关于HDFS解决海量数据的分布式存储分布式文件系统
需要借助于海量的计算机集群主节点：元数据服务从节点：完成存储任务实现目标
兼容廉价的硬件设施实现流数据读写支持大数据集支持简单的文件模型强大的平台兼容性自身局限性
不适合低延迟数据访问无法高效存储小数据不支持多用户写入以及任意读写文件相关概念
块为了分摊磁盘读写开销比普通的文件系统的块要大得多支持现象大规模数据存储
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2024-05-13 20:58:55
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HDFS简介与配置及SSH免密登录HDFS简介实验准备配置HDFS格式化hadoop手动启动：jps验证：网页验证：设置SSH免密登录操作步骤：测试免密登录：结语 HDFS简介HDFS（Hadoop Distributed File System）Hadoop分布式文件系统，是针对谷歌文件系统GFS（Google File System）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在
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2023-11-06 14:37:13
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一、实验目的深入理解HDFS工作原理和编程思想使用HDFS的Java接口进行文件的读写使用HDFS的Java接口进行之上传文件使用HDFS的Java接口进行之删除文件二、实验内容HDFS的Java API接口进行文件的读写操作HDFS的Java API接口进行之上传文件操作HDFS的Java API接口进行之删除文件操作三、实验步骤（一）HDFS-JAVA接口之读取文件我们要深入探索Hadoop的
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2023-11-30 06:18:46
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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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Hadoop 02 核心介绍1. HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System） 是一个 Apache Software Foundation 项目, 是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口,
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2024-04-21 19:07:11
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实验序号及名称：实验 一 安装Hadoop &
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2023-10-29 17:23:43
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实验任务这篇博客是我们一个学期作业，记录在这里，只是方便我写作和一些解决过程的记录。具体实验步骤参考：http://dblab.xmu.edu.cn/post/7499/ 任务如下：本地数据集上传到数据仓库Hive；Hive数据分析Hive、MySql、HBase数据互导；利用Python/R进行数据可视化分析；利用Apriori基于关联规则的购物篮分析。 本地数据集上传到数据仓库Hive实验数据
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2023-07-20 17:51:44
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件。它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。hdfs的命令操作//-help: 输出这个命令参数
[hadoop@hadoop101 hadoo
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2023-09-29 20:44:53
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第2章 相关技术和理论基础1. Spark简介Spark研发自伯克利大学AMP实验室，是一个基于内存迭代式运算且可用于海量数据环境下的通用数据处理平台，是Apache的顶级开源项目之一。Spark旨在于提供更快的数据处理速度，更高的程序开发效率，更好的程序构建体验。Spark有如下主要特性：运行速度快：Spark使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算，从本质上提高了运行速度。容易
03-HDFS-01-模块结构 hadoop的存储方式，有点像scci硬盘，坏一个节点无所谓。随时插拔增减。 1.0 版本里，计算和资源调度在一个模块里。2.0版本里： 资源调度YARN，独立成一个模块。MapReduce是YARN支持的第一个计算框架，是批处理硬盘计算框架。除此之外，还支持
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2024-07-29 20:07:15
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在进行“大数据实验二Hadoop”的过程中，我深入探索了Hadoop实现机制的底层逻辑，通过抓取网络通信报文及分析其结构，系统地理解了其交互过程与潜在的安全隐患。以下是我整理的这一过程中的核心内容。
## 协议背景
Hadoop作为大数据处理的核心框架，其通信过程涉及多个网络协议，尤其是HTTP和RPC（远程过程调用）。Hadoop的架构分为多个层次，包括存储层（HDFS）、计算层（MapRe
HBase是一种基于Hadoop的分布式、可扩展的列式存储系统，广泛应用于大数据实验和实时数据处理。在本博文中，我将详细介绍如何进行HBase操作，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用的各个方面。
### 环境准备
在进行大数据实验的HBase操作之前，需要确保环境的准备工作完成。以下是前置依赖的安装步骤。
```bash
# 安装Hadoop
sudo apt-g
Hadoop之HDFS1.Hdfs1.1 Hdfs的数据上传和读取过程1.1.1 hdfs写文件的步骤1.1.2 hdfs读文件的步骤1.2 JAVA如何读取HDFS1.3 HDFS上NameNode的fsimage和edits文件 说明，感谢亮哥长期对我的帮助，此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权，请及时指出，我会立马停止该行为；如有不足之处，还请大佬不吝指教，以期
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2024-05-02 10:20:40
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1 Hive基本概念hive是什么？hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并且提供类SQL的查询功能。其本质是将HQL转化成MapReduce程序。hive处理的数据存储在HDFS，hive的底层数据分析实现是MapReduce，程序运行在Yarn上。2 Hive安装部署2.1 安装mysql步骤1：centos7卸载mariadbrpm -qa | g
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2023-11-10 22:08:25
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（不断更新） MapReduce架构是一种分布式编程架构，它本质上是将任务划分，然后归并。它是以数据为中心的编程架构，相比与分布式计算和并行计算等，它更看重的是吞吐率。它处理的数据是PB级的数据，它并不是新技术，而是一个总结。在数据存储和处理上，它曾经被质疑，被认为是数据库技术的一个倒退，数据库的3个经验：1.结构描述是好的2.将结构从程序中分离是好的3.高
徐海蛟博士 Teaching海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接
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精选
2013-10-09 11:37:10
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哈喽，大家好，我是汉斯老师。近几年来，互联网行业由于较高的薪资收入，受到许多人的追捧。很多年轻的学子，或是其他行业的有志青年，都想要投身到这个行业中来。然而一方面受到“互联网寒冬”的影响，最近频频传出各家知名互联网公司裁员缩编的消息；另一方面，大量的人才涌入，又使得互联网产业在职场上呈现出供过于求的特征，并最终导致了职场上的激烈竞争。那么互联网行业未来的潜力在哪里？我们又应该在哪个方向上发力，才能
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2024-06-19 09:42:07
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hadoop 两大组件 mapreduce和hdfs用HDFS的目标避免硬件故障硬件故障是常态，而不是例外。一个HDFS实例可能包括数百或数千个服务器，存储文件系统的部分数据。事实上，有大量的组件，每个组件都有一个非平凡的失效概率意味着HDFS的一些组件总是非功能。因此，故障的快速检测，从自动的恢复是HDFS的一个核心构架目标。流式数据访问应用程序运行在HDFS需要流媒体访问他们的数据
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2024-05-06 12:33:48
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。
原创
2023-01-27 18:32:13
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题目：熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作实验环境： 操作系统：ubuntu16.04 hadoop版本:1.2.1 JDK版本:1.8实验内容：&
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2023-11-02 13:43:25
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