在假期的第六周，我本周學習了 MapReduce、YARN 和 Hive 框架這部分內容，理解了分布式計算 “分而治之” 的核心思想和MapReduce 程序的提交方法與完整執行流程，還學習了 YARN 的功能、架構組件，了解了程序提交至 YARN 的交互流程及常見調度策略；同時，明確了數據倉庫的定義、解決的業務問題與核心特點，理解了 SQL 編程語言的概念及簡潔易用、通用性強等優點，進一步掌握了 Apache Hive 的架構原理、核心組件與客戶端使用方法，以及 Hive 建庫、建表的 SQL 語法。

1. 學習內容概述

MapReduce 相關：理解分布式計算 “分而治之” 的核心思想，掌握 MapReduce 執行流程，學會提交 MapReduce 程序，明確其在分布式數據處理中的作用。
YARN 相關：掌握 YARN 的功能與架構組件，理解程序提交至 YARN 的交互流程，同時了解 YARN 調度策略，明晰其對分布式任務的資源管理與調度邏輯。
Hive 與數據倉庫相關：理解數據倉庫的定義、解決的問題及核心特點；明確 SQL 編程語言的概念與優點；掌握 Apache Hive 的架構原理及組件，學會使用 Hive 客戶端，熟練運用建庫、建表的 SQL 語法，為數據倉庫場景下的數據分析奠定基礎。

2. 遇到的問題與解決
   客戶端連接失敗：啟動 Hive CLI 或 Beeline 時提示 “無法連接 Metastore”，經過檢查后是 Metastore 服務未啟動。

hadoop框架在使用時，需要啟動許多服務，在進行操作時一定確保開啟，可通過jps查看進程。

3. 下周計劃
   繼續學習大數據，開始學習hive框架sql語法