一、什么是大数据，4V？大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 二、数据 结构+
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2024-07-16 12:51:05
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大数据：短时间快速产生大量多种多样有价值的信息。当前谷歌三大论文： GFS -------------------->HDDS分布式文件系统（分布式的存储） MapReduce------------>分布式的处理 BigData------------------>HBase (一种数据库）解决数据量过大的问题：
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2023-07-12 12:32:30
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大数据-hadoop入门与部署大数据-hadoop入门与部署启蒙分治思想单机处理大数据问题集群分布式处理大数据的辩证HadoopHadoop项目/生态hadoop-hdfs存储模型架构设计角色功能元数据持久化安全模式HDFS中的SNN副本放置策略读写流程HDFS写流程HDFS读流程持久化机制用法部署基础设施部署配置初始化运行命令行使用伪分布式: (单一节点)完全分布式: (四节点) 大数据-ha
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2023-10-06 21:12:48
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【简介】(1)：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的[分布式存储系统]”。(2)：HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。(3)：HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；HBase同样利用Hadoop MapReduce
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2023-07-24 10:31:37
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# Hadoop 大数据能用数据库吗
## 引言
随着大数据时代的到来，对于海量的数据存储和处理变得越来越重要。在这个背景下，Hadoop成为了一个非常流行的大数据处理框架。然而，很多人会好奇，Hadoop能否直接使用数据库来处理数据呢？本文将探讨这个问题，并通过代码示例来演示Hadoop与数据库的结合。
## Hadoop与数据库的关系
首先，我们需要理解Hadoop与数据库的本质差异。
原创
2023-08-19 13:16:28
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文章目录一.大数据第一章 概念第2章 大数据特点（4V）第3章 大数据部门内组织结构二.Hadoop（入门）第1章 Hadoop概述1.1Hadoop是什么1.2 Hadoop优势（4高）1.3 Hadoop组成（面试重点）1.3.1端口号1.3.2 HDFS架构概述（Hadoop Distributed File System ）1.3.3 YARN架构概述(Yet Another Resou
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2023-07-12 12:32:41
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学习着数据科学与大数据技术专业（简称大数据）的我们，对于“大数据”这个词是再熟悉不过了，而每当我们越去了解大数据就越发现有个词也会一直被提及那就是——Hadoop那Hadoop与大数据有什么关系呢？所谓 大数据 ，就是从各种类型的数据中， 快速获得有价值信息的能力 。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信
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2023-09-22 13:20:08
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1、MR和关系型数据MR和传统的关系型数据库处理的数据是不同，传统关系型数据库处理的是较结构化数据，对于半结构化和非机构话数据处理的还不是很好，MR正好对关系型数据不擅长领域做了补充，MR输入的键值并不是数据的固有属性，而是由分析数据人员来选择的，就目前看来他们是互补的关系，MR通过HIVE实现了hadoop固有的SQL,不过mr的适应性更强一些，不过随着以后的发展关系型数据库也会慢
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2023-07-24 10:53:19
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hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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简介Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题
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2024-05-21 06:51:10
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读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Hado
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2023-07-30 15:59:20
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转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标
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2023-07-20 23:26:02
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Hadoop 3种发行版本:
Apache Hadoop旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。(实验用,有各种JAR包冲突问题!)
Hadoop CDH(企业一般选这个)
HDP(不常用)
Hadoop MapReduce：用于并行处理大型数据集的基于YARN的系统。
Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop HDFS（
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2023-07-12 12:01:17
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# Hadoop大数据集群数据导入到传统数据库的探索
在大数据时代，Hadoop成为了一个广泛使用的数据处理平台，能够高效地存储和处理海量数据。然而，传统的关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）依然在很多企业中占据着重要的地位。将Hadoop中的数据导入到传统数据库中，成为了实现数据价值的重要环节。本文将详细介绍这一过程，并提供相关代码示例。
## 1. 数据准备
在进行数据导
第0章大数据概论一、大数据概念大数据：Big Data,指的是无法在一定时间范围内使用常规软进行捕捉，管理和处理的数据的集合。需要新的处理模式来进行决策力。洞察收取海量、高增长和多样化的信息进行管理。二、大数据的特点大量高速多样性低密度值三、大数据的应用场景物流仓储零售旅游商品广告推荐保险金融人工智能…四、大数据的部门组织结构平台组：数据仓储组：数据挖掘：报表工程：第一章Hadoop简介一、什么是
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2023-07-25 20:09:02
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大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过Flume、Sqoop、Kettle等etl工具导入到HDFS，并映射到HIVE的数据仓库表中。2、事实表是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（
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2023-07-07 15:15:33
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一、HDFS 的设计思路 1）思路切分数据，并进行多副本存储； 2）如果文件只以多副本进行存储，而不进行切分，会有什么问题缺点不管文件多大，都存储在一个节点上，在进行数据处理的时候很难进行并行处理，节点可能成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理；存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低； 二、HDFS 的设计目标Hadoop Distributed File Syste
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2024-02-02 17:51:11
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一、Hadoop简介1.什么是HadoopHadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的。2.Hadoop的核心架构Hadoop Common:提供基础设施； Hadoop HDFS:(Hadoop Distributed File System)一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统； Hadoop MapReduce:一个分布式的离线并行计
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2023-09-20 10:30:43
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1.大数据与数据库1） 从Hadoop到数据库大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。大数据的出现后，很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案。Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。2） Hadoop的限制Hadoop非常适合批量处理任务，
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2023-11-08 19:01:26
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通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随
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2024-06-07 17:54:29
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