大数据技术之Hadoop-MapReduce教程目的前提要求概览输入和输出示例:WordCount v1.0源码用法实战演练MapReduce-用户接口核心Mapper有多少个Map?ReducerShuffle排序二次排序Reduce有多少Reduces?零个Reduces分区器计数器Job的配置任务的执行与环境内存管理Map参数Shuffle/Reduce 参数配置参数任务日志分布式依赖库作
1. 场景:   现在人产生数据越来越快,机器则更快,所以需要另外的一种处理数据的方法。   硬盘容量增加,但是性能没跟上,解决办法是将数据分到多块硬盘,然后同时读取。   问题:     硬件问题 -- 复制数据  解决(RAID)     分析需要从不同的硬盘读取的
转载 2024-01-20 20:34:16
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前言:• 一、背景介绍• 二、大数据介绍正文:• 一、大数据相关的工作介绍• 二、大数据工程师的技能要求• 三、大数据学习规划• 四、持续学习资源推荐(书籍,博客,网站)• 五、项目案例分析(批处理+实时处理)前言一、背景介绍本人目前是一名大数据工程师,项目数据50T,日均数据增长20G左右,个人是从Java后端开发,经过3个月的业余自学成功转型大数据工程师。附上本人参考学习视频:参考学习视频:h
今天开学, 学习内容来源网络。 一、是什么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。 在线的大数据可以用storm对于那些有低延时要求的应用程序,HBase 有用Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,另外还有 Hive、 HBase、等等。 二、干什么 1、搜索
配置的题型需要根据自己的实际情况来在平台上一步一步完成,下面配置的题型的代码,仅做参考。(配置的题型争取在网络环境好的情况下,一次通过,不要间断,否则会比较麻烦)大数据从入门到实战第1关:配置开发环境 - JavaJDK的配置(根据实际情况来输入以下代码,仅作为参考)mkdir /app cd /opt tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz mv jdk1.8.
转载 2024-01-26 10:06:47
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一、根据之前四天的学习做两个小练习1、创建一个文件,利用shell脚本输出文件中的内容,然后进行每分钟监控 1、创建dashuju.sh文件[root@zww home]#touch dashuju.sh2、输入内容[root@zww home]# vi dashuju.sh#!/bin/bash echo "大数据一班" >> /home/dashuju.txt3、执行追加脚本[ro
文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语 一、前言随着工业化和城市化的快速发展,污水排放问题日益严重。为了管理和治理污水问题,建立基于大数据的污水处理大数据平台显得尤为重要。此平台可帮助我们实现对排放总量、行业污水排放量、行业氧化亚氮排放量、各行业氯苯排放量等关键指标的统计和分析,进而为污水处理和环境治理提供科学依据。尽管目前已经有一些污水处理和排放统
文章目录实验一 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作1.实验目的2.实验平台3.实验内容和要求实验二 熟悉常用的HDFS操作1.实验目的2.实验平台3.实验步骤实验三 熟悉常用的HBase操作1.实验目的2.实验平台3.实验步骤实验四 MapReduce/Spark编程初级实践1.实验目的2.实验平台3.实验步骤 实验一 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作1.实验目的Hadoop
注:完整代码见此处一、设计目的综合应用所学的Hadoop/Spark/Storm/Mongdb等技术,设计并实现一个较为完整的小型大数据处理和分析系统。通过系统分析、系统设计、编程调试、撰写实验报告等环节,初步掌握大数据分析软件系统设计的方法和步骤,灵活运用Java高级编程等语言进行软件开发,提高分析问题和解决问题的能力。提高Java高级程序设计水平,培养必要的工程实践动手能力。理解 HDFS 文
Hadoop入门与环境配置一、大数据概念1、大数据概念 大数据(Big Data):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕获、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 大数据的特点为:大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低密度价值(
# Hadoop大数据课程教学目的与任务 Hadoop作为一种流行的大数据处理框架,广泛应用于数据存储和分析。通过这篇文章,您将了解如何实现Hadoop大数据课程的教学目的与任务。 ## 一、Hadoop课程教学流程 在开始具体实现之前,让我们先理清思路。以下是实现Hadoop大数据课程教学目的与任务的整体流程: ```mermaid flowchart TD A[课程目标设定]
原创 2024-09-30 03:59:15
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文章目录DFSOutputStream介绍DFSOutputStream概况介绍DFSOutputStream重要的变量数据处理线程类DataStreamer响应处理类ResponseProcessor处理流程客户端发数据到dataQueueDataStreamer处理dataQueue中的数据处理错误创建输出数据流,发送数据向namenode申请数据块连接到第一个datanode建立管道初始化
大数据,无论是从产业上,还是从技术上来看,都是目前的发展热点。在中国,政府控制着80%的数据,剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有,中小企业如何构建自己的大数据系统?其他企业如何建设自己的大数据系统? 推荐两大应用最广泛、国人认知最多的Apache开源大数据框架系统:spark  HadoopSpark:速度快、易于使用Spark以性能见长,但是它也因易用性而小有名气
目录02-01-什么是大数据02-02-数据仓库和大数据搭建数据仓库的过程.png02-03-OLTP和OLAP02-04-分布式文件系统的基本思想分布式文件系统的基本思想.png02-05-什么是机架感知机架感知的基本思想.png02-06-什么是倒排索引什么是索引.png什么是倒排索引.png02-07-HDFS的体系架构和Demo演示02-08-什么是PageRankGoogle的向量矩阵.
转载 2023-09-05 19:31:28
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一、大数据技术与应用入门培训教程大纲    1.1.大数据定义与解决方案    1.2.大数据行业应用    1.3.大数据技术学习前景    1.4.大数据从业岗位要求    1.5.大数据常用概念
一、大数据课程导论1. 大数据概念最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清数据的基本概念。数据数据是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据
转载 2023-11-23 14:26:24
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大数据以集群方式运行,多个服务器构成一个集群,分为主服务器和从服务器 Flume做数据采集 Zookeeper做数据管理和配置 Kafka做数据传输,同时对数据清洗,去杂质 Hadoop数据存储 Spark做数据分析计算 拿到数据以后,一个是入库,另一个是通过消息队列把数据用前端技术展现,这是整体的运行结构部署 数据生命周期: 1数据源:由javaEE工程师提供 2数据采集:Flume,Kaf
文章目录一、前言二、Hadoop1)HDFS常见操作1、HDFS服务启停命令2、常见文件操作命令3、安全模式操作命令4、数据平衡常见操作命令5、处理小文件常见操作命令6、HDFS NameNode主备切换命令2)YARN常见操作1、YARN服务启停命令2、常见操作命令3、YARN ResourceManager 主备切换命令三、数据仓库Hive1)Hive服务启停命令2)Hive常见操作命令3)
大数据课程介绍什么是大数据:海量数据的处理大数据用在哪:用在需要对海量数据进行处理的任何场合大数据学什么: (1)学分布式系统的思想 (2)学框架基础课程内容介绍Linux & Shell编程基础 Hadoop Mapreduce数据的处理流程: 收集数据—>web服务器,打日志–flume,sqoop–>hadoop(hdfs)----->数据的清理----->数
一、背景  Hadoop 的设计目的:解决海量大文件的处理问题,主要指大数据的存储和计算问题,其中, HDFS 解决数据的存储问题;MapReduce 解决数据的计算问题  Hadoop 的设计考虑:设计分布式的存储和计算解决方案架构在廉价的集群之上,所以,服 务器节点出现宕机的情况是常态。数据的安全是重要考虑点。HDFS 的核心设计思路就是对 用户存进 HDFS 里的所有数据都做冗余备份,以此保
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