搭建平台：hadoop+hdfs+mapreduce+hive+derby;软件：前端+后端数据库;构思：hadoop+hdfs+mapreduce负责分布式存储和并行计算；hive负责处理数据库访问操作；derby负责存储元数据问题1：不清楚这几个模块如何架设,如何联系起来,甚至不知道各个模块是否配置成功。问题2：不知道这几个模块的文件如何存放，以及如何相互访问。问题3：不知道对这类问题怎么入手
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2023-09-20 10:52:28
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# 搭建Hadoop大数据平台教程
近年来，大数据技术越来越受到重视，其中Hadoop作为大数据处理的一个重要工具。在本教程中，我们将一步步教你如何搭建Hadoop大数据平台。首先，让我们看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 安装JDK |
| 2. | 安装Hadoop |
| 3. | 配置Hadoop集群 |
| 4. |
原创
2024-04-30 10:56:46
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我们此处使用的是VM虚拟机，centOS6.5的系统，初学者建议装中文版的系统，方便查看，我这边也是先装中文版的系统，本文章主要讲解如何在搭建大数据平台之前要对虚拟机进行环境配置工作，我会在重要的步骤截图上传，方便大家学习讨论，同时，对于一些拓展知识我会进行注释解释，一些其他相关知识也会在文章末尾写出来的，以下便具体的讲解如何进行配置
一、系统环境准备工作：
①
** 首先查看
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2024-07-22 12:47:21
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一、准备环境1.ubuntu16（使用虚拟机实现集群搭建） 2.jdk1.8二、安装包准备由于不同版本之间存在兼容问题，本次搭建使用的是hadoop2.7.1+hbase2.1.4+zookeeper3.6.2 安装包见云盘：链接: 安装包 提取码: 2b5a三、安装前准备1、节点主机名-IP映射（1）修改主机名（三台都需要修改）vim /etc/hostname 这里对三台主机的名字进行修改：n
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2023-11-09 09:44:56
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客户端访问hdfs上的某一文件，首先要向namenode请求文件的元数据信息，然后nn就会告诉客户端，访问的文件在datanode上的位置，然后客户端再依次向datanode请求对应的数据，最后拼接成一个完整的文件；这里需要注意一个概念，datanode存放文件数据是按照文件大小和块大小来切分存放的，什么意思呢？比如一个文件100M大小，假设dn（datanode）上的块大小为10M一块，那么它存
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2021-04-29 14:19:50
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本文是在自己工作中用到各个组件的安装方式的记录，包括：hadoop,hbase,kafka,es,hive,flume,druid，flink，spark等，在持续更新中。具体的使用记录另有博文具体介绍。hdfs这里是列表文本Hadoop有三种分布模式：单机模式、伪分布、全分布模式，本文讲解分布式搭建方式。 假设有a,b,c三个节点。第一步：新建用户# 增加用户，并赋予其密码
$ adduser
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2024-04-29 15:39:17
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大数据平台搭建（hadoop+spark） 一.基本信息 1. 服务器基本信息 2. 软件基本信息 3.环境变量汇总 4. 基本环境配置（master、slave相同操作） 4.1 配置jdk 4.2 配置java环境变量 添加如下信息 4.3 刷新配置文件： 4.4 配置hosts 4.5 配置免
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2018-03-22 11:54:00
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一、了解Hadoop关于Hadoop的官方说明是：Apache Hadoop 是一款支持 数据密集型 分布式 应用程序并以 Apache 2.0 许可协议发布的 开源软体框架。拆开来说，其中包含学习 Hadoop 必须要理解的三个知识点：（1）Hadoop是一个框架； （2）可以用来处理大规模数据； （3）Hadoop被部署在集群上。二、Hadoop传统意义上，我们常说的Hadoop是包含了 Co
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2023-07-20 17:52:00
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目录大数据hadoop集群搭建1.配置网络并使用xshell链接2.搭建Java环境3.配置集群节点间的通信4.配置集群节点间免密登录(主节点)5.配置本地yum源：6.配置集群节点间时间同步7.hadoop搭建1.上传hadoop压缩软件包2.解压hadoop3.修改配置文件修改core-site.xml修改hadoop-env.shhdfs-site.xmlmapred-site.xmlya
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2023-07-24 13:52:35
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一、Hadoop介绍什么是“hadoop”?
大数据的概念与应用
云计算1.什么是“hadoop”?Hadoop是大数据的一个总称hadoop Yarn是dadoop2的一个基础框架。
常用的是hadoop Yarn， 它也是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，
可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是Appach的一个用**java语言实现开源软件框架**。
实现在大量计算机组成的
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2023-09-27 08:34:25
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二、Hadoop集群搭建2.1、Hadoop安装将Hadoop安装包导入hadoop102的/opt/software文件夹下将Hadoop安装包解压至/opt/module文件夹下[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/配置Hadoop的环境变量在/etc/profile.d/my_en
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2023-11-11 20:41:10
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Hadoop完全分布式平台搭建：集群机器三台机器：一个作为master，另外两个作为slave1。分别执行ifconfig命令获取每台机器的IP地址2。执行sudo vim /etc/hostname 修改主机名，主机修改为master，另外两个分别修改为slave1，slave2。当然这只是为了方便，其实也可以不用修改 3。三台机器分别执行sudo vim /etc/hosts 修改host
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2023-11-07 11:26:26
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# 实现大数据平台 Hadoop 的入门指南
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，专为处理大规模数据集而设计，广泛应用于大数据解决方案中。本文将为刚入行的小白提供一个关于如何实现大数据平台 Hadoop 的详细指导，包含流程、代码示例、甘特图和关系图等重要内容。
## 流程概述
下面的表格展示了实现 Hadoop 大数据平台的基本步骤：
| 步骤 | 描述
2.1.1 概述Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，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，并且可以部署在廉价的计算集群中。Hadoop 的核心是分布式文件系统 HDFS （Hadoop Distributed File System）和 MapRudce。Hadoop 被公认为行业大数据标准
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2023-07-14 20:12:40
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首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。Hadoop平台经过
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2023-09-10 07:57:14
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Hadoop的前世今生
Google发布了3大技术：MapReduce、BigTable、 GFS。这3大技术带来的革命性变化：革命性的变化1: 成本降低，能用PC机，就不用大型机和高端存储。革命性的变化2：软件容错硬件故障视为常态、通过软件保证可靠性革命性的变化3：简化并行分布式计算，无需控制节点同步和数据交换虽然这3大技术带来了巨大的革命性变化，但是Google只发表了相关的技术论文
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2023-09-14 13:52:33
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好程序员浅谈大数据与Hadoop有什么关系，随着信息化技术的日渐普及、宽带网络的快速兴起，以及云计算、移动互联和物联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据的增长速度进一步加快。与此同时，一批数据收集、存储、处理技术和应用快速发展并逐渐汇聚，那么下面给大家介绍一下吧。 1、认识大数据 所谓大数据，就是从各种类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞
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2024-04-19 17:34:04
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大数据框架实例（Hadoop 原理总结）简介Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 大概工作流程如下图： Hadoop框架中最核心的设计是HDFS(文件系统)和MapReduce(编程模型，大数据并行运算)。二、HDFS(文件系统)1、HDFS简介HDFS即Hadoop Di
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2023-07-20 20:40:28
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04 | 移动计算比移动数据更划算那么如何解决 PB 级数据进行计算的问题呢？这个问题的解决思路其实跟大型网站的分布式架构思路是一样的，采用分布式集群的解决方案，用数千台甚至上万台计算机构建一个大数据计算处理集群，利用更多的网络带宽、内存空间、磁盘容量、CPU 核心数去进行计算处理。既然数据是庞大的，而程序要比数据小得多，将数据输入给程序是不划算的，那么就反其道而行之，将程序分发到数据所在的地方进
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2024-07-30 16:00:24
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Hadoop学习笔记01一、大数据概念大数据 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。主要解决问题海量数据的采集存储和分析计算问题特点大量(Volume)高速(Velocity)：处理效率多样(Variety)：结构化(数据库、文本)/非结构化(音频、视频)低价值密度(Value)：数据总量越大，价值密度越低。有用数据提纯二、Hadoop入门
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2023-07-24 11:03:43
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