一：课程介绍 数据库管理人员如何管理分布式的海量数据，是云计算时代的数据库从业人员面临的核心问题之一，Hadoop提出了解决方案。 本课程从数据库管理人员与系统管理人员的职业角度出发，从动手搭建Hadoop集群环境开始，涉及Hadoop集群的配置、维护、管理、监控、运维、测试、优化等主题，并细致剖析Hive数据仓库集群和优化等主题，帮助传统的数据库管
目录2.1Hadoop简介HDFS（分布式文件系统）MapReduce（分布式并行编程框架）Hadoop的特点Hadoop的应用编辑Hadoop版本的变化2.2Hadoop项目结构TezSparkHivePigOozieZookeeperHBaseFlumeSqoopAmbari2.3Hadoop集群的部署和使用NameNodeDataNodeJobTracker，TaskTracker备份Sec
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2023-07-14 20:47:06
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原创
2023-05-29 11:06:47
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1.试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece ，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的开源的分布式并行编程框架。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
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2023-10-05 22:02:40
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一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
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2024-05-15 20:53:04
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一、 Hadoop的优化与发展1.1 Hadoop的局限对于MapReduce和HDFS【不包含其它组件】：1、抽象层次低，仍需手工编写代码完成功能2、表达能力有限，MapReduce抽象的Map和Reduce函数，在降低开发复杂度的同时，也带来了表达能力有限的问题，导致一些任务无法用Map和Reduce函数来完成3、开发者自行管理作业间的依赖关系。一个作业Job只包含Map和Reduce两个阶段
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2023-07-20 17:54:50
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一.hadoop简介Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储。MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop框架包括以下四个模块：Hadoop Common: 这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的Java文件和脚本。Hadoop YARN: 这是一个用于
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2023-09-14 13:23:15
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大数据处理架构Hadoop概述Hadoop简介Hadoop的发展简史Hadoop的特性参考 概述本文简要介绍Hadoop的起源、发展历史和特性。Hadoop简介Hadoop是一个开源的、可运行在大规模集群上的分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，可以部署在廉价的计算机集群中。Hadoop的核心是分布式文件系统(H
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2023-07-12 12:32:48
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大数据技术原理与应用学习笔记（八）本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFS HA（高可用性）HDFS FederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0中的缺陷YARN设计思路YARN体系结构ResourceManagerApplicationMasterN
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2024-02-29 10:52:29
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一、Hadoop 介绍 Apache Hadoop项目为可靠的、可扩展的分布式计算开发了开源软件。 Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型在计算机集群中对大型数据集进行分布式处理。它被设计成从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储
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2024-05-29 13:34:25
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Hadoop大数据技术复习资料 钟兴宇1.选择题15空，共30分。Hadoop以HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）和MapReduce（Google MapReduce 的开源实现）为核心。hadoop三种安装方式：单体，伪分布式，完全分布式Hadoop集群启动时个进程的启动顺序：namenode，datanode，secondn
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2023-11-16 13:38:38
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文章目录1.Hadoop介绍1.1 hadoop的核心组件1.2 hadoop的介绍及发展历史1.3 hadoop2.x架构模型2.启动服务1.启动2.停止3.测试4.访问浏览器3.hadoop集群初体验3.1、HDFS 使用初体验3.2、mapreduce程序初体验4.分布式文件系统HDFS4.1.HDFS的来源4.2.HDFS的架构图之基础架构4.3 HDFS基本Shell操作4.4.HDF
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2023-08-08 09:22:23
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文章目录python基础内置数据类型python特点：基本内置类型对象内置数据结构（如何组织）序列集合映射拓展数据类型np.ndarray类型数据对象基本属性 ndim shape dtype Itemsize size基本方法Pandas.Series类型数据对象Pandas.DataFrame类型数据对象数据分析方法开源平台与工具 python基础内置数据类型python特点：弱数据类型、面
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2023-06-27 15:30:39
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大数据技术原理与应用作业七1. 试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece，Hadoop MapReduce是它的开源实现。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
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2023-10-19 21:08:47
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一：Hadoop简介优点：1：Hadoop是开源免费的。2：屏蔽了很多底层的复杂的实现，提供了方便用户操作的接口。3：支持在Hadoop上多种语言开发应用两大核心：分布式文件存储：HDFS 分布式文件处理：MapReduceHadoop成名原因：2008年4月利用910个结点的集群对1TB的数据进行排序，只用了209秒。引起大企业和高效对Hadoop进行引入和
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2023-07-12 12:31:23
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基础：linux常用命令、Java编程基础大数据：科学数据、金融数据、物联网数据、交通数据、社交网络数据、零售数据等等。Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于Apache）Hadoop的组成： HDFS:分布式文件系统，存储海量的数据。 MapReduce:并行处理框架，实现任务分解和调度。Hadoop的用处： 搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等
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2023-07-10 23:22:33
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2.1 Hadoop概论创始人：Doug Cutting 1.简介： 开源免费;操作简单，极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java； Hadoop两大核心：HDFS+MapReduceHDFS：海量数据存储MapReduce：海量数据的处理 2.起源：原本是文本搜索库，模仿谷歌的搜索引擎；融
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2023-05-26 14:08:20
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第8章 Hadoop再探讨Hadoop是一种开源的大数据处理架构，广泛应用于大数据技术领域。然而，Hadoop在诞生之初，在架构设计和应用性能方面存在一些不足之处，随着其后续的发展过程，逐渐得到了改进和完善。Hadoop的优化和发展主要体现在两个方面：一方面是Hadoop自身核心组件MapReduce和HDFS的架构设计改进，另一方面是Hadoop生态系统其他组件的不断丰富。首先，Hadoop的局
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2023-10-10 18:50:32
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大数据系列(一)之hadoop介绍及集群搭建系列介绍:本系列针对大数据这门综合技术逐一展开。大数据必备技术栈hadoop简介大数据技术涉及两方面，一是数据存储，二是数据运算 hadoop是一种分布式框架，可利用集群对用户业务逻辑海量数据进行分布式处理，hadoop是一个生态圈，跟springcloud概念类似，包含多种技术，如下表组件技术描述hdfs分布式文件系统MapReduce分布式计算框架Y
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2023-09-09 19:04:17
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1.背景介绍Hadoop是一个开源的分布式大数据处理框架，由Apache软件基金会支持和维护。它可以处理海量数据，并在大量计算机节点上进行分布式存储和分析。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，可以存储大量数据，而MapReduce是一个分布式数据处理框架，可以对这些数据进行高效的分析。
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2024-07-26 12:47:37
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