文章目录一、大数据介绍1、基本介绍2、大数据的特性二、大数据技术有哪些（`重点`）1、数据采集与预处理2、数据存储3、数据清洗（引擎）4、数据查询分析5、数据可视化大数据计算引擎的分类：三、大数据解决方案传统方案Google方案Hadoop方案 一、大数据介绍1、基本介绍1、什么是大数据大数据是指无法利用传统计算技术进行处理的大规模数据集合。大数据概念不再只是数据，大数据已经成为一个全面的主题概
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2023-09-01 09:20:03
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两种推荐阅读方式。第一为快速通读全书，对Hadoop和分布式数据分析有大致了解。第二为选择感兴趣的章节深入学习。内容概述第一部分包括（1-5节），宏观的介绍了分布式计算，讨论如何在集权上运行计算。第二部分包括（6-10节），侧重于介绍数据科学家应该具体了解的技术。第一章 数据产品时代大数据和数据科学的结晶是数据产品，讨论数据分析的串行模式以及如何分布式计算。第二章 大数据操作系
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2023-07-06 18:49:34
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在构建一个“hadoop大数据的航班分析系统”时，有多个关键因素需要考虑以确保系统的高效性和可扩展性。下面将详细描述该系统的构建过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和扩展部署等关键步骤。
### 环境预检
在开始部署之前，我们需要确保我们的硬件设施及软件环境是满足项目需求的。以下是系统所需的硬件拓扑和思维导图，帮助我们理清思路。
```mermaid
mindmap
# 基于hadoop的数据分析系统实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现基于hadoop的数据分析系统。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Hadoop集群 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 编写MapReduce程序 |
| 4 | 打包和部署程序 |
| 5 | 执行MapReduce任务 |
| 6 |
原创
2024-01-10 10:49:38
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关于MapReduce
气象数据集例子
使用hadoop分析数据
Map和Reduce阶段
Map阶段的输入是原始气象数据，输入格式为文本格式，Map函数的键值对，键为所在行相对于文件起始位置的偏移量，值则为该行文本内容。
这个例子的Map函数的任务是提取每行文本中的年份和气温信息。Map函数的输出经Ma
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2023-11-13 13:04:23
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作者：中国大数据咨询师Wayne Eckerson说,Hadoop提供了一个平台，为单独数据分析和商业用户建立起的spreadmart（报表集市）提供更为方便的控制，同时还让他们有地方进行自助服务分析。 Spreadmart是spreadsheet data mart的简称，在商务智能领域，指多个个人和团队创建的各不相同的电子数据表格。因为数据不一致，所以给业务带来很大的麻烦。 几十年来，所有数据
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2024-06-25 17:12:22
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1 什么是数据仓库数据仓库是面向主题的、集成的、具有时间特征的、稳定的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程典型应用:报表生成数据分析数据挖掘数据仓库其他特征数据量非常大（TB以上）是数据库的一种新型应用使用人员较少商用数据仓库典型代表: db2, teradata, vertica价格昂贵，支持数据量通常TB或以下大数据时代数据仓库数据量非常大扩展性和容错性很重要成本考量不了解的数据仓库基本
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2023-08-31 10:08:32
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org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat中268行，getSplits方法实现：public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
throws IOException {
Stopwatch sw = new Stopwatch().start();
FileStatu
《分布式》布置了一道小作业，让我花了7天时间学习了Hadoop。。。现在终于可以正式地做这个作业了，记录一下。 使用Hadoop分析气象数据1 获取数据1.1 下载数据1.2 数据格式1.3 合并数据2 MapReduce处理数据2.1 环境配置，启动集群2.2 上传到HDFS2.2 编写MapReduce代码2.2.1 TemperatureMapper2.2.2 TemperatureRedu
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2023-05-30 14:35:37
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本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.2节从餐饮服务到数据挖掘，作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 1.2 从餐饮服务到数据挖掘企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮业企业盈利的核心就是其菜品和顾客，也就是其提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在想推出什么样的菜系和种类会吸引更多的顾客，究竟各种顾客各自的喜好是什么，在不同的时段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不
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2023-11-13 23:22:21
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1.1 Hadoop概述1.1.1 Hadoop简介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，简称HDFS。HDFS是针对Google File System的开源实现，有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来
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2023-09-20 12:32:29
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第四部分-推荐系统-数据ETL 本模块完成数据清洗，并将清洗后的数据load到Hive数据表里面去前置准备：spark +hivevim $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
&
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2024-07-22 16:58:59
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大数据行业人才紧缺成常态，由此带来的就是大数据行业薪酬的水涨船高，大数据作为一门新兴技术，想要做大数据相关的工作，先得要掌握大数据专业技术才行。作为主流运用的技术框架，Hadoop是重点之一，今天我们来聊聊Hadoop学习必须掌握的知识点。 Hadoop基于分布式集群架构，设计了分布式文件系统HDFS，为海量数据存储和管理提供底层支持。Hadoop具有极高的容错性，通过流式数据访问，来实现高吞吐量
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2023-09-21 23:45:54
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数据分析背景及其传统数据分析平台的问题起源在当今信息爆炸的时代，企业需要对越来越多的数据进行访问和处理。除了传统的在线交易处理系统和管理信息系统外，半结构化和无结构化的数据呈现出了更快速的增长趋势，例如企业内部的 email 归档，call center 对话记录，客户反馈记录，企业内部网络应用，合作管理系统以及，企业的外部门户网站点击记录，基于 Feed 的市场信息等等。如何更加有效的低成本的处
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2024-07-30 15:52:29
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回看重点：mapper任务的输入：mapper任务的输入是一个inputSplit。mapper个数取决于输入分片的个数InputSplitmapper任务的输出：每个mapper任务的输出是一个已分区和已排序的文件shuffle任务的输入：多个已分区和已排序的文件shuffle任务的输出：多个文件，每个文件是一个分区且已经排好序的reducer任务的输入：一个或者多个分区文件reducer任务的
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2024-03-06 15:09:41
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Hadoop作为分布式大数据处理系统的典型代表，在大数据领域的应用可以说是占据了相当重要的市场。因为Hadoop是开源项目，所以基于Hadoop去搭建大数据平台，对于企业而言，不会增加更大的成本支出。今天，我们就主要来聊聊Hadoop数据处理是怎么来实现的。 Hadoop数据处理，主要依靠的就是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，另外，还有Yarn组件系统来负责分布式任务调度
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2023-09-26 13:36:54
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HDFSHDFS局限性块目录节点数据节点HDFS 命名空间HDFS 存储策略副本数据数据存取策略数据存放数据读取数据复制HDFS通讯协议HDFS可靠性设计分布式文件系统的设计需求HDFS基本特征 HDFS局限性不适合低延迟数据的访问无法高校存储大量的小文件不支持多用户写入以及任意修改文件块HDFS分布式文件系统中的文件被分成快进行存储，“块”是文件处理的逻辑单元默认块是64MB，比文件系统的快大
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2024-01-01 12:30:44
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校对：方腾飞我试图给人们学习大数据留下的一点深刻印象：尽管Apache Hadoop很有用，而且是一项非常成功的技术，但是这一观点的前提已经有些过时了。考虑一下这样一条时间线：由谷歌实现的MapReduce投入使用的时间可追溯到2002年，发表于2004年。Yahoo!于2006年发起Hadoop项目。MR是基于十年前的数据中心的经济上的考虑。从那时以来，已经有太多的东西发生了变化：多核心处理器、
作者 （印）Vignesh Prajapati1.4 Hadoop的安装现在假定你已经了解了R语言，知道它是什么，如何安装它，它的主要特点是什么，以及为什么要使用它。现在，我们需要知道R的局限性（这样能更好地引入对Hadoop的介绍）。在处理数据前，R需要将数据加载到随机存取存储器（RAM）。因此，数据应该小于现有机器内存。对于数据比机器内存还要大的，我们将其看做大数据（由于大数据还有许多其他定义
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2024-07-26 11:09:09
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互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。Hadoop大数据平台Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展
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2023-09-01 10:53:51
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