욱이의 냉철한 공부

* 앞 서 확인 할 것 1. 먼저 하둡명령어 파악하기 하둡 대표 명령어 - OS명렁어(unix명령어)하고 비슷한 shell 명령어 - hadoop fs -help : 하둡 fs에서 제공하는 명령어 확인 - hadoop fs -ls : 지정된 폴더나 파일 정보를 출력, 권한정보, 소유자, 생성일자, 바이트 수 확인 - hadoop fs -lsr : 현재 폴더 및 하위 디렉토리 정보까지 출력 - hadoop fs -du : 지정된 폴더나 파일에 사용량을 확인하는 명령어 - hadoop fs -dus : du는 폴더와 파일별 용량 / dus는 전체 합계 용량 - hadoop fs cat : 지정된 파일의 내용을 출력. 텍스트 파일만 출력 - hadoop fs -mkdir : 지정된 경로에 폴더를 생성, 이미 ..

빅데이터의 유형 1) 구조화 데이터 - 행과 열로 구조화 되어 있다. - 고객데이터, 업무데이터, 거래데이터 등 - 관계 데이터베이스에 저장 - 앞으로 언급할 관계 데이터베이스 : 오라클-db, my-sql, mariai-db 2) 반구조화 데이터 - XML, JSON : 키와 값 구조로 되어있다. - NoSQL 데이터베이스에 저장 - 앞으로 언급할 NoSQL 데이터베이스 : Mongo-db, Cassndra, Hbase 3) 비구조화 데이터 ,빅데이터 - 텍스트, 동영상, 음성 - 하둡(분산처리시스템)에 저장 및 처리 - 앞으로 언급할 하둡에코(합체)시스템 : Hive1, Hive2, Pig, Spark 하둡 이해하기 https://warm-uk.tistory.com/56?category=810504 ..

하둡 대표 명령어 - OS명렁어(unix명령어)하고 비슷한 shell 명령어 - hadoop fs -help : 하둡 fs에서 제공하는 명령어 확인 - hadoop fs -ls : 지정된 폴더나 파일 정보를 출력, 권한정보, 소유자, 생성일자, 바이트 수 확인 - hadoop fs -lsr : 현재 폴더 및 하위 디렉토리 정보까지 출력 - hadoop fs -du : 지정된 폴더나 파일에 사용량을 확인하는 명령어 - hadoop fs -dus : du는 폴더와 파일별 용량 / dus는 전체 합계 용량 - hadoop fs cat : 지정된 파일의 내용을 출력. 텍스트 파일만 출력 - hadoop fs -mkdir : 지정된 경로에 폴더를 생성, 이미 존재하면 error - hadoop fs -put [운..

SQL과 비슷한 HQL언어를 사용하여 Hive로 빅데이터를 MapReduce 하는 방법을 알아보자. 1. start-all.sh 합체 시스템 hive를 실행하기 전에 먼저 hadoop을 실행한다. 2. jps hadoop 실행 환경을 확인한다. 3. ls $HIVE_HOME/examples/files 운영체제 HIVE 폴더에서 이후에 HIVE로 가져올 데이터 파일들을 확인한다. 그리고 hive를 입력하여 hive에 접속한다. 4. create table events(key int, value string); - sql과 비슷한 hive의 hql언어를 지금부터 사용한다. - events라는 table을 만든다. - 이 테이블에 운영체제에 있는 우리가 필요한 파일을 넣을 것이다. 5. create table..

빅데이터의 유형 1) 구조화 데이터 - 행과 열로 구조화 되어 있다. - 고객데이터, 업무데이터, 거래데이터 등 - 관계 데이터베이스에 저장 - 앞으로 언급할 관계 데이터베이스 : 오라클-db, my-sql, mariai-db 2) 반구조화 데이터 - XML, JSON : 키와 값 구조로 되어있다. - NoSQL 데이터베이스에 저장 - 앞으로 언급할 NoSQL 데이터베이스 : Mongo-db, Cassndra, Hbase 3) 비구조화 데이터 ,빅데이터 - 텍스트, 동영상, 음성 - 하둡(분산처리시스템)에 저장 및 처리 - 앞으로 언급할 하둡에코(합체)시스템 : Hive1, Hive2, Pig, Spark * 하둡 이해하기 https://warm-uk.tistory.com/57 =>이제 하둡에 합체되어 ..

빅데이터의 유형 1) 구조화 데이터 - 행과 열로 구조화 되어 있다. - 고객데이터, 업무데이터, 거래데이터 등 - 관계 데이터베이스에 저장 - 앞으로 언급할 관계 데이터베이스 : 오라클-db, my-sql, mariai-db 2) 반구조화 데이터 - XML, JSON : 키와 값 구조로 되어있다. - NoSQL 데이터베이스에 저장 - 앞으로 언급할 NoSQL 데이터베이스 : Mongo-db, Cassndra, Hbase 3) 비구조화 데이터 ,빅데이터 - 텍스트, 동영상, 음성 - 하둡(분산처리시스템)에 저장 및 처리 - 앞으로 언급할 하둡에코시스템 : Hive 1, Hive2, Pig, Hbase, Spark => 빅데이터 및 비구조화 데이터를 저장하고 처리하기 위한 프로그램 하둡을 알아보자! 1. ..