文章目录Hadoop大数据技术课程总结1.大数据概述1.1大数据时代的4V1.2大数据时代的三次浪潮1.3大数据时代的技术支撑1.4谷歌的3篇论文1.5Hadoop集群规模1.6Hadoop安装过程2.HDFS专题2.1 HDFS简介及作用2.2 HDFS架构2.3HDFS服务角色2.4 HDFS 如何读取文件2.5 HDFS 如何写文件2.6HDFS 副本存放策略2.7HDFS基本命令3.Ma
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2023-10-30 14:15:26
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〇、目录一、架构1、组成：MapReduce(数据分析)、HDFS(分布文件管理)、Yarn(资源管理器)2、HDFS：文件读写、存储3、MapReduce：不同语言编写mr函数，通过JobTracker调度，通过TaskTracker执行，应用：单词计数、数据去重、单表关联、多表关联。(可以通过命令行执行Hadoop Streaming流，通常用于简单的任务)4、Yarn：由全局的Resourc
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2023-09-12 19:53:26
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在大数据时代，分布式文件处理系统目前是我们的必然选项。作为Hadoop核心组件之一的HDFS，整个大数据处理技术的学习中，占有主导地位。上一节内容总结开源计算框架Hadoop的相关基本理论。其中就提到了分布式文件处理系统HDFS这一重要组件。在Hadoop生态系统中，位于底层数据位置，可以看出，HDFS的重要性。本节内容将围绕HDFS理论基础，即计算机集群和HDFS结构、HDFS相关基本概念、文件
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2023-10-18 21:22:35
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一、Hadoop背景介绍什么是Hadoop 1. HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 2. HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理 3. HADOOP的核心组件有： A. HDFS（分布式文件系统） B. YARN（运算资源调度系统） C. MAPREDUCE（分布式运算编程框架） 4. 广义上来说，
@大数据技术分享1.hadoop框架生态一、hadoop主要解决：大数据的存储和分析计算 1.hadoop的三篇论文： GFS --> HDFS Map-Reducer --> MR BigTable --> Hbase 2.hadoop 的优势： 1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。
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2023-08-12 16:45:03
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hadoop课程设计报告一、设计目的与要求1、设计目的通过hadoop课程设计可以加深、巩固对本门专业课程理论知识的掌握。通过eclipse和hadoop来编写课设报告等方面的实践训练，筑牢编程基础，培养良好的逻辑思维能力，提高综合运用能力。同时也锻炼学生自我管理和自我发展的能力，合理安排时间完成自己的任务，促进个人和集体良好的合作交往。设计要求基于hadoop下的mapreduce分布式系统具体
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2023-09-19 05:35:14
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好早之前开始学习hadoop但是都没有系统的学习过，我一向的思维方式是只要没有系统的深入的学习过，就算是不会。。。。。先说HDFS。HDFS的设计目标;1,硬件的容错设计；2，流式数据访问；3，支持一个文件几个G甚至是上T4，简单的数据一致性模型；5，移动计算比移动数据更划算；6，master/salve模式；一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Nameno
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2023-06-12 23:22:53
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前言：到目前为止有了一个月的时间，学习了python基础及算法、常用计算库numpy和pandas数据的导入和各种处理、matplotlib和seaborn做数据可视化 以及上周的大数据框架hadoop及spark相关思想和操作。通过这段时间的课程、作业、考试和线下练习，自我感觉打下了比较良好的基础。今天主要总结下上周的大数据的内容一、课程大纲及的知识点1）Hadoop的历史及概念和
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2023-11-02 14:10:44
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实验6：Mapreduce实例——WordCount实验说明：1、 本次实验是第六次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为2018年11月16日上午12点之前。2、 实验报告命名
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2023-07-12 13:23:45
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2021SC@SDUSC Hadoop源码分析（一）——HDFS架构和分布式文件系统 文章目录1.分布式文件系统概述2.HDFS的特点3.HDFS文件系统架构4.DistributedFileSystem分布式文件系统4.1 静态代码块4.2 成员变量4.3 内部类 1.分布式文件系统概述分布式文件系统是分布式系统的关键技术之一,能够以文件的方式实现信息资源的共享。在云计算环境中,分布式文件系统承
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2023-08-12 16:45:01
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第3章 Hadoop分布式文件系统一、HDFS的设计二、HDFS的概念 一、HDFS的设计1.超大文件 超大文件指 GB、TB甚至PB级别的数据。2.流式数据访问 HDFS的构建思路是这样的:一次写入、多次读取是最高效的访问模式。3.商用硬件 Hadoop并不需要运行在昂贵的高可靠硬件上。4.不适合低时间延迟的数据访问 要求低时间延迟数据访问的应用，不适合在HDFS上面应用。5.不适合大量小文件
Hadoop之Hive架构与设计Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 HDFS：全称为Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）,提供了高吞吐量的访问应用程序数据。Hadoop YARN：Hadoop集群资源管理框架（Yet Another Resource Negotiato
hadoop 课程大数据专业人员的5大Hadoop课程—最佳 如果您正在学习大数据，或者想探索Hadoop框架，并正在寻找一些很棒的课程，那么您来对地方了。 在本文中，我将分享一些最佳的Hadoop课程，以深入学习Apache Hadoop。 在上两篇文章中，我分享了一些大数据和Apache Spark资源，这些资源已经受到读者的欢迎。 之后，我的一些读者给我发了电子邮件，询问了一些H
大数据主要总结大数据中的各种框架架构和执行流程 漫长岁月大数据1、HDFS✧MapReduce2、Hive架构✧流程? 流程? 架构3、HBase架构✧流程? 流程? 架构4、Apache Phoenix? Phoenix系统架构5、Flume架构✧流程? 流程? 架构6、Ganglia组件? 工作组件7、Sqoop架构✧流程? 导入导出流程8、DataX? 架构流程 1、HDFS✧MapRedu
Hadoop开发指南一：开发环境的搭建 祝大家安装成功！进入大数据时代。1：环境准备：
若有Linux系统则直接跳到2。若无Linux则在虚拟机上虚拟一个Linux系统。我的开发环境是在Oracle Vm virtualBox上虚拟一个Ubuntu 12.04 Linux系统。首先安装JDK。在Ubuntu上安装jdk的命令请自己在网上搜索。安装好JDK后修改 sudo
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2023-09-22 13:30:57
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YARN设计理念与基本架构1，MRv1的局限性：扩展性差，可靠性差，资源利用率低，无法支持多种计算框架2，YARN基本设计思想1）基本框架对比 Hadoop1.0中，JobTracker由资源管理和作业控制两部分组成MRv1的局限性多，正是由于Hadoop对JobTracker赋予的功能过多而造成负载过
文章目录实验一 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作1.实验目的2.实验平台3.实验内容和要求实验二 熟悉常用的HDFS操作1.实验目的2.实验平台3.实验步骤实验三 熟悉常用的HBase操作1.实验目的2.实验平台3.实验步骤实验四 MapReduce/Spark编程初级实践1.实验目的2.实验平台3.实验步骤 实验一 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作1.实验目的Hadoop运
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2023-06-02 13:49:49
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第3章： Hadoop分布式文件系统 如果文件太大，那么一台机器肯定存不下，所以需要进行分块存储到不同的机器上。这就需要用到网络通信，同时保证文件不丢失。 Hadoop的HDFS则实现了分布式存储。 本章具体介绍HDFS，以及其他的存储系统（本地文件系统、Amazon S3系统）3.1 HDFS的设计 HDFS以流数据访问模式来存储超大文件，运行于商业硬件集群上 下面具体解释上述句子中的各个词语的
原创
2023-08-08 11:19:43
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Spark学期心得总结 学习了spark之后我才知道Hadoop和spark还有着这种缘分：Hadoop 是由Java语言编写的，部署在分布式服务器集群上，用于存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架；其重要组件有，HDFS 分布式文件系统、MapReduce 编程
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2023-10-06 23:47:34
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众所周知，我们已经进入大数据的时候，一个公司积累的大数据对于一个公司的经营和发展是一笔巨大的财富，如何让这笔财富充分体现它的价值就需要专业的挖掘和分析技术，hadoop应运而生，hadoop作为一个专业的数据分析技术散发着勃勃生机。我们作为一个技术人员对这种新兴的技术进行狂热的追逐。我作为一个有三四年java开发经验的开发工程师也不想错过这股技术潮流，希望
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2023-07-12 15:23:22
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