文章目录1.Hadoop1.1 定义1.2 特点优点1.3 Hadoop优化1.3.1 Mapreduce跑的慢的原因1.3.2 优化方法2.HDFS2.1 HDFS设计目标2.2 HDFS的重要特性2.3 优缺点2.4 小文件解决方法3.HBase3.1 特点3.2 架构4.Zookeeper4.1 工作机制4.2 特点4.2 选举机制4.3 监听器原理4.4 部署方式有哪几种？集群中的角色有
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2023-07-24 11:17:20
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文章目录1. 分布式文件系统（HDFS）1）NameNode2）SecondaryNode2. 资源管理调度框架Yarn1）ResourceManager2）ApplicationMaster3）NodeManager4）Container3. 分布式协调服务ZooKeeper4. 数据仓库工具Hive1）HiveServer25. 分布式计算框架Spark1）Spark SQL2）Spark
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2023-08-31 19:05:30
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apache大数据数仓各组件部署搭建第一章 环境准备1. 机器规划准备3台服务器用于集群部署，系统建议CentOS7+，2核8G内存172.19.195.228 hadoop101 172.19.195.229 hadoop102 172.19.195.230 hadoop103[root@hadoop101 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux re
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2023-12-08 23:17:58
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认知和学习Hadoop，我们必须得了解Hadoop的构成，下面通过Hadoop构件、大数据处理流程，Hadoop核心三个方面进行一下介绍：hadoop中有3个核心组件：分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的map
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2023-05-22 17:45:04
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# Hadoop大数据平台技术组件实现流程
## 1. 介绍
在开始教授如何实现Hadoop大数据平台技术组件之前，我们先来了解一下Hadoop大数据平台的基本概念和组成部分。
Hadoop大数据平台是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它主要由以下几个组件组成：
- Hadoop Distributed File System (HDFS)：分布式文件系统，用于存储
原创
2023-08-31 09:53:08
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目前大数据平台有很多，这就需要我们可以对大数据平台进行分类，这就可以从大数据处理的过程、大数据处理的数据类型、大数据处理的方式以及平台对数据的部署方式这几方面进行。 首先我们从大数据处理的方式来划分，这样我们就能够把大数据平台分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。这样分使得大数据
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2021-04-03 21:12:14
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免费大数据平台有哪些？昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼，比如，企业级大数据处理平台开发、政务大数据平台的开发、智慧交通大数据平台开发等。这些大数据处理平台的
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2018-10-09 13:58:00
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0.前言先介绍下现在的整体大数据架构的内容。见下图。 右边的黑框部分是hadoop的核心架构。包括HDFS，MapReduce，yarn，hive，hbase。 中间红框部分是saprk的生态圈，有RDD，sparkCore，sparkSQL，sparkGraphX，sparkML，sparkR，sparkStreaming。Spark可以完全代替Hadoop中的MapReduce部分。 现在
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2024-09-14 11:01:26
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一、了解Hadoop关于Hadoop的官方说明是：Apache Hadoop 是一款支持 数据密集型 分布式 应用程序并以 Apache 2.0 许可协议发布的 开源软体框架。拆开来说，其中包含学习 Hadoop 必须要理解的三个知识点：（1）Hadoop是一个框架； （2）可以用来处理大规模数据； （3）Hadoop被部署在集群上。二、Hadoop传统意义上，我们常说的Hadoop是包含了 Co
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2023-07-20 17:52:00
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bboss大数据抽取工具功能特点如下：
实现db到hadoop hdfs数据导入功能，提供高效的分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中；能有效解决按字段分区抽取数据时，各分区数据不均匀导致作业任务处理节点负载不均衡的问题。 灵活的作业任务处理模式：可以增量方式执行作业任务，作业可以停止后重新执行，重新执行时只需执行未完成的作
大数据框架目录大数据框架一、Hodoop四大组件：HDFS/MapReduce/YARN/Common二、Zookeeper三、Hive四、Spark五、ETL六、ngnix七、Redis八、Oracle十一、Jsp/node.js/JQueryEcharts一、hadoop hadoop 的四大组件： HDFS：
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2023-09-14 13:38:12
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Hadoop大数据架构是如何运作的？有哪些厂商提供Hadoop解决方案？本文将带您深入了解Hadoop大数据架构，并介绍几个主要的Hadoop厂商。
## Hadoop大数据架构简介
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，主要用于处理大规模数据集。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在成百上千台服务器上同时处理大规模数据集，并提供高可靠性和高可扩展性。Hadoop的核心组件包括Hadoop
原创
2023-12-16 05:47:45
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Hadoop 集群安装及原理；hdfs命令行操作；Java操作hdfs的常用API接口；动态添加删除数据节点。
HBase
集群安装及原理；Hbase命令行操作；Java操作Hbase的常用API接口。
Hadoop高级 MapReduce开发；Flume抽取日志；Hive安装及命令行操作及JDBC操作；通过Sqoop进行Hive和 MySQL之间的数据交换；MaHou
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2023-09-01 08:56:53
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1、什么是大数据？在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 2、数据的处理技术处理海量数据的核心技术：海量数据存储：分布式海量数据运算：分布式 3、常用的大数据框架这些核心技术
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2023-11-17 20:24:29
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大数据平台架构：大数据平台组件：简单介绍一下大数据平台的一般架构？列举一些常见的组件1、数据源大数据处理的起点，数据来源一般包括：业务数据、日志数据、埋点数据、第三方数据。2、数据采集数据采集(或数据同步)是将各种数据来源统一采集/同步到数据仓库中，包括全量和增量两种采集方式。常用的采集工具包括：Sqoop：用于HDFS与关系型数据库(如：mysql、Postgres、Oracle)之间的同步。C
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2023-11-27 09:01:22
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Hadoop和大数据在人们对云计算这个词汇耳熟能详之后，大数据这个词汇又在最短时间内进入大众视野。云计算对于普通人来说就像云一样，一直没有机会能够真正感受到，而大数据则更加实际，是确确实实能够改变人们生活的事物。Hadoop从某个方面来说，与大数据结合得更加紧密，它就是为大数据而生的。大数据的定义“大数据”（big data），一个看似通俗直白、简单朴实的名词，却无疑成为了时下IT界最炙手可热的名
文章目录1.4 Hadoop优势（4高）1.5 Hadoop组成（面试重点）1.5.1 HDFS架构概述1.5.2 YARN架构概述1.5.3 MapReduce架构概述1.5.4 HDFS、YARN、MapReduce三者关系1.6 大数据技术生态体系1.7 推荐系统框架图 1.4 Hadoop优势（4高）1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现
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2023-10-10 20:45:03
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文章目录一、DataWorks 简介1.1 DataWorks 的功能概述1.2 DataWorks 产品特点1.3 DataWorks 产品优势1.4 应用场景 （助力企业搭建大数据信息平台）二、DataWorks 基本概念2.1 组织与项目空间2.2 任务（Task）2.3 工作流、节点、依赖关系2.4 任务（Task）类别2.5 实例（Instance）2.6 资源与函数三、DataWor
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2023-07-12 21:32:56
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# 构建大数据平台架构流程及代码示例
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何构建大数据平台架构。在整个过程中，我们将涉及到多个步骤和代码示例。首先，我将列出整个流程的步骤，并给出每个步骤需要做的事情以及相应的代码示例。
## 构建大数据平台架构流程
```mermaid
journey
title 构建大数据平台架构流程
section 初识大数据平台架构
原创
2024-07-07 04:15:21
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一.Hadoop2.x的概述分布式就是由多台机器协同来完成的任务。Hadoop提供的服务主要是两个:分布式存储，以及分布式计算。Hadoop的分布式系统，都采用Master-Slave的主从模式，在这样的模式下，分布式存储系统（HDFS）的主节点，是NameNode。分布式资源管理系统（Yarn）的主节点，是ResourceManager。 可以很粗的理解为：HDFS是分布式存储层；YARN是集群
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2023-07-24 12:38:44
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