一.大数据概念概念:最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮Hadoop:Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的
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，那么下面由好程序员大数据培训老师给大家介绍一下吧。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、洞察力和流程优化能力的海量、高增长
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2024-05-14 14:15:02
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分享大数据技术与Hadoop之间的关系，在现如今，随着面对当前企业级用户对于自建数据中心兴趣的不断扩大，以及大数据正在以惊人的速度增长几乎触及各行各业，而大数据是一种新兴的数据挖掘技术，它正在让数据处理和分析变得更便宜更快速。大数据技术一旦进入超级计算时代，很快便可应用于普通企业，在遍地开花的过程中，它将改变许多行业业务经营的模式。但是很多人对大数据存在误解，下面就来缕一缕大数据与Hadoop之间
doris介绍Doris是一个MPP的OLAP系统，以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到终的结果(与Hadoop相似)。 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性
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2024-07-26 10:18:19
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这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。1. Hadoop1.1 背景Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 Ma
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2023-11-21 15:38:13
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在数据处理的领域中，Hadoop 和 Doris 是两种重要的技术选择。Hadoop 以其分布式存储和处理能力广泛应用于大数据场景，而 Doris 则因其高效的实时分析能力而受到重视。在这篇博文中，我将分享如何通过合理的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比来解决 Hadoop 和 Doris 的集成问题。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置适当的环境以支持 Had
Written by chenxiaochen32 ,SCUTMSTechClub Hadoop Special Interest Group.一个hadoop集群拥有许多并行的计算机，用以存储和处理大规模数据集，分布式系统是向外扩展的，当客户端计算机发送作业到计算云时，计算云将会把任务划分到多个节点进行计算，然后节点将计算结果返回到主节点进行统计，再把结果输送给客户端。这也同时说明了，hadoo
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组
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2023-10-13 15:03:24
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之前，我们简单介绍了一下Hadoop，知道他是一个处理大数据的框架。今天我们来看看Hadoop的核心构成之一—-HDFS.一、基础概念1、是什么 HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop的一个分布式文件
节点的"/home/work/path/"目录下。任务导出后目前不支持取消导出。
原创
2023-07-02 00:13:44
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大数据etl和Hadoop是当前大数据处理领域中的重要概念和技术。ETL（Extract-Transform-Load）是指从数据源中提取数据、对数据进行转换和最终加载到目标数据仓库中的过程；而Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理海量数据。
在大数据处理中，常常需要对数据进行清洗、转换和整合，以便进行进一步的分析和挖掘。ETL工具就是用来实现这一目的的。通过ETL工具，可以方便
原创
2024-06-05 04:47:08
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在SQL优化器中最重要的一个组件是查询优化器（Query Optimization），在海量数据分析中一条SQL生成的执
原创
2023-10-11 11:41:58
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Hadoop 集群被成功启动后，可以通过如下 URL 访问各节点Namenode: http://<dockerhadoop_IP_address>:9870/dfshealth.html#tab-overview
History server: http://<dockerhadoop_IP_address>:8188/applicationhistory
Datanod
目录：一、大数据技术生态图二、Hadoop1、HDFS2、MapReduce3、Yarn三、Hive1、背景2、Hive框架四、SparkRDD 初识Spark Streamming介绍五、Flume1、Flume基础概念2、核心组件配置介绍3、Kafka、Flume对比六、大数据架构图示例1、基于开源Hadoop生态技术的大数据架构图：2、Hadoop大数据生态图：前言：&n
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2024-04-10 20:09:44
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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
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2023-07-25 20:09:02
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大数据技术原理与应用作业七1. 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 MapReduce是它的开源实现。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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2023-10-19 21:08:47
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一、关于 Apache Doris 和 DorisDB、StarRocks 的关系Doris 最早是解决百度凤巢统计报表的专用系统，随着百度业务的飞速发展对系统进行了多次迭代，逐渐承担起百度内部业务的统计报表和多维分析需求。2013 年，我们把 Doris 进行了 MPP 框架的升级，并将新系统命名为 Palo ，2017 年我们以百度 Palo 的名字在 GitHub 上进行了开源，2
1. ETL的定义：是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去;2. 常用的ETL工具：主要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercent
前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。
核心技术
架构挑战：1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结
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2023-09-07 23:55:52
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大数据与Hadoop大数据概念大数据(big data,mega data)，或称巨量资料。比如TB、PB级别的数据。 5V volume 大量 velocity 高速 variet 多样 value 价值密度低 veracity 真实大数据价值数据量达到一定程度，数据本身也可以说话，数据被誉为新的生产力 当数据足够多的时候，不需要了解具体的因果关系就能够得出结论 大数据提供了多种结构的数据能够最
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2024-01-06 09:05:50
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