hdfs的高容错和高吞吐如何实现
hwaodos是什么文件夹？
hwaodos是什么文件夹？
HDFS (Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上
大数据怎么入门学习好？
大数据入门首先要学习javase,掌握了javase之后，最好再学学javaee,如果不学的话，影响也不是特别大。接下来要学的东西就比较多了，主要是两块，一种是离线计算，以hadoop为主，一种是实时计算，以spark为主，当然大数据不是一两个技术的组合，而是一整套完整的生态系统，所以要学的东西还是很多的，大数据主要解决的是海量数据的存储和计算问题，建议还是把java学好，因为很多大数据的软件都是基于java编写的，所以入门大数据的话，建议先从java入门学习比较好！
kudo是什么系统？
Kudo是一个列式存储的用于快速分析的NoSQL数据库，提供了类似SQL的查询语句，与RDBMS十分类似，有**PRIMARY KEY **，基于主键查询而不是HBase的RowKey
低延迟随机存取
与其他大数据数据库不同，Kudu不仅仅是一个文件格式。行访问达到毫秒级延迟，支持C JAVA, API PyThon API 拥有简单好用的API
融会贯通入Hadoop生态系统
你可以使用Java Client实时导入数据，同时也支持Spark(运算) impala(分析工具，比Hive快) MapReduce HDFS HBase 很容易从HDFS中获取数据，占用内存小于1G
列式存储有利于编码和压缩，数据比使用Parquet压缩还省空间。这样的高压缩，降低了数据的IO，为计算服务。使用如laze data这样的技术，使得超高速成为可能
分布式和容错机制
Kudu通过把tables切分成tablets,每个表都可以配置切分的哈希，分区和组合
Kudu使用了Raft来复制给定的操作，保证了数据同时存储在两个节点上，因此不村子单点故障。
怎样在hive里用SQL查询呢？
感谢邀请。
Apache Hive还是我2年前在项目组中构建大数据集数据仓库用到的技术，当时用到的版本是1.5, 现在的版本是2.3.2 增加了许多功能点，如beeline、增加后端计算引擎支持等。
先简单介绍下Apache Hive, 它是Hadoop生态链中的一个数据仓库(Data Warehouse)工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，而sql语句转换为MapReduce任务进行运行，在Hive2.0以上的版本，sql还可以转化为Spark任务，其速度往往比MapReduce任务快的多。
Hive的优点是学习成本低，简单易用。 Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HiveQL。 允许熟悉 SQL 的开发人员不必开发专门的MapReduce应用就可以对数据进行操作和查询，十分适合数据仓库的统计分析。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
问题中的Hive如何用sql查询信息，更准确的说法是如何调用HiveQL查询信息。熟悉SQL查询方式(select clause)几乎无缝在Hive中查询。
Hive查询语句的语法：
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [HAVING having_condition][CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]] [LIMIT number]
下面给出几个例子说明Hive的使用。
1，对文件中的词频进行统计分析。
hivegtgt DROP TABLE IF EXISTS docshivegtgt CREATE TABLE docs (line STRING)hivegtgt LOAD DATA INPATH input_file OVERWRITE INTO TABLE docshivegtgt CREATE TABLE word_counts AS
SELECT word, count(1) AS count
FROM
(SELECT explode(split(line, s)) AS word FROM docs) temp
GROUP BY word
ORDER BY word
2, 比如说数据文件已经映射为如下表：
a. 获取工资大于25000的人员姓名和职位。
hivegt SELECT Name, Position FROM employee WHERE salarygt25000b, 获取职位相关人员数量
hivegt SELECT Position, COUNT(1) AS PersonCount FROM employee GROUP BY Postion可以看出简单用法时和普通的SQL语句没有太多区别。
【补充】
1，进入Hive终端的方式很直接，在安装好Hive并且配置好环境变量后，直接键入hive 或者beeline就会进入Hive的终端。正常的话就会看到提示符如下：
hive gt ....就可以在其中输入其他命令或者语句了。
2, 进入Hive后可以用下列命令查询Hive数据仓库的基本情况，比如表的个数， 表的属性信息等：
hive gt show tables
hive gt describe `tablename希望这个回答可以有帮助，欢迎交流!