/Client模式，能够集中式管理分布式集群的安装配置 部署。
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大数据行业 hadoop生态圈介绍
2
3 4
hadoop介绍
hadoop安装部署
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HADOOP生态圈 HBase Hive Sqoop Flume Hue Ambari Zookeeper Pig Mahout
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Ambari主页面
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Mahout 介绍
Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些 可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创 建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子 项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
Mahout的主要目标是建立可伸缩的机器学习算法，他的算法运行在Hadoop平台 下，通过MapReduce模式实现，但是并不严格要求算法要基于Hadoop平台，在 单个节点或数据量不大的情况，也可以使用普通的java程序调用并运行
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为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提供了 两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的 版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。
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HBase以表的形式存储数据。与关系型数据库一样，在HBase中，表由行和 列组成。与关系型数据库不同的是，HBase还有“列簇”（column family） 的概念。一个表有若干“列簇”组成，每一个“列簇”包含若干列（ column）。与此同时，表中的每一个cell都是有时间戳的。因此我们可以把 其想象成一个三维数据库。除了行和列之外，还有一个时间维度，每一个 单元格（cell）的不同版本都被保存。与关系型数据库类似，在HBase中每 一行都有一个主键（row key)。HBase对于数据的检索都是通过row key进行 的。HBase对于数据的检索主要有三种方式： 1. 通过单个row key检索一行 2. 通过row key的范围[row key start，row key end]返回多条记录 3. 全表扫描，返回整个table
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Hive架构 CLI JDBC/ODBC
WEBUI
Thrift Server
Driver (complier、optimizer、 executor)
Hadoop(JobTracker)
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HADOOP 大数据培训 之生态圈
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大数据行业 hadoop生态圈介绍
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hadoop介绍
hadoop安装部署
Tel: 400-00-31368 Website:
大数据行业 什么是大数据？现实中的每一天都是大数据 大数据：无法使用传统的流程或工具处理或分析的信息
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Hbase 表结构
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