Hadoop生态入门：数据处理与上传教程

Hadoop学习指南深入探讨了Hadoop生态系统中的核心组件及其应用，特别关注于Hadoop工具软件的使用，包括Hive，以及数据处理流程。Hive是Hadoop生态系统中的一个重要组成部分，它提供了一个SQL-like查询语言，使得非技术背景的用户也能方便地进行大数据处理。 首先，文章提到数据下载与预处理阶段，从Sogou实验室下载的数据文件以GBK编码存储，但在Linux环境下可能会出现乱码问题。解决方法是使用`to_utf8.sh`脚本将文件转换为UTF-8格式，但需要注意的是，该脚本仅适用于需要转换的情况，源文件若已为UTF-8，不应再进行此步骤，以免破坏原有编码。 数据文件部分，作者提供了三个规模不同的文本文件：sogouQ.mini.utf8、sogou.500w.utf8和sogou.2000w.utf8，这些文件包含用户搜索记录，每个记录由6个属性组成，使用`\t`作为分隔符。此外，为了模拟分区表，还使用`to_extend.sh`生成扩展文件，增加了时间属性（year, month, day, hour），每个扩展文件具有10个字段。 在HDFS（Hadoop分布式文件系统）的使用上，作者详细展示了如何创建目录并上传数据。例如，通过`hadoopfs-mkdir-p`命令创建`sogou/20111230`目录，并使用`hadoopfs-put`命令将数据文件上传至指定路径。对于扩展文件，同样创建一个单独的目录`sogou/20111230_ext`来存放。 整个过程中，Hadoop的分布式存储和处理能力被充分利用，通过HDFS的高效传输和Hive的数据查询功能，使得处理大规模数据变得可行。这对于Hadoop初学者来说，是一个实用且全面的实践教程，有助于理解Hadoop集群的配置、数据导入、管理和分析流程。同时，它也强调了在实际操作中对数据处理和编码问题的关注，确保数据的一致性和准确性。