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大数据学习入门规划?
学习大数据，首要思考本身未来想往哪个方向发展 大数据作为一门比较根底型的学科，它着非常核心的技术以及职位需求，你能够根据大数据开发方向的对口职位来对你未来的发展方向进行选择。
入门学习内容主要有： ①JavaSE核心技术； ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发； ③Spark相关技术、Scala基本编程； ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习； ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
分享大数据学习路线：第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。
学习计划 .实践 《R语言实战》统计概率、Excel等方面知识结合着看。由于《R语言实战》第一部分内容要求的统计概率知识较少，作为零基础学员可以先掌握这几章的内容快速入门。不过第二部分要求的统计概率知识要求较高，我会后续补充相关专业知识的盲点。给自己定的计划最好可便于执行。
org/apache/hadoop/hive/metastore在哪个jar
1、楼上说的不对，HBASE通过hive metastore与hive连接。所以存在兼容问题。去官网查吧 但是你这个情况貌似不是兼容问题。而是 网络问题。schema命名问题。
2、如果这部分信息省略了，那么Hive将会使用Hadoop配置文件中的配置项fs.default.name作为master-server所对应的服务器名和端口号，这个配置文件可以在$HADOOP_HOME/conf这个目录下找到。
3、https：//github.com/apache/hudi/issues/3042 Spark Hive Sync目前只支持DataFrame API。下面使用官网的例子插入数据到 hudi_cow 表：Spark Hudi Hive Sync配置项含义如下：和Flink一样，执行成功后可以使用Hive通过 beeline 查询Hudi表数据。
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