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
转载
2023-10-05 22:02:40
1034阅读
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
转载
2023-11-16 13:38:38
186阅读
# 学习Spark大数据技术与应用的入门指南
对于刚入行的小白来说，学习Spark大数据技术可能会觉得有些复杂。但只要掌握了必要的流程和代码示例，你也能顺利上手。下面我将为你提供一个学习Spark的流程步骤以及每一步的具体实现。
## Spark学习流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
|
本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共15章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Spark、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、M
转载
2024-01-10 09:46:56
63阅读
你好呀！这里是小易同学的博客，一名大二在校生。 写博客是为了记录自己的学习过程，同时也希望能帮助到需要帮助的人。 如果我的博客可以帮助到你，不妨给我一个关注?实践题目：1、把学生表，选课表，课程表，课程_班级表 先用flume导入到hdfs，然后在hive上建表并导入数据2、用hive分析数据： a、男女生比例 b、及格率&nbs
Spark的基础编程Spark的一些基本概念1.RDD：弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内容模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过其它RDD上执行确定的转换操作（如map,join,group by）来创建，这些限制使得实现容错的开销很低。一个RDD 就是一个分布式对象集合，作为数据结构，RDD本质上是一个
转载
2023-11-01 20:24:27
170阅读
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
转载
2023-12-25 19:10:37
72阅读
系列文章全国大学生大数据技能竞赛（Hadoop集群搭建）全国大学生大数据技能竞赛（数仓部署） 文章目录系列文章前言资料链接Spark on Yarn安装3.1安装Scala3.2安装Spark 前言本篇博客根据往年全国大学生大数据技能竞赛资料搭建，每一个步骤都有相应的执行的截图。以下博客仅作为个人搭建过程的记录~如有不足之处欢迎指出，共同学习进步。附上资料链接。资料链接青椒课堂（红亚）网站链接：h
转载
2024-06-03 10:26:02
296阅读
Spark手稿一、简介Spark集批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习与图计算于一体。大多数现有的集群计算系统都是基于非循环的数据流模型。即从稳定的物理存储(分布式文件系统)中加载记录,
记录被传入由一组确定性操作构成的DAG(有向无环图),然后写回稳定存储。DAG数据流图能够在运行时自动实现任务调度和故障恢复。基于数据流的框架没有明确支持工作集，所以需要将数据输出到磁盘，
然后在每次查询时重
转载
2024-07-18 05:45:04
112阅读
# 大数据可视化技术与应用
大数据可视化技术是将复杂的数据通过图形和图表的形式呈现出来，使得人们能够更直观地理解数据背后的信息和趋势。尤其在信息爆炸的时代，如何有效地视觉化信息，帮助决策是一个至关重要的课题。本文将通过简单的概念介绍，以及代码示例，帮助大家理解大数据可视化的基本原理，并通过甘特图的示例来展示其应用。
## 什么是大数据可视化？
大数据可视化是将数据集通过可视化工具和技术转换为
一、Spark 是什么 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但和MapReduce 的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapReduce 在
转载
2023-08-08 11:32:20
44阅读
1.1、Hadoop常用端口号dfs.namenode.http-address:50070dfs.datanode.http-address:50075SecondaryNameNode辅助名称节点端口号：50090dfs.datanode.address:50010fs.defaultFS:8020 或者9000yarn.resourcemanager.webapp.address:8088历
转载
2024-07-05 11:39:50
73阅读
文章目录第1章 Spark 概述1.1 Spark 是什么?1.2 Spark and Hadoop1.3 Spark or Hadoop迭代计算 (根本差异 )第2章 Spark 快速上手2.1 增加 Scala 插件2.2 Word Count 案例第三章 Spark 运行环境3.1 Local 本地模式3.1.1 启动 Local 环境3.1.2 命令行工具3.1.3 退出本地模式3.2
转载
2024-07-18 07:12:33
288阅读
在Hadoop大数据技术的学习过程中，如何有效获取和整理“Hadoop大数据技术原理与应用课后习题的答案”是一个极具挑战性的任务。本文将带你走过整个过程，帮助你理解技术原理，解析架构，剖析源码，并探讨应用场景与扩展讨论，最终为这个过程留下一份详尽的记录。
## 背景描述
随着大数据时代的来临，Hadoop技术被越来越广泛地应用于数据存储与处理。然而，许多学习者在面对“Hadoop大数据技术原理
1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode2. HDfS 中的 block a)3 份 b)2 份c)1 份d)不确定 答案A默认3分3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动？ a)
转载
2024-10-12 11:42:06
844阅读
# Hadoop大数据技术与应用
## 引言
随着信息技术的迅速发展，数据的产生速度与日俱增，如何有效存储、处理这些庞大的数据成为了当今社会的一大挑战。Hadoop作为一种广泛应用的开源框架，凭借其强大的分布式存储与处理能力，逐渐成为大数据领域的重要组成部分。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，旨在支持分布式应用程序的开发与执行。它能够以很
原创
2024-10-22 06:17:34
70阅读
在如今这个大数据时代，Hadoop作为一种重要的大数据处理框架，被广泛用于海量数据的存储和分析。本文将围绕解决“大数据技术与应用Hadoop”相关的问题，详细介绍整个过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展等方面的内容。
### 背景定位
在许多企业中，尤其是技术驱动型的公司，数据量以惊人的速度增长。对于数据的实时处理和分析成为了业务决策的重要依据。这一背景下，Ha
一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
转载
2024-05-15 20:53:04
260阅读
大数据技术原理与应用学习笔记（二）本系列历史文章HadoopHadoop简介Hadoop的特性Hadoop在企业中的应用架构Hadoop的版本Hadoop项目结构Linux和Hadoop安装Hadoop集群部署 HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop简介Hadoop两大核心：分布式文件系统
转载
2023-09-13 16:32:42
136阅读
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
转载
2023-07-20 17:54:50
231阅读
