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大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个

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今天我将为您揭秘如何通过对关键参数及相关组件的调整，使作业运行效率达到最优。 首先我将为大家介绍大数据场景为什么需要调优，并结合大数据组件特点和业务场景，告知大家基本调优思路和常用的性能监控工具；然后，以HBase的调优案例为例，介绍大数据组件调优过程中可能会遇到的问题及调优思想，最后，在实践部分简要介绍Hadoop组件的调优流程。

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Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： · 海量结构化数据分析汇总。 · 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 · 灵活的数据存储格式，支持JSON，CS

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