Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoo
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2024-02-24 07:55:34
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Hadoop MapReduce的数据处理过程 Hadoop MapReduce作为一个大数据处理工具，非常的好用，但是如果我只需要单机处理不是特别庞大的数据，比如4G的查询日志，那么在没有现成环境的情况下，搭起来一个Hadoop环境还是挺烦的，直接用C/Java写一个简单的单机多进程Map Reduce数据处理工具岂不是更方便？为了实现这个目标，我们首先要研究一下Map Reduce是如何工
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2023-07-27 23:58:17
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MR处理数据内部基本流程一.任务切分1.根据文件的大小,及文件的个数进行任务切分,如:有一个文件200M,还有另一个文件100M,就会先将200M的文件按数据切块(hdfs默认128M,本地默认32M)的原理分成两块,然后这两个文件就会被划分成三个任务,这就叫数据切块,和任务切分2.任务切分后,就会去找LineRecordReader读取数据, 在LineRecordReader就会使用readL
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2023-09-01 08:26:53
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**软考大数据处理过程详解**
在信息技术迅猛发展的今天，大数据已经成为了各行各业的关注焦点。对于软件行业的从业者来说，掌握大数据处理技能不仅是提升个人竞争力的关键，也是应对软考（计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）中相关考点的重要一环。本文将详细解析软考大数据处理过程，帮助读者更好地理解并掌握这一核心内容。
大数据处理过程通常包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等几个
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2024-04-01 14:53:56
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一、HDFS 写数据流程写的过程： CLIENT（客户端）：用来发起读写请求，并拆分文件成多个 Block；NAMENODE：全局的协调和把控所有的请求，提供 Block 存放在 DataNode 上的地址；DATANODE：负责数据的存储，可以有很多个； 客户端想 NameNode 发出请求（包含 Blocksize 和 副本数）；Name
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2024-04-19 17:22:46
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背景目前按照大数据处理类型来分大致可以分为：批量数据处理、交互式数据查询、实时数据流处理，这三种数据处理方式对应的业务场景也都不一样；关注大数据处理的应该都知道Hadoop，而Hadoop的核心为HDFS与MapReduce，HDFS分布式文件系统在Hadop中是用来存储数据的；MapReduce为Hadoop处理数据的核心，接触过函数式编程的都知道函数式语言中也存在着Map、Reduce函数其实
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2023-08-31 10:18:04
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一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示：整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的处理过程又可以分
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2023-07-24 11:04:40
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# 大数据处理平台：Hadoop 与 Redis
随着信息技术的快速发展，数据的产生速度逐渐加快，如何处理和分析海量数据成为了企业面临的一大挑战。Hadoop 作为一个开源的大数据处理框架，拥有强大的数据存储和计算能力。而 Redis 作为一种高性能的键值数据库，广泛应用于数据缓存、实时分析等场景。本文将简要介绍这两者的基本原理，并通过代码示例演示它们的结合使用。
## Hadoop 介绍
原创
2024-09-20 09:06:53
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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
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2023-11-17 20:37:23
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参考自：大数据技能竞赛之hadoop完全分布式集群搭建（三）练习内容：安装并配置Hadoop相关环境；相关配置文件，并确定master为namenode，slave1和slave2为datanode；配置Yarn运行环境；设置Yarn核心参数；格式化HDFS，开启Hadoop完全分布式集群。1. 将对应软件包解压到指定路径/usr/hadoop：在master、slave1、slave2上操作以下
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2023-06-14 22:15:53
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Hive实战操作流程1 分析数据结构 视频表字段备注详细描述video id视频唯一id11位字符串uploader视频上传者上传视频的用户名Stringage视频年龄视频在平台上的整数天category视频类别上传视频指定的视频分类length视频长度整形数字标识的视频长度views观看次数视频被浏览的次数rate视频评分满分5分ratings流量视频的流量，整型数字conments评论数一个视
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2023-07-12 12:34:09
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大数据工程实战：实时数据流处理一、配置环境1、hadoop伪分布配置2、hbase伪分布配置。创建Flume日志文件。。hbase建表。。mysql建表低版本mysql可能出现的问题二、后端项目三、前端项目四、最后结果 一、配置环境小tips： 删除hadoopcd /usr/local
sudo rm -rf hadoop删除hbasecd /usr/local
sudo rm -rf hba
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2023-07-20 17:49:57
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Hadoop 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。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。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（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high through
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2023-07-20 17:49:42
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Apache Hadoop:[url]http://hadoop.apache.org/[/url]在近几年已成为大数据行业发展背后的驱动力。各行业对hadoop的广泛应用以及开发出自己的大数据产品.Hadoop带来了廉价的处理大数据（数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。现今企业数据仓库和关系型数据库
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2023-07-24 10:30:57
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2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序现在要通过一个很简单且普通的单词统计（word count）来学习MapReduce。该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数。这些文章作为MapReduce的输入文件。在该例中，已经准备了一些文本文件，我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率。我们通过Hadoop MapReduce来进行设计。本节中，将使用旧版API接口学习Hadoop
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2023-09-28 21:41:12
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一、Hadoop1.HadoopHadoop的初衷是采用大量的廉价机器，组成一个集群，完成大数据的存储和计算。2.hadoop中的组件hadoop 1.x HDFS： 负责大数据的存储 Common: HDFS和MR共有的常用的工具包模块 MapReduce: 负责计算，负责计算资源的申请的调度完成大数据的计算 ①写程序，程序需要复合计算框架的要求。 java---->main-----&g
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2023-07-12 12:32:23
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1. 背景
在Hadoop2.x之前，只有一台NameNode负责对外提供服务，另外一台secondary NameNode只用于合并fsimage，不提供对外元数据服务。因此NameNode和secondary NameNode都存在单点问题。
为了解决secondary NameNode单点问题，HDFS引入多个JournalNode服务存储操作日志，取代单台secondary NameNod
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2023-11-01 14:19:22
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期末总结一、HadoopHiveHbase总结 一、Hadoop在大数据时代，基于大数据技术的职位得到更好的发展机会，因此成为很多人的职业选择，在大数据技术学习当中，大家常常会听到的一个词就是Hadoop，这也是目前大数据处理的核心技术。很多刚开始学习的人，常常会问Hadoop是什么？有什么用处？所谓大数据，对于它的定义，是有典型的4V特征，包括Volume、Variety、Value和Velo
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2023-09-27 11:29:36
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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
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2023-08-21 17:40:13
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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
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2023-07-20 17:50:11
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