hadoop如何存储大型数据 Hadoop本身就是一个分布式框架。如果是在hadoop框架下，则需要配合hbase、hive等工具计算大数据，Hadoop，《Hadoop构造数据 仓库实践》epub下载在线阅读，开源Big 数据 Ecosphere: 1，HadoopMapReduce。
配置单元日志默认存储在哪里？1.重要的配置单元日志配置property.hive.log.level确定配置单元日志级别，property.hive.log.dir确定配置单元日志存储路径，默认情况下存储在文件/tmp/user.name/hive.log中。2.其次，Hive中的数据全部存储在HDFS，Hive包含以下数据 models: Table、ExternalTable、Partition和Bucket。
一个公司不同的项目可能使用不同的数据 sources，有的在MySQL，有的在MongoDB，有的甚至需要第三方数据。但现在我想整合数据并分析数据。这时，数据仓库(数据仓库，DW)就派上了用场。可以过滤整合各类业务数据，可以用于数据分析，数据挖掘，数据报表。一般来说，数据 仓库根据某个主题集成了多个数据sources数据所以需要提取，因为前面的数据不一样。
上面说了，数据 仓库收到的数据来源不同。要整合，需要提取、清洗、转化三个步骤。这是ETL(extractformload)，是基于Hadoop的开源。Hive可以对外提供HiveQL，这是一种类似于SQL语言的查询语言。
3、Hadoop,Hive,Spark之间是什么关系Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源项目数据。但是，在选择大型数据框架时，企业不应厚此薄彼。著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它没有分布式存储系统，而分布式存储系统是许多大型数据项目的基础。它可以在几乎无限的普通计算机的硬盘上存储PB级数据 sets并提供良好的可扩展性。你只需要随着数据套的增加而增加硬盘即可。所以Spark需要一个第三方分布式存储。正是因为这个原因，很多大型数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样，Spark的高级分析应用就可以使用数据存储在HDFS。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统会下载。
