现在 Hadoop 已经发展成为包含多个子项目的集合。虽然其核心内容是 MapReduce 和Hadoop 分布式文件系统（HDFS），但 Hadoop 下的Common 、Avro、 Chukwa、Hive 、HBase等子项目也是不可或缺的。它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务。以下图2是 Hadoop 的项目结构图。 &
# Hive是结构化还是非结构化
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，旨在提供一种SQL类似的查询语言，用于在大规模数据集上进行数据分析。Hive使用HiveQL（类似于SQL）查询语言，允许用户通过编写SQL查询来访问和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据。
## Hive的结构化特性
尽管Hive是建立在非结构化的Hadoop分布式文件系统之上，但它自身具有
原创
2023-11-30 09:46:01
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Redis主要数据结构链表Redis使用的C语言并没有内置这样的数据结构，所以Redis构建了自己的链表实现。列表键的底层实现之中的一个就是链表，一个列表键包括了数量比較多的元素，列表中包括的元素都是比較长的字符串，Redis就会使用链表作为列表键的底层实现。除了链表键之外。Redisserver本身还使用链表来保存多个client的状态信息。使用链表来构建client输出缓冲区。eg: redi
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2024-09-04 17:36:24
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集群安装详细步骤见我的：。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库处理工具，是一种数据库技术，用于查询和管理存储在分布式环境下的大数据集，可以定义数据库和表来分析结构化数据，适合处理相对静态的海量的数据集。可以将结构化的数据映射为一张数据库表，提供简单的SQL的查询功能，将SQL语句转化为MapReduce任务提交到Hadoop集群运行，十分适合数据仓库的统计分析。Hive并不提供实时的查询和
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2023-10-10 14:25:18
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HBaseHBase（Hadoop Database）基于Google的BigTable论文，依赖HDFS进行存储。适合存储大体量数据。HBase是高可靠性(数据安全)、高性能(存取效率)、面向列、可扩展的分布式存储系统，实现利用廉价设备搭建大规模集群。HBase是面向列的存储系统。适用于存放半结构化或者非结构化的数据。结构化:每条记录具备相同的数据结构，类似于类和对象关系非结构化的数据:数据之间
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2023-07-12 10:30:11
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# 了解 Hive 的数据存储：结构化与非结构化
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于处理和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大数据。在使用 Hive 时，理解存储的数据是结构化还是非结构化是非常重要的。本篇文章将逐步指导您如何实现 Hive 数据存储的概念。
## 流程概述
首先，我们需要了解如何在 Hive 中区分结构化和非结构化数
原创
2024-09-22 06:35:46
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### Mysql是非结构化
MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于Web应用开发中。然而，尽管MySQL是关系型数据库，但它并不是非结构化的。实际上，MySQL是一种结构化的数据库，它使用表和列的方式来组织和存储数据。
#### 1. 表和列
在MySQL中，数据被组织成表的形式，每个表包含多个列。表可以看作是数据的容器，而列则是表中的一个属性。每个列都有特定的数据类型，
原创
2023-08-03 11:09:10
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文章目录1、大数据2、Hadoop是什么3、Hadoop发展历史 ( Google是Hadoop的思想之源)4、Hadoop的优势（4高）5、Hadoop1.x和2.x的区别6、HDFS架构概述7、YARN架构概述8、MapReduce架构概述9、大数据技术生态体系 1、大数据功能：主要是解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题（TB、PB、EB）特点：大量，计算机硬盘的容量为TB级别，一些企
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2023-06-20 10:36:28
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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
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2024-03-24 14:57:30
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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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文章目录大数据时代大数据的关键技术Hadoop：Spark：Hadoop VS Spark：Hadoop的缺点：Spark的优点：Spark和Hadoop数据处理对比图：Spark是否会取代Hadoop呢？Flink:Beam 大数据时代我们现处于一个大数据的时代，信息呈现指数级的暴增，这里的信息主要是非结构化的数据。结构化数据：运营数据、公司的经营数据、销售数据等可以在数据库中存储、管理的数据
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2023-07-21 14:49:37
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今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构，从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现，MapReduce的模型计算，到一个云盘如何实现，再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章。 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己，整个Hadoop家族成员很多，“势力”很庞大，下面画个图，简
MapReduceHadoop 序列化 1
为什么要序列化？ 一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能 由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的” 对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。 2
什么是序列化？ 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持 久化）和
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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Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。 对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，
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2023-09-19 10:02:23
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Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的组成Common 一组分布式文件系统和通用I/0 的组件与接口(序列化、 Java RPC 和持久化数据结构)。Avro 一种支持高效、跨语言的 RPC 以及永久存储数据的序列化
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2023-08-03 20:58:58
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SQL语言介绍1、SQL基本介绍SQL语言，是结构化查询语言(Structured Query Language)的简称。是一门特殊母的编程语言。SQL语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。SQL语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方
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2023-11-12 17:44:46
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HDFS=Hadoop Distributed File System（Hadoop分布式文件系统）硬件故障HDFS由数百上千个服务器机器组成，每台机器都存储数据的一部分，每个组件都有可能失效，所以HDFS的某些组件始终是分功能性的。所以，故障检测和快速自动恢复是HDFS的核心架构目标。流式访问数据运行在HDFS上的程序访问数据集是采用流访问。HDFS并不是运行在通用文件系统上的应用程序，HDFS
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2024-02-08 07:22:47
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前言：Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。在学习Hive之前我们先了解下结构化数据，半结构化数据以及非结构化数据的区别。1.结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：idnameagegender1lyh12male2liangy
原创
2018-06-01 16:48:56
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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
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2024-06-18 08:40:58
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