Hadoop一、入门1、大数据定义2、Hadoop 入门概念①Hadoop是什么?②Hadoop发展历史③Hadoop的三大发行版本④Hadoop的优势⑤Hadoop的组成 (重点)⑥大数据技术生态体系⑦推荐系统案例3、模拟虚拟机准备①安装`epel-releaes`②安装`net-tools`③关闭防火墙,关闭防火墙开自启④创建atguigu用户,并修改atguigu用户的密码⑤配置atgui
转载 2023-09-07 09:41:47
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一、本地数据集上传到到数据仓库Hive1、 实验数据集的下载1. 将user.zip下载到指定目录 2.给hadoop用户赋予针对bigdatacase目录的各种操作权限 3.创建一个dataset目录用于保存数据集 4.解压缩user.zip文件  5.可以看到dataset目录下由两个文件  6.查看文件前五条记录&nbsp
        感觉站在大数据的风口浪尖,感受一丝丝的凉风,也很自豪啊,哈哈哈,猪被风吹飞了,我看着漫天猪飞很好奇呀。接触大数据方向的工作我们经常提的关键词无非也就是以下这些,其中的每一块都很值的挖掘,技术大牛都在其中的一个或几个领域炉火纯青。我只能说说我听过的关键词,具体每一块的精髓,还需岁月操魔。首先,大数据平台一般由以下几部分构成:1.数据源 也就是数
转载 2024-01-11 20:45:12
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大数据是什么,有什么特点?大数据概念:海量的、高速增长率的、多样化的信息资产。大数据特点(4V):Volume大量、velocity高处理效率的、variety多样化的(机构/非结构/半结构)、低价值密度的。Hadoop是什么,有什么优势?狭义:Apache 基金会开发的分布式系统基础架构,主要是为了解决大数据的存储和分析计算的问题。广义:Hadoop生态圈(数据来源层、数据传输层、数据存储层、资
转载 2023-05-26 14:08:04
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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
转载 2023-07-25 20:09:02
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1. 大数据的概念大数据(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。主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。1.2 大数据的包含以下4个特点:1.Volume(大量)2.Velocity(高速)3.Variety(多样)4
转载 2023-10-15 14:23:55
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MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一(HDFS,MapReduce,YARN和Comment),是一种分布式计算编程模型,用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想,将大文件切割成片,然后由多个map task并行处理,处理完成后交由reduce再做合并,最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
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大数据的概述一:大数据的应用场景:   1.1: 大数据的诞生        2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来 因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系
大数据在近些年来越来越火热,人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题,比如云计算、 hadoop等等。那么,大数据是什么、Hadoop是什么,大数据Hadoop有什么关系呢?  大数据概念早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌 MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布,大数据
一、什么是大数据,什么是Hadoop        大数据:指无法再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、高增长率和多元化的信息资产。        数据存储单位:bit<Byte&
转载 2024-02-22 15:39:19
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hadoop是什么?Hadoop就是为大数据应运而生、Hadoop 框架是用 Java 编写的、Hadoop是Apache下的子项目、Hadoop是分布式系统基础架构,它主要是用于大数据的处理、Hadoop可以看成是一个平台或者生态系统Hadoop生态系统包含哪些组件?有分布式存储HDFS,有并行计算 MapReduce,有NoSQL数裾库的HBase,有数据仓库工具 Hive, 有 Pig 工
转载 2023-09-06 20:43:14
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随着信息化时代的加深,国家人力资源和社会保障部新规定了13个新型职业,大数据工程技术人员赫然在列,下面我将从一个初学者的态度,搭建我们的大数据平台。系统和软件版本如下:软件相应版本操作系统CentOS 6.7JAVAJDK 1.8.0.131SCALASCALA 2.11.2HadoopHadoop 2.7.3SparkSpark 2.0.2ZeppelinZeppelin 0.6.2一、环境准备
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文章目录1. 数据存储问题2. RAID技术的原理和思路2.1 常用RAID的原理介绍2.2 RAID间的性能比较3. 大数据时代的分布式文件系统3.1 HDFS的稳固地位3.2 HDFS的技术架构核心组件3.3 HDFS的高可用设计数据存储故障容错磁盘故障容错DataNode故障容错NameNode故障容错3.4 HDFS保证系统可用性的策略冗余备份失效转移限流降级 1. 数据存储问题  大数
什么是hadooop,什么是hadoop-ha(高可用)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。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈。在未来一段时间内,hadoop将于
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大数据中比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,最常见的七种项目你们是否已经了解到位了呢,下面一起了解一下吧一、数据整合称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。 “企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成二、专业分析许多数据整合项
转载 2023-07-20 17:54:59
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好程序员浅谈大数据Hadoop有什么关系,随着信息化技术的日渐普及、宽带网络的快速兴起,以及云计算、移动互联和物联网等新一代信息技术的广泛应用,全球数据的增长速度进一步加快。与此同时,一批数据收集、存储、处理技术和应用快速发展并逐渐汇聚,那么下面给大家介绍一下吧。   1、认识大数据   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
Hadoop学习笔记01一、大数据概念大数据 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、管理和处理的数据集合。主要解决问题海量数据的采集存储和分析计算问题特点大量(Volume)高速(Velocity):处理效率多样(Variety):结构化(数据库、文本)/非结构化(音频、视频)低价值密度(Value):数据总量越大,价值密度越低。有用数据提纯二、Hadoop入门
大数据框架实例(Hadoop 原理总结)简介Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。    大概工作流程如下图: Hadoop框架中最核心的设计是HDFS(文件系统)和MapReduce(编程模型,大数据并行运算)。二、HDFS(文件系统)1、HDFS简介HDFS即Hadoop Di
1.大数据概述       近些年来,大数据这个词频繁出现在我们的生活中。那么大数据到底是什么呢,让我们一起来看一下。     通俗来说。大数据是一个概念也是一门技术,是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架。还包括了数据挖掘、数据分析、实时数
文章目录一、实验目的二、实验平台三、实验内容和要求(1) 向 HDFS 中上传任意文本文件,如果指定的文件在 HDFS 中已经存在,由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件(2) 从 HDFS 中下载指定文件,如果本地文件与要下载的文件名称相同,则自动对下载的文件重命名(3) 将 HDFS 中指定文件的内容输出到终端中(4) 显示 HDFS 中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等
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