一 从Hadoop框架讨论大数据生态 1.1 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 1.2 Hadoop发展历史 1）Lucene–Doug Cutting开创的开源软件，用java书写代码，实现与Google类似的
随着信息化社会的不断普及，我们肉眼可见的新新行业在不断崛起。近年来，可能无数人都有听说过哪个哪个行业工资真的好高啊，要不要转行去做那个行业，没错，就是日渐与我们生活息息相关的大数据行业，低投资高回报的事情大概是每个人都梦寐以求的，但是这的确不是一件容易的事，但在大数据行业，只要你肯付出，你一定会收获这是一定的，无论是薪资水平还是你的工作能力工作经验。一．就业机会多、上升速度快不知道你有没有发现现如
上次说到了Hadoop是目前最流行的大数据工具，其核心是HDFS来存储数据和MapReduce来处理数据，但它又不仅仅如此。后来，围绕着Hadoop相继出现了一系列的应用。比如存储结构化数据的HBase，用于和传统数据实现数据迁移的Spooq，SQL接口Hive，用于工作调度的Ozzie，以脚本取代代码完成MapReduce的Pig，机器学习工具集Mahout等等。羽翼渐丰的Hadoop已经一步步
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2023-07-12 13:46:39
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[b]Hadoop技术的应用已经十分广泛了，而我是最近才开始对它有所了解，它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网，其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop，这些公司涵盖各行各业，不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等，主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建
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2024-08-02 10:44:21
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教你搭建自己的大数据分布式计算系统环境 随着大数据的热度与市场需求不断提升，学习大数据的小伙伴越来越多，然而，大家的个人电脑平时可能都用做了打游戏，看剧，逛论坛，没有配置过一套适合于学习大数据的环境，于是乎感叹万事开头难。今天，数据科学君就带大家打开大数据世界的大门，手把手教大家在自己的电脑中配置Hadoop+Spark+Mysql，当然，还有Python3+Jupyter
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2024-03-07 23:02:06
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在大数据领域，Hadoop是一个非常重要的工具，可以帮助我们存储和处理海量数据。接下来，我将详细介绍如何使用Hadoop来处理大数据。
首先，让我们来看一下整个流程，我将使用表格展示每一个步骤及其需要做的事情。
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ------------------------------ |
| 1 | 安装H
原创
2024-05-30 09:59:54
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ActiveMQ的作用总结(应用场景及优势) 业务场景说明:消息队列在大型电子商务类网站，如京东、淘宝、去哪儿等网站有着深入的应用，队列的主要作用是消除高并发访问高峰，加快网站的响应速度。在不使用消息队列的情况下，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下，会对数据库造成巨大的压力，同时也使得系统响应延迟加剧。在使用队列后，用户的请求发给队列后立即返回,（例如: 当然不能直接给用户提
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2024-03-21 23:22:19
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我深入分析了五个大数据处理框架：Hadoop，Spark，Flink，Storm，SamazaHadoop顶尖的框架之一，大数据的代名词。Hadoop，MapReduce，以及其生态系统和相关的技术，比如Pig，Hive，Flume，HDFS等。Hadoop是第一个，在工业界被广泛采用。为什么仍然使用Hadoop。尽管Hadoop被用来处理复杂数据，其本身其实相当简单。如果你的数据可以批量处理，可
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2023-09-20 10:52:11
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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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之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。Hadoop三巨头曾经的三巨头之一MapR向加州就业发展局提交文件，称如果找不到新的投资人，公司将裁员 122 人，并关闭位于硅谷的总部公司。这曾经可是估值
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2023-07-24 14:04:45
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ActiveMQ 单机吞吐量：万级 时效性：ms级 可用性：高，基于主从架构实现高可用性 消息可靠性：有较低的概率丢失数据 功能支持：MQ领域的功能极其完备 总结： 非常成熟，功能强大，在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用 偶尔会有较低概率丢失消息 现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才
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2024-04-22 19:43:17
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一、什么是大数据，什么是Hadoop 大数据：指无法再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，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的海量、高增长率和多元化的信息资产。 数据存储单位：bit<Byte&
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2024-02-22 15:39:19
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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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一、大数据概述 大数据四个特征：数据量大，数据类型繁多，处理速度快，价值密度低。 大数据的构成：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据。 大数据计算模式：批处理计算(MapReduce,Spark)，流计算(Storm,Flume)，图计算，查询分析计算(Hive)。 大数据与云计算、物联网：云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供了用武之地；物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数
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2023-07-14 09:41:40
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大数据hadoop用k8s部署的流程
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Kubernetes（K8S）来部署大数据处理框架Hadoop。首先，我们需要明确一点，K8S是一个容器编排平台，而Hadoop是一个大数据处理框架。所以使用K8S来部署Hadoop的主要目的是为了更好地管理和调度Hadoop集群中的各个组件。在进行具体步骤之前，先来看一下整个流程。
1. 准备环境：
- 安装和配置
原创
2024-01-18 13:10:04
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1.什么叫大数据：大数据是指得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，是需要新处理模式才能具有更强的决策能力、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。2.大数据的5个特点IBM提出大数据具有5V的特点：Volume(大量）、Velocity(高速）、Variety(多样）、Value(低价值密度）、Veracity(真实性）目前谈论的大数据大多从应用层
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2023-07-12 15:00:26
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2 Hadoop的组成部分 2.1 Hadoop 的生态系统Hadoop 整体设计Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件，HDFS 负责分布储存数据，MapReduce 负责对数据进
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2023-07-12 12:33:21
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本文面向需要扩展Hadoop集群规模的大数据工程师、运维人员及技术管理者，系统讲解多集群部署的核心原理、设计模式与实战方法。内容覆盖从单集群瓶颈分析到多集群架构设计，从具体配置步骤到跨集群协作方案，帮助读者解决“资源隔离难”“业务冲突多”“扩展性不足”等典型问题。本文将按照“问题引出→概念解析→架构设计→实战部署→场景应用”的逻辑展开，通过“电商公司业务扩张”的故事贯穿始终，结合生活比喻、配置示例与真实案例，确保技术细节与实践价值兼备。单集群：适合业务简单、资源需求单一的场景，但易因资源竞争导致效率下降；
1.大数据概述 近些年来，大数据这个词频繁出现在我们的生活中。那么大数据到底是什么呢，让我们一起来看一下。 通俗来说。大数据是一个概念也是一门技术，是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架。还包括了数据挖掘、数据分析、实时数
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2023-09-27 22:12:54
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当行业排名前两位的企业选择合并，往往意味着垄断巨头的出现和某种模式下市场竞争的告一段落。不久前，Cloudera和Hortonworks的宣布合并，让大数据领域的竞争也变得扑朔迷离。两家上市公司为什么要合并？对Hadoop这又意味着什么？都是值得思考的问题。Hadoop的商业化Hadoop几乎可以算作大数据的代名词，随着开源技术的被广泛使用，Hadoop已经成为事实上的大数据标准。十几年前，企业数
