J2EE 框架Spring 开发框架 + SSH or SSMLucene 索引和查询IKAnalyzer 分词Webmagic 爬虫ETL工具：KettleSqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取。可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。结构化数据库MySQL Oracle需要关注的大数据系统
1）节点上线操作： 当要新上线数据节点的时候，需要把数据节点的名字追加在 dfs.hosts 文件中 （1）关闭新增节点的防火墙 （2）在 NameNode 节点的 hosts 文件中加入新增数据节点的 hostname （3）在每个新增数据节点的 hosts 文件中加入 NameNode 的 hostname （4）在 NameNode 节点上增加新增节点的 SSH 免密码登录的操作 （5）在
HDFS HDFS是Hadoop整体架构的底层存储系统，从数据结构上来说，它适合存储半结构化、非结构化、多维的数据，如果实时性要求不高，那么它也可存储关系性很强数据的数据。从数据量来说，它的分布式体系和容错机制可容纳PB级别的数据。从统计角度来说，HDFS可通过MapReduce对数据进行无限次数有规律的统计分析，最后达到数据挖
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2023-09-20 12:45:05
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Hadoop学习–(大数据)一、大数据概念：大数据是指在一定时间内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据主要是解决海量数据的存储和分析计算。二、大数据特点：大量高速（产生速度）多样： 结构化数据：以二维表来逻辑表达和实现的数据。例如：文本文件、库表 非结构化数据：没有固定的结构。视频、图片 半结构化数据：存储的数据信息类似结构化，但本身以非结构化数据存储。 半结构化数据，属于同
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2023-08-02 20:39:13
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Mrjob实现Hadoop结构化数据预处理前言一、环境二、Mrjob基本框架三、实验基本步骤（1）PreProcessMain（2）PreProcessMaster（3）dataClean() 前言Hadoop为Java外的其他语言，提供了一个友好的实现mapreduce的框架，即Hadoop-Streaming。Hadoop-Streaming只需遵循从标准输入stdin读入，写出到标准输出s
1.什么是大数据？ 短时间内快速产生海量的多种多样的有价值的数据。2.大数据中的技术 ①分布式存储 ②分布式计算 分布式批处理 攒一段时间的数据，然后在未来某个时间处理这批数据。 分布式流处理 不需要攒数据，直接处理，每产生一条数据，立刻对这条数据进行处理。3.分布式存储的数据类型非结构化的数据 主要是数据之间的关联系不大，想文本图片之类的数据。结构化的数据 数据之间关联系很大，例关系型数据库这种
面对企业级数据量，单机容量太小，无法存储海量的数据，这时候就需要用到多台机器存储，并统一管理分布在集群上的文件，这样就形成了分布式文件系统。HDFS是Hadoop下的分布式文件系统技术，Ceph是能处理海量非结构化数据存储的对象存储技术，本文将对他们的架构原理、特性和优缺点做介绍。— 分布式文件系统HDFS —HDFS全称为Hadoop Distributed File System，在
1、首先Hadoop是什么?Hadoop是一个分布式计算的解决方案.。（从一个大的方向来讲）Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据
HDFS入门1.分布式文件系统HDFS 当单台服务器的存储容量和计算性能已经无法处理超大文时，分布式文件系统应运而生。为了存储超大文件，可以将文件切分成很多小“块”，将这些块均匀的存储在多台服务器上，然后，通过一套系统来维护这些文件数据块。当用户需要访问这些超大文件时，该系统将后台多台服务器上存储的“块”进行临时拼装，并返回给统一的客户端，用户就像操作一台计算机一样，自然地访问该超大文件。这套系
在大数据环境下使用海量的非结构化数据，所以我们常使用HDFS分布式文件系统和NoSQL数据库进行存储HDFS分布式文件系统HDFS特点：存储数据较大支持流式数据访问支持多硬件平台数据一致性高有效预防硬件失效支持移动计算HDFS局限性：不适合低延迟的数据访问无法高效地存储大量小文件不支持多用户写入以及任意修改文件HDFS的体系结构NameNode和DataNodeHDFS采用主从结构存储数据，Nam
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2023-08-08 15:46:53
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一、认识HDFS1.分布式文件系统当单台服务器的存储量和计算性能已经无法处理超大文件时，分布式文件系统应用而生。为存储超大文件，可将文件切分为很多“块”，并将其均匀的存储在多台服务器上，然后通过一套系统来维护这些“块”。当用户需要访问时，该系统将后台多个服务器上存储的“块”临时拼装，并返回给统一的客户端，用户就像是操作一台计算机一样访问该超大文件，这套系统就是“分布式文件系统”。 &nb
所谓“大数据”，是指数据量太大以至于目前手头的数据管理工具已经不便于管理数据。大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异（包含结构化、半结构化和非结构化数据）的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。 随着信息化时代的飞速发展，大数据也面临着存储、计算、管理、分析等的艰难挑战。这时，大数据处理的最佳工具——Hadoop就应运而生了。
从clodago发布的2019年的存储独角兽名单来看，里面已经没有做全闪存的公司了，大部分都是做数据管理的。这也说明数据管理是现在最大的存储风口，而全闪存已经风光不再了。 而数据管理的难点是非结构化数据的管理，因为这块的数据量巨大，传统的方法基本无能为力，因此聚焦这块的创新公司也就非常多。咨询公司GigaOm最近发布了两个关于非结构化数据管理的报告，报告虽然遭到了很多没有入围公司的吐槽，但有
HDFS是什么1、HDFS是hadoop的一个存储子模块。 2、HDFS（全称Hadoop Distributed File System），即为hadoop的分布式文件系统 3、File System：文件系统，操作系统用来存储和管理文件的软件。即对文件进行增删改查等事务操作。 4、当需要存储的数据过大，超过一个计算机的存储范围。HDFS就可以将文件分成N个Block快存储在不同的计算机上。管理
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2023-07-24 11:05:16
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Hadoop和MongoDB是两种不同类型的数据库系统，有着不同的底层原理和适用场景。Hadoop是一个分布式计算平台，它的设计目的是为了处理大数据。Hadoop采用了分布式存储和计算的架构，将数据分成多个块，存储在不同的计算节点上，并通过MapReduce算法来处理和计算这些数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce和YARN（资源管理器）。Hadoop适用于
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2023-08-08 11:17:16
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一、大数据概况
（1）大数据的特征（4V）
Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生 Velocity(速度快)：数据增长速度快，时效性高 Variety(多样化)：数据种类和来源多样化 结构化数据（表）、半结构化数据（json xml）、非结构化数据（视频 音频 日志文件） Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值
（2
简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一种分布式文件系统，属于非结构化的分布式存储类型。其前身是GFS（Google File System），作为一款优秀的分布式文件系统，其集成了传统文件存储的优点，且具备很多创新的地方，是整个Hadoop生态默认的文件存储策略，非常值得学习。值得一提的是，HDFS本身是基于JAVA语言开发的，具有很好的移植性，很多大
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2023-08-20 13:49:58
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写在前面的话：不要被技术吓到哦 ，本文尽量写的白话，致力为从事大数据的运营、咨询规划、需求以及想学习大数据的入门者提供知识分享@……@首先阐述两个事实，然后再针对事实来引出问题的解决方案，以更好的帮助我们来理解Hadoop处理架构:1、数据现状：2000年以前，结构化数据占主流地位，数据大多标准的数字数据，而2000年以后，非结构化的数据异军突起，来自监控、网站的视频和图像数据，以及来自微博等网页
Bigdata：数据分三类 结构化数据：约束 半结构化数据：xml，json，yaml没有预定义的数据模型 非结构化数据：没有元数据；日志信息，搜索引擎：搜索组件、索引组件(一般保存在分布式存储中) 蜘蛛程序；（爬取的数据都是非结构化，半结构化数据） 搜索引擎构建出倒排索引来检索， ELK，任何文档要被检索需要先被分析，分析由分析器完成，需要分词和正规化，分析的结果正规化后生成索引存储： 分析处理
相信了解过大数据的小伙伴们，对大数据架构的各个组件的名称和大致作用肯定有一定的了解。那我们来看看那些属于存储系统吧1.hadoop，毫无疑问，它肯定是存储系统，用来存储分布式文件的。从存取速度角度来说，它的速度并不快。从数据量来说，海亮数据存储说的就是以它为鼻祖的组件。他并不擅长存取大量的小文件。适合存储大文件。因为文件的元数据信息保存在namenode的内存中，这个数据结构决定了不能存储太多小文
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2023-09-14 16:26:33
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