文章目录一 基础1.hadoop简介2.hadoop架构设计⑴hadoopcommon hadoop基础设施模块⑵hdfs 分布式文件系统⑶mapreduce 实现在很多机器上分布式并行运算⑷yarn 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源3.hadoop的优缺点⑴优点⑵缺点4.hadoop名词以及他们之间的关系⑴hbase hive hdfs hue⑵spark mapre
现在已经进入了2019年了，我在这里给大家整理了2018年成功晋升为 Apache TLP 的大数据相关项目。2018年晋升成 TLP 的项目不多，总共四个，按照项目晋升的时间进行排序的。Apache Trafodion：基于 Hadoop 平台的事务数据库引擎2018年01月10日，Apache Trafodion 成功晋升成 TLP 的，参见这里。Apache Trafodion 最初由 He
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2023-08-23 20:59:21
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【前言】大数据的五大问题：当传统的方法已无法应对大数据的规模、分布性、多样性以及时效性所带来的挑战时，我们需要新的技术体系架构以及分析方法来从大数据中获得新的价值。McKinsey Global Institute在一份报告中认为大数据会在如下几个方面创造巨大的经济价值：·通过让信息更透明以及更频繁被使用，解锁大数据价值 ·通过交易信息的数字化存储可以采集更多更准确、详细的数据用于决策支撑 ·通过
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2024-03-14 22:51:36
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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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# Hadoop生态 大数据存储
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。Hadoop基于Google的MapReduce和Google File System (GFS)的论文发展而来，是大数据领域的重要技术。
Hadoop生态系统包括Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce等组件，其中HDFS用于存
原创
2024-04-24 07:39:34
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常用的大数据工具按主题分类为：语言web框架应用服务器SQL数据访问工具SQL数据库大数据构建工具云提供商现在让我们来讨论一下存储/处理数据用的不同的非SQL工具——NoSQL数据库，内存缓存，全文搜索引擎，实时流，图形数据库，等等。MongoDB—— 一种流行的，跨平台的面向文档的数据库。Elasticsearch——专为云而构建的分布式REST风格搜索引擎。Cassandra——一个开源的分布
一、大数据概念二、大数据的特点大量（Volume）：顾名思义数据量非常大，达到TB级甚至EB级；高速（Velocity）：在处理数据上的速度比较快，分布式的运算；多样性（Variety）：在处理数据上可以处理结构化，非结构化的数据以及包括日志、音频、视频、地理位置等多类型的数据，比以往处理数据以文本和结构化的数据提出了更高的要求；价值密度（Value）：通过大数据我们可以分析数据，得到我们想要的价
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2023-11-16 21:12:00
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单机时代，主要使用的是RAID（独立磁盘冗余阵列）就是将多块普通磁盘组成阵列，共同对外提供服务。分布式时代，主要解决方案是分布式文件系统。 大数据技术主要是解决大规模数据的计算处理问题，但是要对数据计算，首先要解决的是大规模数据的存储问题。主要分为以
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2023-10-25 21:32:10
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Hadoop首先什么是HadoopHadoop的优势Hadoop1.0，2.0，3.0的区别（面试题）Hadoop组成Hadoop之HDFSHDFS的定义架构图如下： 首先什么是HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠，高效，可伸缩的方式进行数据处理。广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。主要解决，海量数据的存储和海量数据
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2023-07-12 12:31:00
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大数据大数据简要概念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。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。大数据作用主要解决：通过对海量数据的存储和分析计算，找出其中的价值。数据单位按顺序给出数据存储单位:bit、ByteKB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YBBB、NB、DB。i Byte= 8bit ik=1
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2023-10-15 01:07:35
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在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。 HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小
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2023-10-17 10:35:59
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SequenceFile是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件。基于压缩类型CompressType，共有三种SequenceFile Writer：public static enum CompressionType {
原创
精选
2014-07-30 17:18:08
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# 替代Hadoop的大数据存储方案
在大数据存储领域，Hadoop一直以其强大的存储和计算能力著称。然而，随着数据规模的不断增大和业务需求的多样化，一些替代Hadoop的新型大数据存储方案也逐渐崭露头角。本文将介绍一些替代Hadoop的大数据存储方案，并且通过代码示例来展示它们的使用。
## 1. Apache Spark
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，可以用于
原创
2024-06-13 06:43:30
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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
# Hadoop大数据平台存储资源的实现指南
在现代数据处理和分析中，Hadoop已成为处理大数据的核心平台之一。对于刚入行的小白，掌握如何在Hadoop上存储资源是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Hadoop大数据平台上实现存储资源。
## 实现流程概述
以下是Hadoop大数据平台存储资源的实现流程表：
| 步骤 | 描述
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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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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大数据设计技术主要有Hadoop，HDFS，HBase，MapReduce等，今天进行相关总结大数据的应用主要是对数据进行存储和处理，但是对于一般的设备而言，想要存储和处理大量数据难度较大（TB以上级别），因此需要使用一些技术处理大数据问题。 主要应用的技术如下图展示：此图也是展示的Hadoop生态圈，即以Hadoop为核心扩展的技术，接下来将分开介绍：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数
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2023-10-03 11:40:56
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在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 处理海量数据的核心技术：海量数据存储：分布式海量数据运算：分布式 存储框架：HDFS——分布式文件存储系统（HADOOP中的存储框架）HBASE——分布式
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2019-03-16 14:53:00
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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
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2023-10-24 06:42:39
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