http://blog.csdn.net/x15594/article/details/6275493 Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Di
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精选
2015-05-14 15:59:48
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文章目录1、hadoop为什么是大数据的基座（hadoop优点）2、Hadoop的守护进程3、HDFS分布式文件管理系统的进程4、YARN的产生解决了什么样的调度问题？5、YARN是如何做计算资源的调度的，有哪些策略？ 1、hadoop为什么是大数据的基座（hadoop优点）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构, 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存
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2023-07-13 16:59:50
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分布式计算框架MapReduce一、MapReduce概述 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架
原创
2022-05-16 09:10:25
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分布式计算： 原则：移动计算而尽可能减少移动数据（减少网络开销）分布式计算其实就是将单台机器上的计算拓展到多台机器上并行计算。 MapReduce是一种编程模型。Hadoop MapReduce采用Master/slave 结构。只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序。核心思想是：分而治之。Mapper负责分，把一个复杂的业务，任务分
文章目录一、MapReduce基础入门1.为什么要MapReduce2.MapReduce优缺点3.MapReduce进程结构4.MapReduce程序运行流程分析二、MapReduce框架原理1.工作流程2.InputFormat3.MapTask4.Combiner5.Shuffle6.ReduceTask7.OutputFormat 一、MapReduce基础入门MapReduce是一个分
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2023-09-20 10:57:12
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参考资料： Hadoop权威指南第四版第七章一、MapReduce是个what？首先说下Hadoop 的四大组件： HDFS：分布式存储系统。 MapReduce：分布式计算系统。 YARN： hadoop 的资源调度系统。 &nb
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2023-08-08 08:14:55
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本来是要复习考试的，但是看得那个什么编译原理的书就头大。。最近搜了一下hadoop的源码分析，在javaeye上面有一个blog写的不错：http://caibinbupt.iteye.com/blog/262412，毕竟是别人的，自己原来是看过hadoop源码但是没有自己总结过，现在再重新从头整理一下。hadoop是apache就google提出来的map/reduce分布式计算框架的开源实现
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2023-08-07 17:39:07
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目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、Secondary NameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构: Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN架构组
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2023-07-26 21:11:00
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Hadoop <!-- AddThis Button BEGIN -->分享 | <script src="http://s7.addthis.com/js/250/addthis...
原创
2023-07-13 18:06:14
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Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等等。对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。服务集成平台的日志量将会很大，而这也正好符合了分布式计算的适用场景.
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2009-03-18 22:30:18
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分布式计算开源框架Hadoop入门实践（一）
http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-intro
分布式计算开源框架Hadoop入门实践（二）http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-config-tip;jsessionid=49025240E37D46598D089690E341C323
分布式计算开源框架H
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2011-10-11 11:47:45
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本文主要帮助初学者快速了解Spark，不会面面俱到，但核心一定点到。Spark是继Hadoop之后的下一代分布式内存计算引擎，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab实验室，现在主要由Databricks公司进行维护（公司创始员工均来自AMPLab），根据本人自2014学习Spark的理解，从下面几个方面介绍。1、为什么出现Spark？ 2、Spark核心是什么？ 3、
Hadoop分布式计算框架一、实验目的要求二、试验环境三、试验内容任务一 MapReduce词频统计任务二 Partitioner操作任务三 使用MapReduce实现join操作任务四 二次排序四、心得体会 一、实验目的要求【实验要求】认识MapReduce编程模型MapReduce应用开发MapReduce高级模型，掌握MapReduce开发常用的应用，如Join、二次排序、分区和WordC
Hadoop是Lucene创始人Doug Cutting，根据Google的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含MapReduce程序，hdfs系统等。网方网站：http://hadoop.apache.org/Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。下载：http://hadoop.apache.org/releases.ht
原创
2015-08-09 18:12:17
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Hadoop是由Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce HDFS又是什么？HDFS是一个分布式文件系统，引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。MapReduce又是什么？MapReduce是一个计算框架，MapReduce的核
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2023-07-12 12:14:12
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Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。1、首先介绍HDFS是如何工作的。 注：上图是从视频网站的截图 分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master)（hadoop1.x只要一个namenode节点，2.x中可以有多个节
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2023-07-12 12:14:08
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什么是Hadoop？Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集。它由两个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。Hadoop的优点是什么？Hadoop的优点包括：可以处理大规模数据集，支持PB级别的数据存储和处理。可以在廉价的硬件上运行，降低了成本。可以通过数据冗余和自动故障转移来提高可靠性。可以通过水平扩展来提高性能，支持增加节点来处理
由于从各光伏电站采集的数据量较大，必须解决海量数据的查询、分析的问题。目前主要考虑两种方式：1. Hadoop大数据技术；2. Oracle（数据仓库）+BI； 本文仅介绍hadoop的技术要应用特征。 Hadoop 基本介绍hadoop是一个平台，是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台。什么是分布式存储？这就是后
hadoop的核心分为两块，一是分布式存储系统-hdfs，这个我已经在上一章节大致讲了一下，另一个就是hadoop的计算框架-mapreduce。 map
概念Hadoop是一个分布式系统基础架构，可扩展大量集群进行分布式计算和分布式存储。优点是高可靠性：数据存储时数据块多副本存储，数据计算时某个节点崩溃可以自动重新调度作业计算高扩展性：可以横向线性扩展机器，一个集群中可以有数以千计的节点，集群可以用廉价机器，成本低Hadoop生态成熟组件HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System）是分布式文件系统，具有扩展性、容
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2023-09-20 10:30:01
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