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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文章目录一、HDFS工作机制二、yarn资源管理器配置1.编辑配置文件2.命令行启动、网页访问测试三、Hadoop+zookeeper高可用1.开启第五台虚拟机，并先配置好nfs，挂载相关目录2.server1、2、3、4上初始操作3.搭建zookeeper集群4.Hadoop配置5.访问测试与故障切换6.在上述高可用平台中加入ResourceManger服务实现yarn的高可用7.Hbase（
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2023-08-04 10:56:41
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大数据处理框架Hadoop介绍 海量数据的诞生，催生了以Hadoop为代表的一系列数据处理框架的面世，为海量数据分析提供了强大的支撑力量。Hadoop是一个被广泛应用于集群环境中的海量数据分布式处理框架。下面，我们就来科普性地认识一下Hadoop！1 背景 大数据时代，我们已经很难估算全球电子设备中存储的数据总量有多少；同时，随着智能终端、物联网、社交媒体等的广泛普及，各行各业均在谋求数字化转
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2023-07-24 15:11:57
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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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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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大数据发展到今天，通常来说有两层含义，海量的数据集合以及对海量数据集合进行处理的大数据技术。海量的数据集合，这个非常好理解，就是不断累积起来的数据资源，而大数据技术又是指什么呢？何为大数据技术，今天我们来对大数据技术发展历程做个简单的介绍。从定义来说，大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。在行业当中的大数据研发者们，就是致力于将大数据技术应用到相关领域，从巨量数据从中
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2023-12-19 22:14:05
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文章目录1. 数据存储问题2. RAID技术的原理和思路2.1 常用RAID的原理介绍2.2 RAID间的性能比较3. 大数据时代的分布式文件系统3.1 HDFS的稳固地位3.2 HDFS的技术架构核心组件3.3 HDFS的高可用设计数据存储故障容错磁盘故障容错DataNode故障容错NameNode故障容错3.4 HDFS保证系统可用性的策略冗余备份失效转移限流降级 1. 数据存储问题 大数
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2023-10-24 06:42:39
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）》一书中的第1章，第1.2节，作者： 范东来 责编： 杨海玲号查看。1.2 Hadoop和大数据在人们对云计算这个词汇耳熟能详之后，大数据这个词汇又在最短时间内进入大众视野。云计算对于普通人来说就像云一样，一直没有机会能够真正感受到，而大数据则更加实际，是确确实实能够改变人们生活的事物。Hadoop从某个方面来说，与大数据结
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2024-01-23 22:29:45
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在大数据方兴未艾之际，越来越多的技术被引进大数据领域。从多年前的mapreduce到现在非常流行的spark，spark自从出现以来就逐渐有替代mapreduce的趋势。既然如此，spark到底有什么过人之处？这么备受青睐?一、Spark是什么？Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Sp
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2023-07-12 12:33:02
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**实现大数据架构+hadoop的步骤**
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装和配置Hadoop集群 |
| 2 | 编写MapReduce程序 |
| 3 | 打包MapReduce程序 |
| 4 | 将打包后的程序上传至Hadoop集群 |
| 5 | 运行MapReduce程序 |
| 6 | 分析和查看结果 |
**步骤一：安装和配置Ha
原创
2024-04-24 12:05:05
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# 大数据Hadoop架构
## 引言
随着互联网的普及和信息技术的发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理技术已经无法满足大规模数据的处理需求。因此，大数据技术应运而生。Hadoop作为大数据处理的重要框架，被广泛应用于各行各业。本文将介绍Hadoop架构的原理和应用。
## Hadoop架构概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。它的核心包括HDFS
原创
2024-07-07 04:13:53
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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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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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.第二章 大数据技术概述 2.1 大数据技术的产生 2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。 Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键
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2024-05-20 13:00:55
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2019.031概述大数据平台通过统一的大数据库实现全省业务信息的集中，该库数据来源于全省各个业务系统和基础数据库等应用数据、位置数据、搜索数据等结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，通过数据采集管理平台从相关系统中获取；其次是建立大数据库管理系统对大数据库进行管理，由接口服务、数据指标管理、数据维护管理、数据查询比对核查等功能构成；第三是建立数据利用应用综合分析系统，为业务部门提供数据分析支撑
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2023-11-16 13:36:14
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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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1什么是大数据1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构2、主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3、广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈2大数据发展史1、Lucene--Doug Cutting开创的开源软件，用java书写代码，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎
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2023-07-20 17:54:31
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Hadoop基本架构Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce则构建在分布式文件系统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。在Hadoop中，MapReduce底层的分布式文件系统是独立模块，用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统，然后经过简单的配置后，存储在该文件
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2023-08-01 13:20:22
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