大数据的关键技术：批处理技术、流计算、图计算、查询分析计算大数据处理架构Hadoop1. Hadoop简介apache软件基金会的开源软件，使用Java开发，但是Hadoop支持多种编程语言，有两大核心HDFS、MapReduce Hadoop的特点：高可靠性。多太机器构成集群，冗余副本机制，部分机器发生故障，也不影响剩余机器的服务高效性。用多台机器来做计算，效率自然就高了高可拓展性。机器（节点）
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2023-09-20 10:43:26
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一、Hadoop框架hadoop是什么hadoop是有apache开发研究的分布式系统基础架构hadoop主要解决问题：海量的数据存储和海量数据分析计算问题广义上来说hadoop指的应该是一个hadoop生态圈hadoop的版本Apache、Cloudera、Hortonworks（需要明确自己是用的版本）Apache版本是最原始（最基础的版本），适合入门学习Cloudera版本在大兴互联网企业中
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2023-07-07 21:58:20
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一、Hadoop架构 任何一个程序都可以被分为两个逻辑部分：程序逻辑本身和它操作的数据。数据本身需要大量的存储空间，而基于这些数据的计算或操作会消耗cpu，内存和存储空间。 因此Hadoop作为一个开源的分布式框架，自然需要考虑的也是两个方面：如何实现数据的分布data distribution，以及计算的分布computation distribution。hadoop使用了master/s
第二章-大数据处理框Hadoop 文章目录第二章-大数据处理框HadoopHadoop简介Hadoop概念Hadoop版本Hadoop优化与发展Hadoop生态系统HivePigHadoop重要组件Hadoop集群部署 Hadoop简介Hadoop概念Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop被公认为行业大数据标准开
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2023-07-12 14:02:04
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1、Hadoop是什么分布式系统基础架构；主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题；hadoop通常是指一个更加宽泛的概念，Hadoop生态圈。 最先遇到大数据问题的是一些搜索引擎，Google在大数据方面的三篇论文，称为Hadoop的思想之源。 &nb
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2023-07-12 11:58:02
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1、 MapReduce计算框架简介Mapreduce 是hadoop项目中的分布式运算程序的编程框架，是用户开发"基于hadoop的数据分析应用"的核心框架，Mapreduce 程序本质上是并行运行的。分布式程序运行在大规模计算机集群上，可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得巨大的计算能力。谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce，Hadoop MapReduce是它的开源实现。
计算框架 Map计算框架Reduce计算框架MR图例演示二、Hadoop 2.x-MapReduceApache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。1. H
Hadoop是一个软件平台，是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，可以让你很容易地开发和运行处理海量数据的应用。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS，也可以说是Hadoop是基于分布式文件系统（HDFS）的MapReduce的实现。 分布式文件系统（HDFS）HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定
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2023-07-09 17:00:18
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计算框架：MapReduce计算框架 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构。并行计算框架 一个大的任务拆分成多个小任务，将多个小任务分布到多个节点上。每个节点同时计算Hadoop为什么比传统技术方案快 1.分布式存储 2.分布式并行计算 3.节点横向扩展 4.移动程序到数据端 5.多个数据副本MapReduce核心思想 分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工资或者任务，并行
HadoopHadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File S
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2023-07-14 16:45:15
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Hadoop2.0的核心包括分布式文件管理系统（HDFS）、资源管理和调度框架YARN和分布式计算框架MapReduce. HDFS是一个具有高容错性的文件系统，适合部署在廉价的机器上，并且能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。MapReduce、Spark等大数据 处理框架要处理的数据源大部分都存储再HDFS上，Hive、HBase等框架的数据通常也存储在HDFS上
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2023-06-14 22:11:45
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Hadoop框架的搭建和使用_第一节_hadoop1.x和2.x的异同一、hadoop 1.X版本的 MapReduce1.1 主从架构：JobTracker 和 TaskTracker二、hadoop 1.X 版本的MapReduce存在的问题三、hadoop 2.X 版本之后的MapReduce和YARN3.1 引入资源管理器YARN3.2 YARN的组成YARN主要由4个部分组成： Had
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2023-09-16 16:53:27
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摘要：Google 在 2003 年到 2004 年公布了关于 GFS、MapReduce 和 BigTable 三篇技术论文（旧三驾马车），这也成为后来云计算发展的重要基石，如今 Google 在后 Hadoop 时代的新“三驾马车” -- Caffeine、Pregel、Dremel 再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要
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2023-08-24 19:51:02
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一、前言本系统设计之初就要求支持多种不同的数据库，比如sqlite、mysql、postgres、sqlserver等，甚至包括国产数据库比如人大金仓kingbase等，（由于现在国产化的大力推进，国产数据库也是必须要支持的），Qt中封装的数据库组件sql模块，对所有数据库都做了抽象层，这就为应用程序做多种数据库支持做了很好的前提准备，所以更多的在细节处理，比如数据库日期范围查询，不同数据库处理方
一、hadoop四大模块1、common common 及核心公共模块，默认配置（core-site.xml）,主要包括Hadoop常用的工具类，由原来的Hadoopcore部分更名而来。主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。它们为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务，并为运行在
Mapreduce之序列化框架（转自）框架简介大部分的MapReduce程序都使用Writable键–值对作为输入和输出，但这并不是Hadoop强制使用的，其他序列化机制也能和Hadoop配合，并应用于MapReduce中。目前，除了前面介绍过的Java序列化机制和Hadoop使用的Writable机制，还流行其他序列化框架，如Hadoop Avro、Apache Thrift和Google Pr
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2023-08-18 20:28:04
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HADOOP 是什么？分布式计算开源框架,其核心组件为：HDFS、MAPREDUCE、YARN Hadoop各个功能模块的理解1、 HDFS模块HDFS负责大数据的存储，通过将大文件分块后进行分布式存储方式，突破了服务器硬盘大小的限制，解决了单台机器无法存储大文件的问题，HDFS是个相对独立的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。2、 YARN模块
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2023-07-14 20:13:25
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做为hadoop下一代集群资源管理和调度平台, 其上能支持多种计算框架, 本文就简要介绍一下这些计算框架. MapReduce首先是大家熟悉的mapreduce, 在MR2之前, hadoop包括HDFS和mapreduce, 做为hadoop上唯一的分布式计算框架,&nbs
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2023-07-20 20:47:13
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http://blog.csdn.net/x15594/article/details/6275493 Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Di
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精选
2015-05-14 15:59:48
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Hadoop计算框架的核心为分布式存储和分布式计算。在处理大规模数据时，Hadoop提供了一种可靠且高效的解决方案。本文将介绍Hadoop计算框架的核心概念，并通过代码示例来展示其使用方法。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。HDFS是一种高容错性的分布式文件系统，可以将大规模数据存储在多个节点上，并实现数据的高可靠性和高可扩展性。Ma
