网上有很多介绍Hadoop安装部署的资料，这篇文章不会向大家介绍Hadoop的安装及部署方法，我会重点向大家介绍Hadoop实现的基本原理，这样当我们今后学习Hadoop生态相关的知识时可以快速入门。 Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会
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2023-08-11 13:19:55
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大数据测试，对大数据测试仍然属于摸索和尝试的阶段，大家感兴趣的欢迎拍砖。
一、 模型产生的过程
· 信息收集：需明确项目目标和业务需求，根据确定的数据分析对象，确定分析对象所需要的特征信息，以及特征信息的计算方法；这个过程业务方会做很多的准备
工作，会拉数据去证明哪些特征信息与我们的数据分析对象是有关联的；
· · 建立模型：选择合适的建模
技
大数据技术原理与应用学习笔记（十）SparkSpark简介Spark与Hadoop对比Spark生态系统Spark运行架构基本概念运行架构基本流程RDDRDD特性RDD依赖关系和运行过程Spark SQLSpark部署应用方式Spark编程实践 SparkSpark简介Spark的特点：运行速度快容易使用通用性运行模式多样Spark采用Scala语言1为Spark主要编程语言，同时还支持Java
导言截止目前为止，在自己的技术生涯中，要说哪一种技术体系的学习路径最为曲折，那非大数据技术体系莫属了。相比特定编程语言的学习，相比类如云原生技术这类已然涵盖面很广的技术体系，个人感觉大数据技术的体系“繁杂度”高出了几个量级。具体原因并不是因为大数据技术体系的“难度”，而是因为其“广度”和“自由度”。“广度”——在多年的历史发展和众多企业的参与中，大数据技术及工具的门类极其繁多，特性差异化多且很多体
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原创
2022-09-25 09:38:11
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1什么是大数据1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构2、主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3、广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈2大数据发展史1、Lucene--Doug Cutting开创的开源软件，用java书写代码，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎
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2023-07-20 17:54:31
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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
第一课 大数据技术之Spark-环境和快速入门 文章目录第一课 大数据技术之Spark-环境和快速入门第一节 Spark 概述1.1 Spark介绍1.2 Spark和Hadoop选择1.3 核心模块介绍第二节 环境搭建和快速上手2.1 增加 Scala 插件2.2 快速上手wordcount2.3 wordcount优化用聚合的逻辑2.4 wordcount常用方法第三节 执行日志和常见异常3.
文章目录1. SparkSQL 概述1.1 SparkSQL 是什么1.2 Hive and SparkSQL1.3 SparkSQL 特点1.3.1 易整合1.3.2 统一的数据访问1.3.3 兼容 Hive1.3.4 标准数据连接1.4 DataFrame 是什么1.5 DataSet 是什么2. SparkSQL 核心编程2.1 新的起点2.2 DataFrame2.2.1 创建 Data
一、背景：期待解决的问题一年多之前，在经历了不成功的创业之旅后，回到了之前的企业，负责集团互联网业务的产研工作。彼时，在产研层面我们面临着以下问题:（一）在企业视角期待解决的问题1.产品交付质量的提升刻不容缓产品平台注册用户已达千余万，日均活跃用户稳定在百万左右，虽然问题和故障发生率和出现频率不高，但是在大体量用户下的客诉问题依然给市场和内部运营带来了诸多负担。更为严重的是，在市场增长关键期因为大
原创
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2023-01-02 20:11:37
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Hadoop生态链已经成为如今大数据实际意义上的实现。因此在Hadoop生态下建设数据仓库需要了解一些Hadoop的基本原理。这会对我们将来为什么这么设计数据仓库提供一些解答。Hadoop最基础的两块是它的分布式文件存储(HDFS)和MapReduce计算模型(MR)。通过大数据界的"Hello World"——统计一篇文章中每个单词出现的次数，这样一个案例来跟踪一下Hadoop是怎么做的。HDF
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2023-07-05 21:59:33
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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
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2023-10-05 22:02:40
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戳蓝字 "大数据技术与架构" 关注我们哦！
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2021-06-10 21:54:17
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2021-06-10 21:54:18
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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
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2023-07-20 17:54:50
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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散
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2023-08-10 00:09:02
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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
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
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
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2023-11-02 09:19:35
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本书的缘起与成书过程大数据经过分析能够产生高价值，这无疑已在大数据火爆的今天成为共识，从而使得大数据分析在 “大数据+” 涉及的领域（如工业、医疗、农业、教育等）有了广泛的应用。大数据分析的相关知识不仅是大数据行业的从业人员应该必备的，也是和大数据相关的各行各业的从业者需要了解的。然而，人们对大数据分析的解读有多个不同方面。从 “分析” 的角度解读，大数据分析可以看作统计分析的延伸；从 “数据”
互联网产业跨越式发展，带来了无限的商机和可能。越来越多的人将目光对准了编程。很多人想要掌握一技之长，想在IT圈子中崭露头角！于是，有朋友提问！大数据和java，这两种编程语言，哪个更好？好程序员做出了如下总结，欢迎来看！ 首先，兴趣是第一老师，喜欢什么样的技术，就此开发自己相应的技能！如果你对一门技术感到无趣，那么，在后续漫长的学习中，绝对有可能半途而废！更不用提找到适合自己，且能够长久
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2023-08-20 13:39:20
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