HDFS是一个不错的分布式文件系统，它有很多的优点，但也存在有一些缺点。目前而言，它在以下几个方面就效率不佳： 低延时访问 HDFS不太适合于那些要求低延时（数十毫秒）访问的应用程序，因为HDFS是设计用于大吞吐量数据的，这是以一定延时为代价的。HDFS是单Master的，所有的对文件的请求都要经过它，当请求多时，肯定会有延时。当前，对于那些有低延时要求的应用程序，HBase是一个更好的选
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2023-06-14 16:27:37
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阿帕奇HadoopApache™Hadoop®项目开发了用于可靠，可扩展的分布式计算的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它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。该库本身不依赖于硬件来提供高可用性，而是被设计用来检测和处理应用程序层的故障，因此可以在计算机集群的顶部提供高可用
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2023-12-20 21:04:22
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1.Kylin是什么?Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。Apache Kylin™ 令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。定义数据集上的一个星形或雪花形模型 在定义的数据表上构建cube 使
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2023-12-07 03:38:28
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1.1认识HDFS当数据集的大小超过单台计算机的存储能力时，有必要将其进行分区并存储在若干台单独的计算机上。而通过网络来进行管理的跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。该系统架构于网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通的文件系统更为复杂，比如容忍节点故障且不丢失任何数据等。1.1.1HDFS的优缺点优点：（1）适合存储超大文件：存储在Hadoop分布式文件系统的文件
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2023-07-21 14:52:53
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spark框架体系先通过flume采集数据，然后可以用MapReduce对数据进行清洗和分析，之后存储到HBase，也相当于存储到HDFS中。hadoop优缺点优点 ： 1.高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力强大； 2. 高扩展性：Hadoop是在高可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中； 3.高效性：Hadoop能在节点中动态移动数据，并
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2023-09-20 10:40:22
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官方API链接地址：http://hadoop.apache.org/docs/current/一、什么是HDFS？ HDFS(Hadoop distributed file system):Hadoop上面的通用的分布式文件系统，具有高容错，高吞吐量的特性，同时它也是Hadoop的核心。二、Hadoop的优缺点 优点：
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2023-07-13 18:01:36
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Hadoop的组成，Hadoop的组成主要分为三个部分，分别为最著名的分布式文件系统（HDFS）、MapReduce框架、储存系统（HBase）等组件。
HDFS：数据切割、制作副本、分散储存
MapReduce:拆解任务、分散处理、汇整结果
HBase:分布式储存系统
Hadoop是一个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
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2023-07-12 13:21:48
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HDFS的优点： 1、处理超大文件 这里的超大文件通常是指百MB、甚至数百TB大小的文件。目前在实际应用中，HDF
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2023-08-04 12:51:32
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主机角色分配：NameNode、DFSZKFailoverController角色oversea-stable、bus-stable；需要安装软件有：JDK、Hadoop2.7.1nod3主机角色分配：ResourceManager；需要安装软件有：JDK、Hadoop2.7.1node4、node5、node6主机角色分配：JournalNode、DataNode、NodeManager、Quo
原创
2018-06-15 11:46:05
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## Apache Hadoop 实现流程
Apache Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和处理。在教会小白如何实现 Apache Hadoop 之前，我们先来了解一下整个实现的流程。
### 整体流程
下面是实现 Apache Hadoop 的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 步骤 1 | 准备环境 |
| 步骤
原创
2023-08-19 13:27:15
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Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后
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2023-08-09 11:04:29
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Apache™Hadoop®项目为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集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机器，每台机器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，而是设计用于在应用层检测和处理故障，从而在一组计算机之上提供高可用性服务，每个计算机都可能出现故障。该项目包括这些模块：Ha
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2023-07-05 15:49:34
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介绍在这篇博客里，我将介绍Apache Hadoop HDFS的架构。如果想熟练掌握Hadoop，HDFS&YARN是两个很重要的概念。在上一篇博客中，你已经知道了HDFS是一个分布式文件系统，部署在廉价的硬件上。现在，是时候来更深入地了解HDFS来发现它的神奇。本篇博客主要包含一下内容：HDFS的Master/Slave拓扑结构NameNode，DataNode和Secondary Na
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2023-09-16 11:06:41
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# 实现Hadoop Archive缺点的解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Hadoop Archive缺点的解决方案。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程图
```mermaid
pie
title Hadoop Archive缺点解决方案流程
"压缩文件" : 30
"归档文件" : 30
"解压文件" : 30
原创
2024-03-04 05:10:32
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# Hadoop 优缺点
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统（GFS）的思想。Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce两个核心组件组成，它们共同构成了Hadoop的基本架构。
## 整体流程
为了帮助你理解Hadoop的优缺点，让我们一起
原创
2023-10-01 10:17:40
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duce模块配置yarn-site.xml yarn模块配置第三类1个： workers。......
推荐
原创
2023-04-05 11:12:45
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Hadoop简介： Hadoop是Apache软件基金会旗下的一份开源的分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于Java语言开发的（c c++ 都可以在Hadoop上开发），具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中。Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（分布式文件存储）和 MapReduce（分布式文件处理）。Hadoop被
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2023-07-24 16:54:16
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由于Hadoop版本混乱多变，因此，Hadoop的版本选择问题一直令很多初级用户苦恼。本文总结了Apache Hadoop和Cloudera Hadoop的版本衍化过程，并给出了选择Hadoop版本的一些建议。1. Apache Hadoop1.1 Apache版本衍化截至目前（2012年12月23日），Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoo
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2024-01-09 21:48:49
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上节我们学习了JDK安装，这节我们学习一下Hadoop的安装及环境配置首先我们需要到Apache官网下载我们需要的Hadoop版本，Apache产品官网是：http://archive.apache.org/dist/如下图所示，我们可以看到有很多种产品，这里我们需要的是Hadoop因此我们点击hadoop。  
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2024-01-09 22:45:38
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一、项目起源在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。早在 2003 年的时候，Google 就已经面对大于 600 亿的搜索量。但是数据的大规模处理技术还处在彷徨阶段。当时每个公司或者个人可能都有自己的一套工具处理数据。却没有提炼抽象出一个系统的方法。在海量数据处理的需求下，一个通用的分布式数据处理技术框
