写在前面的话：不要被技术吓到哦 ，本文尽量写的白话，致力为从事大数据的运营、咨询规划、需求以及想学习大数据的入门者提供知识分享@……@首先阐述两个事实，然后再针对事实来引出问题的解决方案，以更好的帮助我们来理解Hadoop处理架构:1、数据现状：2000年以前，结构化数据占主流地位，数据大多标准的数字数据，而2000年以后，非结构化的数据异军突起，来自监控、网站的视频和图像数据，以及来自微博等网页
HDFS详解——大数据
一、大数据简介
1、大数据特征
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2023-07-12 11:48:27
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1.什么是大数据？ 短时间内快速产生海量的多种多样的有价值的数据。2.大数据中的技术 ①分布式存储 ②分布式计算 分布式批处理 攒一段时间的数据，然后在未来某个时间处理这批数据。 分布式流处理 不需要攒数据，直接处理，每产生一条数据，立刻对这条数据进行处理。3.分布式存储的数据类型非结构化的数据 主要是数据之间的关联系不大，想文本图片之类的数据。结构化的数据 数据之间关联系很大，例关系型数据库这种
一、大数据概况
（1）大数据的特征（4V）
Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生 Velocity(速度快)：数据增长速度快，时效性高 Variety(多样化)：数据种类和来源多样化 结构化数据（表）、半结构化数据（json xml）、非结构化数据（视频 音频 日志文件） Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值
（2
面对企业级数据量，单机容量太小，无法存储海量的数据，这时候就需要用到多台机器存储，并统一管理分布在集群上的文件，这样就形成了分布式文件系统。HDFS是Hadoop下的分布式文件系统技术，Ceph是能处理海量非结构化数据存储的对象存储技术，本文将对他们的架构原理、特性和优缺点做介绍。— 分布式文件系统HDFS —HDFS全称为Hadoop Distributed File System，在
1.什么是大数据大数据是一种方法论，一句话概括，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据来辅助决策。2.结构化数据与非结构化数据什么是结构化数据 结构化数据是指驻留在记录或文件中的固定字段中的任何数据。这包括关系数据库和电子表格中包含的数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进彳存储和管理。 结构化数据特点 1.结构化数
每个服务对应介绍如下：HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System），是一个分布式文件系统。它具有高容错性的特点，可以被广泛的部署于廉价的PC之上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，能够满足多来源、多类型、海量的数据存储要求，因而非常适用于日志详单类非结构化数据的存储。HDFS架构采用主从架构（master/slave）。一个典
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2023-07-12 19:37:09
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目录1 HDFS 概述1.1 HDFS 产出背景及定义1.2 HDFS 优缺点1.3 新框架的学习方法2 HDFS体系结构2.1 NameNode介绍2.2 SecondaryNameNode介绍2.3 DataNode介绍2.4 NameNode总结1 HDFS 概述1.1 HDFS 产出背景及定义1）HDFS 产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系
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2023-08-24 20:57:19
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HDFS HDFS是Hadoop整体架构的底层存储系统，从数据结构上来说，它适合存储半结构化、非结构化、多维的数据，如果实时性要求不高，那么它也可存储关系性很强数据的数据。从数据量来说，它的分布式体系和容错机制可容纳PB级别的数据。从统计角度来说，HDFS可通过MapReduce对数据进行无限次数有规律的统计分析，最后达到数据挖
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2023-09-20 12:45:05
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从clodago发布的2019年的存储独角兽名单来看，里面已经没有做全闪存的公司了，大部分都是做数据管理的。这也说明数据管理是现在最大的存储风口，而全闪存已经风光不再了。 而数据管理的难点是非结构化数据的管理，因为这块的数据量巨大，传统的方法基本无能为力，因此聚焦这块的创新公司也就非常多。咨询公司GigaOm最近发布了两个关于非结构化数据管理的报告，报告虽然遭到了很多没有入围公司的吐槽，但有
1、首先Hadoop是什么?Hadoop是一个分布式计算的解决方案.。（从一个大的方向来讲）Hadoop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，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据
HDFS入门1.分布式文件系统HDFS 当单台服务器的存储容量和计算性能已经无法处理超大文时，分布式文件系统应运而生。为了存储超大文件，可以将文件切分成很多小“块”，将这些块均匀的存储在多台服务器上，然后，通过一套系统来维护这些文件数据块。当用户需要访问这些超大文件时，该系统将后台多台服务器上存储的“块”进行临时拼装，并返回给统一的客户端，用户就像操作一台计算机一样，自然地访问该超大文件。这套系
在大数据环境下使用海量的非结构化数据，所以我们常使用HDFS分布式文件系统和NoSQL数据库进行存储HDFS分布式文件系统HDFS特点：存储数据较大支持流式数据访问支持多硬件平台数据一致性高有效预防硬件失效支持移动计算HDFS局限性：不适合低延迟的数据访问无法高效地存储大量小文件不支持多用户写入以及任意修改文件HDFS的体系结构NameNode和DataNodeHDFS采用主从结构存储数据，Nam
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2023-08-08 15:46:53
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目录
情景假设
将结构数据和非结构数据关联起来
1 上传数据
2 建立Hive表并通过Impala和Hue查询数据
情景假设
仅仅产出关于结构数据的数据报告无法使上级满足，因此需要使用其他方法展现数据价值。 提出第二个问题：被浏览最多次的商品销售得最多吗？ hadoop可以在不重建整个数据库得情况下存储非结构和半结构数
所谓“大数据”，是指数据量太大以至于目前手头的数据管理工具已经不便于管理数据。大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异（包含结构化、半结构化和非结构化数据）的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。 随着信息化时代的飞速发展，大数据也面临着存储、计算、管理、分析等的艰难挑战。这时，大数据处理的最佳工具——Hadoop就应运而生了。
结构化数据与非结构化数据的区别（转载） 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。 定义： 结构化数据：即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑
HDFS是什么1、HDFS是hadoop的一个存储子模块。 2、HDFS（全称Hadoop Distributed File System），即为hadoop的分布式文件系统 3、File System：文件系统，操作系统用来存储和管理文件的软件。即对文件进行增删改查等事务操作。 4、当需要存储的数据过大，超过一个计算机的存储范围。HDFS就可以将文件分成N个Block快存储在不同的计算机上。管理
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2023-07-24 11:05:16
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时常有人讨论结构化数据、非结构化数据。而且经常有争论。有人说数据库是结构化（数据），Excel也是一种数据库，所以Excel是结构化。有人说非结构化数据就是图片、视频、声音这些，所以Xml，Json不是非结构化，可以算作半结构化。有人说图片文件也是有结构的，包括视频流也是有结构的。 我们先
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2023-07-21 12:01:25
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方案背景数字化转型推动着数据的快速增长。新摩尔定律表明，全球数据总量每过 18 个月就会增长一倍，预计到 2020年全球数据总量将达到 3,5000EB。其中，在高速增长的数据中，非结构化数据占比超过 80%。大数据时代，数据体量越来越庞大。在数据量高速增长的同时，对于数据的存储、管理以及如何利用数据产生价值，成为用户关注的核心，而传统存储已然不能满足上述诉求。一、扩容难、成本高随着数据的高速增长
一、认识HDFS1.分布式文件系统当单台服务器的存储量和计算性能已经无法处理超大文件时，分布式文件系统应用而生。为存储超大文件，可将文件切分为很多“块”，并将其均匀的存储在多台服务器上，然后通过一套系统来维护这些“块”。当用户需要访问时，该系统将后台多个服务器上存储的“块”临时拼装，并返回给统一的客户端，用户就像是操作一台计算机一样访问该超大文件，这套系统就是“分布式文件系统”。 &nb
