2、名词(很多)     ================================================== 一、各章概述(Hadoop部分、Storm部分) (一)、Hadoop的起源与背景知识 1、什么大数据?核心问题? 举例:(1)商品推荐   问题1:大量的订单如何存储?  问题2:大量的订单如何计算? &n
文章目录一、大数据概述二、Hadoop是什么2.1 HDFS架构概述(大硬盘)2.2 YARN架构概述(资源调度)2.3 MapReduce架构概述(计算)2.4 大数据技术生态体系 一、大数据概述大数据(Big Data) :指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理 和处理的数居集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞穿发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产主要
转载 2023-07-12 12:33:28
181阅读
# Hadoop大数据基础与应用 在信息技术飞速发展的今天,大数据的处理和分析已成为企业和组织获得竞争优势的重要手段。Hadoop是一个广泛使用的开源框架,能够分布式存储和处理大数据。本文将为大家介绍Hadoop的基本概念及其使用实例,并结合代码示例进行说明。 ## 什么是HadoopHadoop是一套基于Java的开源软件框架,主要用于处理大规模数据集。它有以下核心组件: 1. **
原创 8月前
25阅读
文章目录1 分布式文件系统1.1 计算机集群结构1.2 分布式文件系统的结构2 HDFS简介3 HSFD相关概念3.1 块3.2 名称节点3.2.1 名称节点的数据结构3.2.2 FsImage文件3.2.3 名称节点的启动3.2.4 SecondaryNameNode的作用3.3 数据节点4 HDFS体系结构4.1 HDFS体系结构概述4.2 HDFS命名空间管理4.3 通信协议4.4 客户端
# Hadoop 大数据开发基础 ## 1. 什么是 HadoopHadoop 是一个开源的框架,可以处理大规模数据,提供了存储和处理海量数据的能力。它主要由两个部分组成:Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和 MapReduce。 ## 2. 开发流程概述 在学习 Hadoop 大数据开发之前,我们需要了解整个工作流程。以下是 Hadoop 开发的基本步骤: | 步骤 | 描述
原创 9月前
14阅读
大数据入门-Hadoop基础 1 大数据背景 1-1 大数据4V特性 数据量 Volume 多样性,复杂性 Variety(结构化和非结构化数据) 基于高度分析的新价值 Value (价值密度的高低和数据总量是成反比的) 速度 Velocity 1-2 大数据带来的技术变革 技术驱动:数据量大 存储 ...
转载 2021-08-17 16:21:00
168阅读
2评论
第一章:hadoop介绍大数据技术介绍数据的来源在早期,数据是通过调查问卷的方式进行,但互联网的兴起,数据的调查不需要问卷方式,可以通过用户的操作行为来记录并进行统计,且并数据是大规模的存储在存储服务器集群中。什么是大数据大数据(bigdata),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量
Datanode负责 HDFS 数据存储。HDfS 中的 block 默认保存3份。Jobtracker通常与 NameNode 在一个节点启动。HDFS 默认 Block Size为64MB或128MB集群的最主要瓶颈是磁盘 IOSecondaryNameNode 的作用是帮助 NameNode 合并编辑日志,减少 NameNode 启动时间Puppet 、Pdsh 、Zookeeper可以作为
启动hadoop系统,使用sbin/strat-all.sh命令时,请给出启动顺序namenode --> datanode --> secondarynamenode --> resourcemanager -->nodeamnager大数据的四特性 4v1.数据量大 2.数据类型多 3.商业价值高 4.处理速度快hadoop是什么,作用是什么,适用于什么场景--
大数据技术原理与应用学习笔记(八)本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFS HA(高可用性)HDFS FederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0中的缺陷YARN设计思路YARN体系结构ResourceManagerApplicationMasterN
转载 2024-02-29 10:52:29
80阅读
一、什么是大数据?1.1 大数据核心的问题有:1、海量数据如何存储? 2、海量数据如何计算?1.2 大数据解决了以上两个问题。举两个例子:1、大型电商网站的商品推荐,海量的历史的售卖数据如何存储?如何从海量的历史售卖数据中计算出盈利最大化的数据推荐给用户? 2、天气预报,海量的天气数据如何存储?如何从海量的历史数据中计算预测出未来的天气?二、传统数据处理过程与大数据体系随着数据库的
大数据概念:大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据特征:分布式结构: 由于分布在不同的主机上的进程,协同工作,一起才能构成整个应用。4V特征: Volumn:体量大,单个数据体量大,数据条数也是海量。 Velocity:数据快,数据时效性高,由于数据基数大的原因,数据的操作必须要高速。 Variaty:样式多,可以存储多种类型的数据,包括结构化数据
转载 2023-10-21 21:57:02
198阅读
csdn上没标答案粗体,为了方便复习,资源文档链接放这一、填空题1.大数据的4V特征包含大量、多样、高速和价值。 2.Hadoop三大组件包含HDFS、MapReduce和Yarn。 3.Hadoop2.x版本中的HDFS是由NameNode、DataNode和Secondary NameNode组成。 4.Hadoop发行版本分为开源社区版和商业版。 5.目前Apache Hadoop发布的版本
文章目录python基础内置数据类型python特点:基本内置类型对象内置数据结构(如何组织)序列集合映射拓展数据类型np.ndarray类型数据对象基本属性 ndim shape dtype Itemsize size基本方法Pandas.Series类型数据对象Pandas.DataFrame类型数据对象数据分析方法开源平台与工具 python基础内置数据类型python特点:弱数据类型、面
一、第一章#,Hadoop的两大核心:    #,HDFS,分布式文件系统,存储海量的数据;    #,MapReduce,并行计算框架,实现任务分解和调度;#,Hadoop的优势有哪些呢?    #,高扩张;    #,低成本,不依赖于高端硬件,只要普通pc就可以了,使用软件的容错就可以保证系统的可靠性; 
目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。基础概念大数据的本质一、数据的存储:分布式文件系统(分布式存储)二、数据的计算:分部署计算基础知识学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础学习路线(1)Java基础和Linux基础(2)Hadoop的学习:体系结构、原理、编程第一阶段:H
转载 2023-09-12 19:59:28
421阅读
Hadoop基础知识小结从大三暑假开始接触了大数据的工具和框架,但是这些工具一直是使用得云里雾里,原因是不了解背后机制。 所以最近学了一波大数据的相关知识和流行框架Hadoop的工作原理。大数据定义:是一门概念也是一门技术,以Hadoop为代表的各种数据分析技术。 包括实时数据处理、离线数据处理;数据分析、数据挖掘和用机器算法 进行预测分析等技术。时下代表大数据框架:Hadoop、Spark大
目录1、搭建开发环境2、获取api中的客户端对象3、DistributedFileSystem实例对象所具备的方法4、HDFS客户端操作数据代码示例 目录1、搭建开发环境window下开发的说明: A、在windows的某个目录下解压一个hadoop的安装包 B、将安装包下的lib和bin目录用对应windows版本平台编译的本地库替换 (这里我的环境是win10、hadoop2.6.4。
文章目录HDFS的操作环境配置免密码登录Linux系统的步骤第一步: 通过该命令获得密钥第二步:复制文件第三步:免密登录jdk的配置部署HDFS的环境解压hadoop文件java的二次配置配置core-site.xml 核心配置NameNode配置hdfs-site.xml 基础配置SecondaryNode配置slaves文件格式化hdfs 非常重要启动集群角色进程查看:jpshadoop安装
转载 2023-07-20 17:52:14
53阅读
大数据开发 入门 初学者 基本概念Q1、做大数据开发一般都在Hadoop、Hive、Mahout等这些技术平台上实施是吧,hadoop和其他的之间的关系是什么?A1:http://wenku.baidu.com/link?url=j6jGVmRINwiaxUDfR3caoGZaSWAJnHCpEL5HLJ5qHnORKj6r9n6nJYTJKGkswhwNNNb99sjcuJlsXW7cLe8tO
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5