Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理适用人群有一定Java基础的学生或工作者课程简介
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够
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2024-06-18 21:54:11
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认知和学习Hadoop，我们必须得了解Hadoop的构成，下面通过Hadoop构件、大数据处理流程，Hadoop核心三个方面进行一下介绍：hadoop中有3个核心组件：分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的map
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2023-05-22 17:45:04
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文章目录大数据概念特点应用场景Hadoop概述hadoop发展历史hadoop三大发行版本hadoop的优势hadoop的组成HDFSYARNMapReduce三者之间的关系大数据技术生态体系Hadoop的运行环境搭建模板虚拟机搭建安装 Workstation 15安装Centos第一步安装硬件第二步安装软件第三步配置IP第四步使用Xshell访问安装软件包安装JDK安装Hado
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2023-09-05 09:59:56
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目录一、大数据及Hadoop入门1.1 单节点、分布式、集群1.1.1 大数据的概念1.1.2 大数据的本质二、HDFS Shell命令2.1、常用相关命令2.2、上传文件2.2.1、上传文件介绍2.2.2上传文件操作2.3、下载文件2.4、删除文件2.5、创建目录2.6、查看文件系统2.7、拷贝文件三、分布式系统原理3.1、数据块四、HDFS架构五、Datanode服役（上线）和退役（下线）5.
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2024-03-04 06:20:50
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1、大数据概论我接触大数据准确来说是在我上大二的时候，我在跟我的系主任一起做项目的时候，那个时候处理的国外的数据，大约是由500W的数据，当时我用的舍友的笔记本，直接卡到打不开，也就是在那个时候，才有了大数据的概念。 好了，进入正题！1.大数据概念大数据：指无法在一定时间范围内用日常的软件工具进行分析、处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长和多
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2023-07-14 16:08:58
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第一章：hadoop介绍大数据技术介绍数据的来源在早期，数据是通过调查问卷的方式进行，但互联网的兴起，数据的调查不需要问卷方式，可以通过用户的操作行为来记录并进行统计，且并数据是大规模的存储在存储服务器集群中。什么是大数据大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量
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2023-09-14 13:22:54
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大数据-hadoop入门与部署大数据-hadoop入门与部署启蒙分治思想单机处理大数据问题集群分布式处理大数据的辩证HadoopHadoop项目/生态hadoop-hdfs存储模型架构设计角色功能元数据持久化安全模式HDFS中的SNN副本放置策略读写流程HDFS写流程HDFS读流程持久化机制用法部署基础设施部署配置初始化运行命令行使用伪分布式: (单一节点)完全分布式: (四节点) 大数据-ha
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2023-10-06 21:12:48
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文章目录HDFS的操作环境配置免密码登录Linux系统的步骤第一步： 通过该命令获得密钥第二步：复制文件第三步：免密登录jdk的配置部署HDFS的环境解压hadoop文件java的二次配置配置core-site.xml 核心配置NameNode配置hdfs-site.xml 基础配置SecondaryNode配置slaves文件格式化hdfs 非常重要启动集群角色进程查看：jpshadoop安装
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2023-07-20 17:52:14
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大数据技术之Hadoop入门（第二篇）继续上篇文章Hadoop入门 今天来简单的说一下HDFS中的SecondaryNameNode 副节点 和持久化 在上篇文章中说过了Secondary NameNode(Snn 后面都写作SNN)：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照一、SNNSNN的主要工作（1）Secondary NameNode询问NameNode是否
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2024-05-31 13:01:55
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Hadoop教程(一) Hadoop入门教程 1 Hadoop入门教程Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapR
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2023-09-13 23:35:41
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P01【01-尚硅谷-大数据采集技术-Canal（课程介绍）】canal：实时采集mysql中变化的数据，新增、修改、删除，使用canal实时监控到修改的数据，并将修改的数据写到消息队列供实时计算框架(spark streaming、flink)使用。前置知识：Kafka：将采集到的实时数据写入消息队列中，大数据领域最为主流的消息队列kafka。Zookeeper：kafka的搭建及运行依赖于
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2024-09-29 20:14:20
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点1、Hadoop生态概况Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点
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2024-05-17 12:55:21
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大数据开发工程师的职责大数据开发工程师的职责1职责：1、负责数据采集、数据存储、数据查询、数据计算等基础平台的设计和开发工作;2、利用Hadoop、Spark、Flink等技术进行离线和实时数据开发 ;3、负责大数据平台的规划升级、平台维护和优化 ;4、和其他部门或团队沟通、资源协调并落实工作。任职要求1、本科及以上学历;2、3年以上大型大数据平台建设实施经验 ;3、掌握常用大数据组件hadoop
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2023-07-25 20:11:38
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Hadoop系列之1、Zookeeper介紹
Hadoop系列之2、Zookeeper实操
Hadoop系列之-1、大数据介绍
Hadoop系列之-2、HDFS分布式文件系统
Hadoop系列之-3、HDFS高阶+实操
Hadoop系列之-4、MapReduce分布式计算
Hadoop系列之-5、MapReduce高阶部分
Hadoop系列之-6、Yarn资源调度器
Hadoop
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2023-07-14 16:08:49
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第0章大数据概论一、大数据概念大数据：Big Data,指的是无法在一定时间范围内使用常规软进行捕捉，管理和处理的数据的集合。需要新的处理模式来进行决策力。洞察收取海量、高增长和多样化的信息进行管理。二、大数据的特点大量高速多样性低密度值三、大数据的应用场景物流仓储零售旅游商品广告推荐保险金融人工智能…四、大数据的部门组织结构平台组：数据仓储组：数据挖掘：报表工程：第一章Hadoop简介一、什么是
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2023-07-25 20:09:02
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# 尚硅谷大数据Hadoop教程资料获取指南
在当前数据驱动的时代，Hadoop作为一个广泛应用的大数据处理框架，吸引了许多开发者的关注。对于刚入行的小白来说，获取相关的学习资料是入门的第一步。本文将为你详细介绍如何获取“尚硅谷大数据Hadoop教程资料”，并给出具体的步骤和示例代码。
## 流程概述
以下是获取和使用Hadoop教程资料的整体流程：
| 步骤编号 | 重要步骤
第 1 章 MapReduce 概述 1.1 MapReduce 定义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。 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。1.2 MapReduce 优缺点1.2.1 优点1
Hadoop 学习资料分享（3份）
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2021-08-11 15:52:19
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# 大数据与Hadoop的科普介绍
随着信息技术的快速发展，大数据已成为现代企业关注的焦点。Hadoop作为一种流行的开源框架，为处理和存储大规模数据提供了强大的工具。本文将介绍Hadoop的基本概念，展示一些简单的代码示例，并通过甘特图和饼状图可视化说明Hadoop在大数据处理中的应用和特性。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，它能够处理海量数据。H
原创
2024-08-05 03:51:42
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1. 大数据的概念大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。1.2 大数据的包含以下4个特点：1.Volume（大量）2.Velocity（高速）3.Variety（多样）4
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2023-10-15 14:23:55
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