大数据技术总结大纲概念应用难题技术栈大数据架构1. 数据收集Sqoop/CanalFlumeKafka2. 数据存储HDFSHBaseKudu3. 分布式协调与资源管理ZookeeperYarn4. 数据计算MapReduceSparkImpala/PrestoStormFlink5. 数据分析HivePigSparkSQLMahout/MLLibApache BeamMOLAPHadoop发行
转载
2023-12-25 19:10:37
72阅读
1.试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece ，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的开源的分布式并行编程框架。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
转载
2023-10-05 22:02:40
1034阅读
Hadoop大数据技术复习资料 钟兴宇1.选择题15空，共30分。Hadoop以HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）和MapReduce（Google MapReduce 的开源实现）为核心。hadoop三种安装方式：单体，伪分布式，完全分布式Hadoop集群启动时个进程的启动顺序：namenode，datanode，secondn
转载
2023-11-16 13:38:38
186阅读
数据库时代要说大数据的真正起源，必须得提到数据库。无论是移动互联网还是PC因特网，或者是计算机本身，背后都是一群又一群程序员写的程序，而一切程序说到底都还是对数据的处理。如果把数据处理比作一个王国的话，那这个王国的国王就是数据库。那什么是数据库呢？用最简单的话来说，就是一个用户可以把数据存储在数据库，需要的时候，用户可以告诉数据库，我需要某些数据，然后数据库会自行完成实际的数据处理过程，返回数据给
原创
2021-09-28 21:15:15
10000+阅读
点赞
2评论
一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
转载
2024-05-15 20:53:04
260阅读
# Hadoop大数据技术与应用
## 引言
随着信息技术的迅速发展，数据的产生速度与日俱增，如何有效存储、处理这些庞大的数据成为了当今社会的一大挑战。Hadoop作为一种广泛应用的开源框架，凭借其强大的分布式存储与处理能力，逐渐成为大数据领域的重要组成部分。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，旨在支持分布式应用程序的开发与执行。它能够以很
原创
2024-10-22 06:17:34
70阅读
在如今这个大数据时代，Hadoop作为一种重要的大数据处理框架，被广泛用于海量数据的存储和分析。本文将围绕解决“大数据技术与应用Hadoop”相关的问题，详细介绍整个过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展等方面的内容。
### 背景定位
在许多企业中，尤其是技术驱动型的公司，数据量以惊人的速度增长。对于数据的实时处理和分析成为了业务决策的重要依据。这一背景下，Ha
大数据技术原理与应用学习笔记（二）本系列历史文章HadoopHadoop简介Hadoop的特性Hadoop在企业中的应用架构Hadoop的版本Hadoop项目结构Linux和Hadoop安装Hadoop集群部署 HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop简介Hadoop两大核心：分布式文件系统
转载
2023-09-13 16:32:42
136阅读
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、 Hadoop的优化与发展1.1 Hadoop的局限对于MapReduce和HDFS【不包含其它组件】：1、抽象层次低，仍需手工编写代码完成功能2、表达能力有限，MapReduce抽象的Map和Reduce函数，在降低开发复杂度的同时，也带来了表达能力有限的问题，导致一些任务无法用Map和Reduce函数来完成3、开发者自行管理作业间的依赖关系。一个作业Job只包含Map和Reduce两个阶段
转载
2023-07-20 17:54:50
231阅读
基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘一、大数据技术1.1大数据的定义大数据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、高增长率和多样化的信息资产。从某种意义上来说，大数据是为了更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。 简而言之，大数据就是数据分析的前
转载
2023-11-02 09:19:35
10阅读
如果你初来乍到，大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。让我们开始吧：1.MaxCompute（原名ODPS）。由中国阿里云自主研发的大数据平台产品MaxCompute，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，可以经济并高效的分析处理海量数据，为全球60个国家，180万家企业提供计算能力。https://
数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
转载
2023-05-30 09:06:14
146阅读
2.1 Hadoop概论创始人：Doug Cutting 1.简介： 开源免费;操作简单，极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java； Hadoop两大核心：HDFS+MapReduceHDFS：海量数据存储MapReduce：海量数据的处理 2.起源：原本是文本搜索库，模仿谷歌的搜索引擎；融
转载
2023-05-26 14:08:20
249阅读
目录2.1Hadoop简介HDFS（分布式文件系统）MapReduce（分布式并行编程框架）Hadoop的特点Hadoop的应用编辑Hadoop版本的变化2.2Hadoop项目结构TezSparkHivePigOozieZookeeperHBaseFlumeSqoopAmbari2.3Hadoop集群的部署和使用NameNodeDataNodeJobTracker，TaskTracker备份Sec
转载
2023-07-14 20:47:06
150阅读
内容太多了，想着就这样大眼瞪小眼的也没办法，还不如整理一份。Tips：真要学习的就绕开吧，仅为考试所用，太难的内容没有
原创
2021-05-12 23:02:14
447阅读
一、Hadoop入门1.1大数据技术介绍大数据技术生态体系：Hadoop 元老级分布式海量数据存储、处理技术系统，擅长离线数据分析Hbase 基于hadoop的分布式海量数据库，离线分析和在线业务通吃Hive sql 基于hadoop的数据仓库工具，使用方便，功能丰富，使用方法类似SQLZookeeper 集群协调服务Sqoop数
原创
2022-02-21 14:48:16
593阅读
本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共15章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Spark、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、M
转载
2024-01-10 09:46:56
63阅读
文章目录2.hadoop2.1 简介2.2项目结构2.3安装2.4集群的部署和使用 这是慕课网林子雨老师开设的课程，这本书也是林子雨老师写的。感兴趣的戳 MOOC 《大数据技术原理与应用》。 2.hadoop2.1 简介用java开发，可以支持多种编程语言是一个项目，是一整套方案的集合体两大核心hdfs，用来分布式存储MapReduce，分布式并行框架，用来处理特性可靠，一台有问题，剩下的仍能
转载
2024-01-10 19:47:05
27阅读
5.大数据可能带来什么样的问题？如何应对这些隐患？ 一、所带来的问题：(1)分布式系统大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。(2)数据存取大数据系统需要访问控 ...
转载
2021-09-14 15:08:00
167阅读
2评论
