文章目录1. 分布式文件系统（HDFS）1）NameNode2）SecondaryNode2. 资源管理调度框架Yarn1）ResourceManager2）ApplicationMaster3）NodeManager4）Container3. 分布式协调服务ZooKeeper4. 数据仓库工具Hive1）HiveServer25. 分布式计算框架Spark1）Spark SQL2）Spark
转载
2023-08-31 19:05:30
127阅读
bboss大数据抽取工具功能特点如下：
实现db到hadoop hdfs数据导入功能，提供高效的分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中；能有效解决按字段分区抽取数据时，各分区数据不均匀导致作业任务处理节点负载不均衡的问题。 灵活的作业任务处理模式：可以增量方式执行作业任务，作业可以停止后重新执行，重新执行时只需执行未完成的作
Hadoop和大数据在人们对云计算这个词汇耳熟能详之后，大数据这个词汇又在最短时间内进入大众视野。云计算对于普通人来说就像云一样，一直没有机会能够真正感受到，而大数据则更加实际，是确确实实能够改变人们生活的事物。Hadoop从某个方面来说，与大数据结合得更加紧密，它就是为大数据而生的。大数据的定义“大数据”（big data），一个看似通俗直白、简单朴实的名词，却无疑成为了时下IT界最炙手可热的名
apache大数据数仓各组件部署搭建第一章 环境准备1. 机器规划准备3台服务器用于集群部署，系统建议CentOS7+，2核8G内存172.19.195.228 hadoop101 172.19.195.229 hadoop102 172.19.195.230 hadoop103[root@hadoop101 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux re
转载
2023-12-08 23:17:58
27阅读
文章目录1.Hadoop1.1 定义1.2 特点优点1.3 Hadoop优化1.3.1 Mapreduce跑的慢的原因1.3.2 优化方法2.HDFS2.1 HDFS设计目标2.2 HDFS的重要特性2.3 优缺点2.4 小文件解决方法3.HBase3.1 特点3.2 架构4.Zookeeper4.1 工作机制4.2 特点4.2 选举机制4.3 监听器原理4.4 部署方式有哪几种？集群中的角色有
转载
2023-07-24 11:17:20
7阅读
大数据集群安装写在前头集群安装部署HadoopHA与ZOOKEEPERHBASEHIVEFLUMEKAFKASPARKKylinKafka-eagel问题排查 写在前头本文就是一些个人安装 Apache Hadoop集群（包括其一些生态组件）时的一些过程。集群安装部署Hadoop确定集群数，最好为奇数台修改hosts文件映射（最好保证机器的ip为静态ip）上传Hadoop，jdk压缩包，并解压配
转载
2023-07-12 14:44:41
45阅读
# 实现Hadoop大数据组件图谱
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title Hadoop大数据组件图谱实现流程
section 操作步骤
安装Hadoop: done, 2022-01-01, 2022-01-05
安装Hive: done, 2022-01-06, 2022-01-10
安装HBase: done, 2022-
原创
2024-03-08 05:33:52
46阅读
认知和学习Hadoop，我们必须得了解Hadoop的构成，下面通过Hadoop构件、大数据处理流程，Hadoop核心三个方面进行一下介绍：hadoop中有3个核心组件：分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的map
转载
2023-05-22 17:45:04
74阅读
Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce:分布式计算框架一.HDFS1.HDFS概述HDFS是google三大论文之一的GFS的开源实现，是一个高度容错
转载
2023-09-06 09:59:54
1924阅读
Hadoop HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理 HADOOP的核心组件有 HDFS（分布式文件系统） ARN（运算资源调度系统） MAPREDUCE（分布式运算编程框架）重点组件： HDFS：分布式文件系统 MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架 HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQ
转载
2024-05-13 09:58:37
32阅读
# Hadoop大数据平台技术组件实现流程
## 1. 介绍
在开始教授如何实现Hadoop大数据平台技术组件之前，我们先来了解一下Hadoop大数据平台的基本概念和组成部分。
Hadoop大数据平台是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它主要由以下几个组件组成：
- Hadoop Distributed File System (HDFS)：分布式文件系统，用于存储
原创
2023-08-31 09:53:08
50阅读
大数据框架目录大数据框架一、Hodoop四大组件：HDFS/MapReduce/YARN/Common二、Zookeeper三、Hive四、Spark五、ETL六、ngnix七、Redis八、Oracle十一、Jsp/node.js/JQueryEcharts一、hadoop hadoop 的四大组件： HDFS：
转载
2023-09-14 13:38:12
267阅读
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。为了解决这个问题，优步开发了Hudi项目，这是一个增量处理框架，高效和低延迟地为所有业务关键数据链路提供有力支持。事实上，Uber
转载
2024-09-13 13:47:46
86阅读
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
64阅读
一、引入 hadoop的分布式计算框架（MapReduce是离线计算框架） 二、MapReduce设计理念 移动计算，而不是移动数据。 Input HDFS先进行处理切成数据块（split） map sort reduce 输出数据（output HDFS） 三、示例 Mapping是根据我们书写的
原创
2021-07-29 16:21:59
296阅读
PIE-SDK 二次开发PIE-SDK是一套PIE的可重用的通用的二次开发组件集，基于PIE-SDK我们可以进行组件式和插件式的二次开发，下面我将分别介绍如何使用PIE-SDK进行组件式和插件式的二次开发注：需要安装好vs2015以及PIE-SDK组件式二次开发为支持组件式二次开发，PIE-SDE为我们提供了MapControl、TOCControl、PageLayoutControl三个控件使用
转载
2024-09-24 11:28:17
59阅读
传送门：大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（一）大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（二）大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（三）大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（四）大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（五）大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（六）大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（七）内容包括： （1）Hadoop的介绍 （2）集群环境搭建
转载
2024-02-23 11:09:26
25阅读
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
转载
2023-09-27 22:12:54
95阅读
2 Hadoop的组成部分 2.1 Hadoop 的生态系统Hadoop 整体设计Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件，HDFS 负责分布储存数据，MapReduce 负责对数据进
转载
2023-07-12 12:33:21
88阅读
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
189阅读
