Hadoop+hive+flask+echarts大数据可视化项目（二）--------------系统数据整合和hadoop环境搭建---------------- 关注Hadoop+Hive+Flask+echarts大数据可视化项目的阅读者，前面已提及系统信息的收集，但收集的系统信息需要整合到一起，如何实现收集的ip地址
1. 需求引入
在大数据生态圈中有很多的技术，每一个技术的使用和管理都有自己的规范，例如hdfs操作有相关的插件，mr任务的监控有相关的页面，hbase的操作也有相对应的页面，那么这些零零散散的管理页面能否统一到一个软件中进行管理呢？
2. hue的简介
2.1. hue概述
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Clou
前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储。简单来说，Hadoop就是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件
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2023-07-12 15:00:45
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（一）hadoop2.x版本下载及安装Hadoop 版本选择目前主要基于三个厂商（国外）如下所示：1.基于Apache厂商的最原始的hadoop版本， 所有发行版均基于这个版本进行改进。2.基于HortonWorks厂商的开源免费的hdp版本。3.基于Cloudera厂商的cdh版本，Cloudera有免费版和企业版， 企业版只有试用期。不过cdh大部分功能都是免费的。（二）hadoop2.x分布
Hadoop+hive+flask+echarts大数据可视化项目(一）--------------系统数据收集---------------- 谈到大数据的项目，一般以数据可视化为主体，收集大数据中的有用信息，存储到分布式存储系统hadoop中，由hive导入hadoop中存储的数据，使用HQL语句对数据进行分析，hive底层会将HQL语句转化
目录概念流程示意图hive的本质：将类SQL转化为MR程序优缺点架构原理hive不是数据库，hive是为数据仓库设计的 概念由Facebook开源，hive解决海量结构化日志的数据统计工具。Hive是基于hadoop的数据仓库工具，将结构化数据映射成一张表，提供类sql的功能，查询分析数据。结构化数据：由一定规则将数据拆分，或者映射成表结构，做处理。这种方式：极大简化了MR程序的编写，hive将
Hadoop+hive+flask+echarts大数据可视化项目（五）------flask与echarts前后端结合显示hive分析结果------- 关注过Hadoop+hive+flask+echarts大数据可视化项目的读者，这里是第五部分。前面的部分完成了Hadoop环境的搭建，并把系统收集的相关信息上
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2023-08-09 10:22:02
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# Hadoop数据可视化
## 引言
随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加。如何有效地处理和分析这些海量数据成为了一个热门的话题。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够在集群中高效地存储和处理大规模数据。然而，对于数据的可视化仍然是一个挑战，因为Hadoop的输出结果通常是以文本或者二进制格式进行存储的。本文将介绍如何使用Hadoop来进行数据可视化，并给出相应的代码示例
原创
2023-09-09 14:10:03
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前言：可视化的理解：可视化是将数据组织成易于为人所理解和认知的结构，然后用图形的方式呈现出来的理论、方法和技术。实现可视化的四种方式：1、html+css一些简单的图表，可以用html和css 实现。优点：简化开发，不需要额外引入相关的库，节省资源，提高网页打开的速度。缺点：1、html和css 主要为网页布局而创造，虽然能实现简单的可视化图表，但是绘制的方式并不是很简单。很难看出数据与图形的对应
大数据的重要性：大数据在全世界变得越来越流行。零售，媒体，制药等所有垂直行业的公司都在追求这一IT概念。大数据Hadoop工具和技术可帮助公司更快地说明大量数据。这有助于提高生产效率并改善新的数据驱动产品和服务。Hadoop在大数据中的使用：大数据开发人员应对Hadoop应用程序的实际编码/编程负责。下面提到的是有关Hadoop架构的一些信息它包括各种最新的Hadoop功能和工具Ap
在本节中，我们主要来学习MapTask的内部实现。 整体执行流程
spark-on-yarn-with-kubernetes该例子仅用来说明具体的步骤划分和复杂性，在生产环境应用还有待验证，请谨慎使用。过程中可能用到的概念和术语初步整理如下：整个迁移过程分为如下几个步骤：1. 将原有应用拆解为服务我们不是一上来就开始做镜像，写配置，而是应该先梳理下要迁移的应用中有哪些可以作为服务运行，哪些是变的，哪些是不变的部分。服务划分的原则是最小可变原则，这个同
文末获取资料大屏设计（AJ-Report）是一个可视化拖拽编辑的全开源项目，直观，酷炫，具有科技感的图表工具。内置的基础功能包括数据源，数据集，报表管理。多数据源支持，内置mysql、elasticsearch、kudu驱动，支持自定义数据集省去数据接口开发，支持17种大屏组件，不会开发，照着设计稿也可以制作大屏。三步轻松完成大屏设计：配置数据源—->写SQL配置数据集—->拖拽配置大
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2023-05-26 02:05:01
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目录第1章 Superset入门1.1 Superset概述1.2 Superset应用场景第2章 Superset安装及使用2.1 安装Python环境2.1.1 安装Miniconda2.1.2 创建Python3.6环境2.2 Superset部署2.2.1 安装依赖2.2.2 安装Superset2.2.3 启动Supterset第3章 Superset使用3.1 对接MySQL数据源3
react 数据可视化 Data visualisation and application technologies have evolved greatly over the past decade. Two of the most popular web-based technologies for this are D3.js and React.js and both began as
MapTask工作机制 （1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。 （2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。 （3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollect
1.什么是数据可视化1.1 数据可视化数据可视化主要目的：借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化可以把数据从冰冷的数字转换成图形，揭示蕴含在数据中的规律和道理。1.2 数据可视化的场景 目前互联网公司通常有这么几大类的可视化需求： 通用报表 移动端图表 大屏可视化 图编辑&图分析 地理可视化1.3 常见的数据可视化库D3.js 目前 Web 端评价最高的 Javascrip
介绍视图文件系统( ViewFs )提供了一种管理多个 Hadoop 文件系统名称空间(或名称空间卷)的方法。对于具有多个 namenode 的集群，因此在 HDFS 联合中具有多个名称空间，这一点特别有用。ViewFs 类似于某些 Unix/Linux 系统中的客户端挂载表。ViewFs 可以用来创建个性化的名称空间视图，也可以创建每个集群的通用视图。本指南是在具有多个集群的 Hadoop 系统
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2023-07-30 17:34:30
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【IT168 资讯】Apache Kudu 1.4已经发布，改进了Kudu Web界面的可用性，以及一个新的文件系统检查实用程序。Apache Kudu原来是Cloudera的项目，现在是Apache Hadoop生态系统的一部分。Apache表示其可以用于快速分析数据。实际上，Kudu是一个柱状存储引擎，填补了Hadoop分布式文件系统(HDFS)和HBase NoSQL数据库之间的差距。Kud
最近在开发的过程当中，对于已有的代码，想将相关类绘制成UML类图，虽然现在有很多UML类图的优秀软件，比如ProcessOn(可视化编辑)、draw.io(可视化编辑)、PlantUML(代码生成)，其实看到这里我就想IDEA中有没有像PlantUML一样的自动生成的插件，本着怀疑的态度百度了一下，果然IDEA还是很强大的，这个插件都是自带的，接下稍微讲述如何利用IDEA生成UML类图的教程。
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2023-07-24 15:40:19
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