Hadoop 是一个基于谷歌发表的几篇论文而开发的一个分布式系统基础架构，用户可在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop现在已经成了大数据的代名词。也就是说，现在如果要处理大数据，Hadoop是首要选择。所以学好Hadoop是非常实用的。 Hadoop 目前大的版本分为1和2，对于初学者来说，先学习 Hadoop 1.
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2023-09-22 13:02:25
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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，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务，
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2023-09-14 08:23:46
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Hadoop很强大，但企业在使用Hadoop或者大数据之前，首先要明确自己的目标，再确定是否选对了工具，毕竟Hadoop不是万能的！本文中列举了几种不适合使用Hadoop的场景。随着 Hadoop 应用的不断拓展，使很多人陷入了对它的盲目崇拜中，认为它能解决一切问题。虽然Hadoop是一个伟大的分布式大型数据计算的框架，但Hadoop不是万能的。比如在下面这几种场景就不适合使用
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2023-07-12 13:24:56
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Spyder 的编程界面最重要是啥，就是右边红框里面的变量查看的部分。你可以一段一段的运行程序，也可完整的运行，而中间产生的变量值都可以在这个变量窗口查看。其中绝大部分变量都可以通过双击打开查看具体数值，比如我可以双击查看一个numpy数组中的每一个值。而且这个变量查看还支持修改数值和多开，非常适合debug。同时它像Jupyter notebooks一样，还可以分段运行代码（开头加上#%%即可）
原创
2022-01-14 09:49:31
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上次说到了Hadoop是目前最流行的大数据工具，其核心是HDFS来存储数据和MapReduce来处理数据，但它又不仅仅如此。后来，围绕着Hadoop相继出现了一系列的应用。比如存储结构化数据的HBase，用于和传统数据实现数据迁移的Spooq，SQL接口Hive，用于工作调度的Ozzie，以脚本取代代码完成MapReduce的Pig，机器学习工具集Mahout等等。羽翼渐丰的Hadoop已经一步步
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2023-07-12 13:46:39
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[b]Hadoop技术的应用已经十分广泛了，而我是最近才开始对它有所了解，它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网，其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop，这些公司涵盖各行各业，不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等，主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建
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2024-08-02 10:44:21
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大数据时代，不管是IT巨头还是中小企业，都非常重视大数据技术，那么对于小企业来说，在这个大数据人才高度缺乏的情形下，怎么样才能发展好大数据呢？科多大数据带你一起来了解下方法。 大数据能为企业带来什么？更多的订单，更低的成本，更快捷的管理，更新的业务模式。巧妙善用互联网上的大数据， 小型创业团队就可以为自己快速积攒早期创业所需的资源，从而降低创
Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出。 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
package org.apache.hadoop.mapreduce;
import java.io.IOException;
我深入分析了五个大数据处理框架：Hadoop，Spark，Flink，Storm，SamazaHadoop顶尖的框架之一，大数据的代名词。Hadoop，MapReduce，以及其生态系统和相关的技术，比如Pig，Hive，Flume，HDFS等。Hadoop是第一个，在工业界被广泛采用。为什么仍然使用Hadoop。尽管Hadoop被用来处理复杂数据，其本身其实相当简单。如果你的数据可以批量处理，可
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2023-09-20 10:52:11
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一：hbase介绍：1.介绍：hbase，hadoop家族一员，是一个开源的，分布式的，面向对象，非结构化数据的存储系统。hbase存储基于列而不基于行。而且存储的是松散型数据模式。Hbase 就是 NoSQL 中卓越的一员，Hbase 提供了键值 API，承诺强一致性，所以客户端能够在写入后马上看到数据。HBase 依赖 Hadoop 底层分布式存储机制，因此能够运行在多个节点组成的集群上，并对
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2023-09-14 08:25:17
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阅读本文之前 需要先在 服务器端配置好 伪分布的 hadoop 可以参考博主之前的文章 ！！！！ 先记录一下自己遇到的坑 hadoop 找不到python 安装python 后还需要在 py文件中添加 #! python执行路径 #!/usr/local/python3/Python-3.6.5/python3 否则会出现很多莫名其妙的 bug！！！！ hadoop 需要开启的端口不是一般的的多，
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2023-09-24 18:07:31
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1.安装2.shell操作3.python操作Hbase1）本地操作 a、创建表格 b、写数据 c、读数据2）集群操作4.Java操作Hbase（和Storm集合做实时推荐）1）本地操作1.安装1)打开配置文件bashr
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2023-08-16 18:20:30
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零基础学习hadoop,没有想象的那么困难，也没有想象的那么容易。从一开始什么都不懂，到能够搭建集群，开发。整个过程，只要有Linux基础，虚拟机化和java基础，其实hadoop并没有太大的困难。下面整理一下整个学习过程，给大家一个参考。 首先我们要了解hadoop是什么?Hadoop能够做什么?Hadoop的使用场景是什么?Hadoop和大数据、云计算的关系是什么?如何使用hadoop? 当大
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2023-12-06 13:54:20
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# 如何使用 Python 操作 Hadoop
Hadoop 是一个流行的开源框架，用于存储和处理大规模数据集。虽然 Hadoop 的核心是用 Java 编写的，但你可以使用 Python 来与 Hadoop 进行交互。这一篇文章将指导你如何通过 Python 来访问 Hadoop，具体步骤如下：
| 步骤 | 说明 |
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随着手机的普及，手机验证码登录需求已经成为一个很常见的需求，但是这么一个看似简单的需求，其实还是有很多坑的。 昨天使用兄弟团队的登录界面，就发现了一些安全问题，在这边整理了一些我的经验和坑点，写下来备忘和参考。1、所有的数据存储和验证，一定要在服务端处理。这点只要做过一段时间Web开发的，都理解：前端的数据、加密算法、密钥都是公开的，很容易泄露。前端的验证，都是可以绕过的，只能作为用户体验优化方案
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2024-05-02 11:27:49
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数据库与数据管理如果你计划用Hadoop，那么你要去管理大量的数据的可能性还是很大的，然后要添加到MapReduce任务中，你可能需要某种数据库。自从Google的BigTable出现以来，Hadoop就已经对数据的管理产生了浓厚的兴趣。虽然已经有一些关系型数据库或者与HDFS数据的SQL接口，比如Hive，Hadoop的许多数据管理都是用non-SQL的技术来存储和访问数据。NoSQL的
Hadoop 和 MapReduce已经如日中天。Hadoop 不仅可以使用Java进行MapReduce的编写，也通过Hadoop Streaming的方式提供了其他语言编写MR的接口。更重要的是，使用python来编写MR，比使用亲儿子Java编写MR要更简单和方便……所以在一些不非常复杂的任务中使用python来编写MR比起使用Java，是更加划算的。
上图是MR的workflow，在介绍H
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2023-08-11 11:36:03
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相关随笔：MapReduce与HDFS简介什么是Hadoop？Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System，并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得： GFS 、 MapReduce)。 Doug Cutting和Mike Cafarella在开发搜索引擎Nutch时对这两篇论文做了自己的实现，即同名的Ma
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2023-10-02 20:50:43
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第一次接触这个时候在网上查了很多讲解，以下很多只是来自网络。
1.Hadoop
（1）Hadoop简介
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS
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2023-07-24 10:44:41
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hadoop是什么？(1)Hadoop就是一个分布式计算的解决方案，也就是帮助我们把 一个任务分到很多台计算机来运算。(2)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。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理）Hadoop的数据来源可以是任何形式
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2023-07-16 22:13:14
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