✨大数据开发笔记推荐：
大数据开发面试知识点总结_GoAI的博客-_大数据开发面试本文详细介绍大数据hadoop生态圈各部分知识，包括不限于hdfs、yarn、mapreduce、hive、sqoop、kafka、flume、spark、flink等技术，总结内容适合大数据开发者学习，希望能够和大家多多交流。?本系列目录：1️⃣大数据开发笔记（一）：HDFS介绍2️⃣大数据
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2024-03-12 13:20:46
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数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。解决方案: &
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2023-07-11 22:06:15
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数据倾斜几乎是大数据开发的必考题。今天通过一篇文章来学习数据倾斜及其处理方法。1.什么是数据倾斜 对于分布式系统，大量的数据集中到一台或几台服务器上，称为数据倾斜。数据倾斜现象有两种，一是数据频率倾斜，某一区域的数据量远远大于其他区域；二是数据大小倾斜，部分记录的大小远远大于平均值。 开发中的常见情况是出现了热点 key（重复的 key 大量出现）。默认情况下，Map 阶段同一个 key
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2023-08-30 13:45:54
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、什么是数据倾斜？二、数据倾斜的表现是什么？
三、数据倾斜产生的原因？
四、如何解决数据倾斜？
总结 前言解决hadoop中数据倾斜的问题提示：本篇文章属于自己的观点，如有误差（不可能有误差的，查了好多资料呐~手动狗头~）望指正~一、什么是数据倾斜？数据倾斜是指在分布式计算框架或者涉及到传输文件的相关框架的文件传输时(
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2023-10-02 20:40:45
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# 大数据写入HDFS与HBase的效率分析
在大数据生态系统中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）与HBase是两个重要的组成部分。HDFS主要用于存储海量数据，提供高吞吐量的访问，而HBase则是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，适用于大规模数据的实时读写。本文将探讨将大数据写入HDFS和HBase的效率，并提供代码示例。
## HDFS与HBase的架构
HDFS是一个高度容错
一起重新开始学大数据-hadoop先导篇-Day39-JAVA三层结构科普环节先了解一波互联网架构变迁??一键点击进入互联网变迁的岁月java三层架构表现层（JSP）采用MVC模式。M称为模型，也就是实体类。用于数据的封装和数据的传输。V为视图，也就是GUI组件，用于数据的展示。C为控制，也就是事件，用于流程的控制。业务层（逻辑层、service层）（进行运算逻辑判断）采用事务脚本模式。将一个业务
笔者也是接触大数据不久，大数据很多理论，也分为很多模块，在学习途中遇到了许多问题，在这过程中希望自己能将学到的东西整理下来，分享出来，知识不仅是自己的，也可以给大家进行借鉴。 目录一、HDFS概述二、HDFS的优势三、HDFS的局限性四、HDFS核心设计 一、HDFS概述HDFS其实在我看来应该是整个Hadoop生态系统中比较简单的知识部分了，HDFS全称Hadoop Distribute Fil
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2023-10-17 10:46:43
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# 大数据生态中的HDFS与HBase
在现代大数据处理和分析中，Hadoop生态系统扮演了至关重要的角色，其中HDFS（Hadoop分布式文件系统）和HBase是两项核心组件。它们协同工作，帮助我们存储和分析海量数据。本文将介绍这两者的基本概念，并提供一些简单的代码示例。
## HDFS：大数据的存储层
HDFS是一个用来存储大文件的分布式文件系统，它将数据文件分割成多个块，并将它们分散存
原创
2024-09-13 06:34:16
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大数据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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。1.大数据是什么？引用3个比较常用的
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2023-08-07 22:44:37
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一、HBase概念 HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBase不同于Oracle、SQL Server等关系型数据库，它不支持标准SQL语言，也不是以行存储的关系型结构存
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2023-08-18 21:59:03
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Apache HBase介绍HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop的HDFS之上提供了类似于Bigtable的能力。HDFS和HBase之间的关系HBase
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2023-09-26 15:57:57
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# 学习大数据存储技术HDFS和HBASE
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“大数据存储技术HDFS和HBASE”。首先，让我们来看一下整个学习流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 安装并配置Hadoop集群 |
| 2. | 部署HDFS |
| 3. | 部署HBase |
| 4. | 创建表格并插入数据 |
| 5. | 查询数据 |
原创
2024-06-16 04:35:55
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大数据平台ClickHouse和HBase的集成与应用
在构建一个现代化大数据平台时，性能和可扩展性是关键要素。ClickHouse和HBase分别是在分析和实时处理方面广受欢迎的列式数据库。本文将探讨如何有效地部署、配置和管理这两个强大的数据存储解决方案。
## 环境预检
在开始搭建之前，对于环境的评估是至关重要的。通过兼容性分析，我们能够确保依赖的系统和工具能够顺利协作。
```mer
Hbase:Hbase是Hadoop的数据库，是bigtable的实现，基于HDFSHDFS：文件系统，是gfs的实现Hive,Hbase,HDFS等之间的关系Hive：Hive不支持更改数据的操作，Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。其使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。HDFS:HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字
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2023-05-29 15:59:54
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hadoop是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用。 hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。 hbase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上，是一个分布式的、面向列的开源数据库。 特点：hive把数据文件加载进来作为一个hive表（或者外部表）
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2023-06-30 13:13:54
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HBase和Hive的异同之处?共同点：HBase与Hive都是架构在Hadoop之上，底层存储都是使用HDFS区别： 1). Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统。HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。高延迟、结构化和面向分析的，hbase是低延迟、非结构化和面向编程逻辑表，它本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS
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2023-06-29 16:02:58
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Gartner把大数据分析平台分成四个典型场景：传统的数据仓库、运营的数据仓库、逻辑的数据仓库、上下文独立的数据仓库。而大数据分析平台的关键能力有10个。不同的场景对不同的能力有不同的权重要求。传统数据仓库看重查询优化和传统数据仓库使用这两个特性，而运营数据仓库看重运营BI使用，逻辑数据仓库关注查询多个数据源的能力，而上下文独立数据仓库看重管理大量的数据和查询支持分析能力。Gartner对这些大数
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2023-10-03 17:35:22
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文章目录3.Hadoop HDFS3.1 HDFS 优点3.2 HDFS 组成3.3 HDFS Shell操作3.4 HDFS API操作3.5 HDFS 读写流程3.6 HDFS NN和2NN3.7 HDFS DN3.6 HDFS NN和2NN3.7 HDFS DN3.8 HDFS 数据完整性 3.Hadoop HDFS文件系统，分布式，树型结构，针对文件的读写操作，多副本容错3.1 HDFS
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2024-07-30 15:47:22
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一、了解HBase1.1 HBase概述HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据HBase是Hadoop的生态系统之一，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，会考虑使用HBase。1.2 HBa
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2023-07-13 14:28:48
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Hbase与HDFS对比总结一下：什么时候选用Hbase，什么场景使用HDFS进行存储？ 1. 对于经常需要修改原有的数据的场景使用Hbase进行存储； 2. 对于性能要求不高且只需要支持单条数据查询或者小批量数据进行查询，两者均可； 3. 对于需要经常进行全表扫描进行大批量的查询的选择HDFS； 最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）（空值不占存储
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2023-07-21 18:49:08
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