文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
转载
2023-08-13 17:57:47
147阅读
我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司​研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-13 18:30:03
794阅读
我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-25 17:17:56
808阅读
Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中，在此以Windows环境为示例，以Eclipse工具为主（也可以用IDEA）。网上也有很多开发的文章，在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结。 Hadoop是一个强大的并行框架，它允许任务在其分布式集群上并行处理。但是编写、调试Hadoop程序都有很大难度。正因为如此，Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件
原创
2017-05-17 09:29:14
1001阅读
我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-10 10:39:06
794阅读
第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程！课程英文名：The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全下载地址课程编号：307 百度
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。大数据，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
刚接触大数据一个月，把一些基本知识，总体架构记录一下，感觉坑很多，要学习的东西也很多，先简单了解一下基本知识什么是大数据：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，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。大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多
大数据时代：大数据无处不在！ 大数据的主要分析逻辑： 1.做全样而非抽样的分析 2.追求效率 3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程：数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要：数据存储与管理（分布式存储）集群 数据处理与分析（分布式处理）集群技术层面： 数据采集与预处理 数据存储和管理 数据处理与分析
转载
2023-07-29 18:56:51
116阅读
目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）Ta
转载
2023-07-18 22:26:12
85阅读
目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
转载
2023-08-08 10:02:29
174阅读
具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。大数据来源广泛，应用需求和数据类型都不尽相同，不过最基本的处理流程是一样的。而今天我们就一起来了解和学习一下，关于数据的处理都可以从哪些步骤来实现。 一个步骤叫数据的收集。先得有数据，数据的收集有两个方式： 一、拿。专业点的说
作者: Divakar等摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
转载
2023-07-08 15:59:04
118阅读
最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧，并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下，感觉非常的棒
这里就把这个方法和大家分享一下，一起讨论一下这种方式的成熟度.
简单说明
转载
2023-07-10 21:16:02
171阅读
对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。Doug Cutting受
转载
2023-08-21 17:40:13
106阅读
大数据工具可以帮助大数据工作人员进行日常的大数据工作，以下是大数据工作中常用的工具：1. HivemallHivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。支持的操作系统：与操作系统无关。2. MahoutMahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供
转载
2023-07-20 17:50:11
54阅读
物联网系统的数据处理包括实时流式处理和批量离线处理，尤其对实时计算的要求很高，因此需要可以满足海量数据处理的架构。 物联网系统的数据处理需求 Lambda架构Lambda架构在互联网领域是一种非常常见的数据处理架构。将实时处理任务和批处理任务分两条线走。 Lambda架构中实时处理和批处理分开进行 数据从底层的数据源开始，经过各种各样的格式进入大数据平台，在大数据平台中经过Ka
转载
2023-08-30 14:36:21
238阅读
很多事情在执行的时候都是有一定的流程的，那么大数据的处理也不例外，这是因为有关程序都是需要逻辑的，而大数据处理也需要逻辑，这也就需要流程了。那么大数据处理的基本流程是什么呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的，特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够，更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘，更甚者还要实时进行数据分析，学习，如双十一淘宝的交易量的实时展示。大数据什么叫大？4个特征：体量化 Volume，就是量
转载
2017-05-03 13:54:04
527阅读
