文章目录1 分布式文件系统1.1 计算机集群结构1.2 分布式文件系统的结构2 HDFS简介3 HSFD相关概念3.1 块3.2 名称节点3.2.1 名称节点的数据结构3.2.2 FsImage文件3.2.3 名称节点的启动3.2.4 SecondaryNameNode的作用3.3 数据节点4 HDFS体系结构4.1 HDFS体系结构概述4.2 HDFS命名空间管理4.3 通信协议4.4 客户端
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2024-09-10 13:17:19
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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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Hadoop 知识梳理hadoop是什么 由于现在生活中每天甚至每时每秒都产生海量的数据，普通的存储和计算已经不足以完成任务，需要操作 管理和分析。（1） 集群 分功能处理（2） 海量数据存储（专人处理）目录（3） 统计计算（4）hadoop框架（工具）hadoop的4v原则volumn 体量大velocity 速度快variaty 样式多value 价值密度低hadoop的组成结构（1）hdfs
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2024-01-09 22:02:38
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一、什么是大数据进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（1MB大约等于一百万字节）、GB（1024MB）、TB（1024GB），一直向上攀升，目前，PB（等于1024TB）级的数据系统已经很常见，随着移动个人数据、社交网站、科学计算、证券交易、网站日志、传
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2018-03-10 13:57:48
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大数据概念：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据特征：分布式结构： 由于分布在不同的主机上的进程，协同工作，一起才能构成整个应用。4V特征： Volumn：体量大，单个数据体量大，数据条数也是海量。 Velocity：数据快，数据时效性高，由于数据基数大的原因，数据的操作必须要高速。 Variaty：样式多，可以存储多种类型的数据，包括结构化数据，
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2023-10-21 21:57:02
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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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hadoop入门分析（一）- 基本架构 这里呢我们将简单的对大数据进行一个初步的认识，毕竟大家都知道，无论是学习一项新技术还是一项新的什么其他的技能，光靠死记硬背是很难背下来的。重要的是对于你要掌握的东西的一个理解，有了理解，那就容易多了不是。所以人狠话不多，废话不多说，接下来就和大家一起探讨下大数据的基本架构。背景 背景就不多赘述了，相信很多朋友也不愿意过多了解这个历史，这里还是主要感谢膜拜那些
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2024-01-15 15:46:39
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# Hadoop大数据技术基础与应用 PDF 实现指南
## 引言
随着数据量的不断增长，Hadoop作为一种广泛使用的大数据处理框架，已经在各行各业得到了广泛应用。许多初学者希望能够深入理解Hadoop，并应用到实际项目中。本文将会指导您如何实现“Hadoop大数据技术基础与应用 PDF”，从而帮助您掌握这项技术。
## 流程概述
以下是实现“Hadoop大数据技术基础与应用 PDF”的
代表性的大数据技术涵盖了大数据处理的各个领域和环节，下面介绍几种常用和代表性的技术：1. HadoopHadoop是由Apache开发的分布式计算框架，主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两部分组成。Hadoop通过分布式存储和分布式计算来处理海量数据，并支持数据的高可用性和可靠性。目前已经成为了大数据处理的基础设施，并且被广泛应用在搜
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2023-07-12 14:58:05
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2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理2.1.1 HDFS分布式存储系统2.1.2 MapReduce并行计算框架与Yarn资源调度器2.2 全基因组测序相关技术和处理流程2.2.1 原始数据质控2.2.2 数据预处理2.2.3 变异检测2.2.4 相关文件格式概述2.3 本章小结 2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理本节主要对基于Hadoop平台的相关技术，如：H
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2023-10-07 19:50:02
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Hadoop总结——Hadoop基础
原创
2022-11-26 07:39:58
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Hadoop基础
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原创
2022-11-06 15:26:12
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# Hadoop 基础
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它能够通过分布式计算和存储的方式，让我们在数百或数千台机器上并行处理数据。Hadoop 由多个模块构成，以便应对不同的数据处理需求。本文将为您介绍 Hadoop 的基本概念、架构组件、使用方法以及代码示例。
## 一、Hadoop 的架构
Hadoop 的核心组成部分包括以下模块：
1. **Hadoo
随着大数据的风生水起，以Hadoop家族为代表的软件逐步占据了大数据处理的广阔地盘，H供基础支撑...
原创
2023-04-19 10:41:41
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1 什么是hadoop? hadoop是一个开源框架,用于存储大量数据,并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据 主要包含以下几块? HDFS 允许你一种分布式和冗余的方式存储大量数据 MapReduce 一个计算框架,它以分布式和并行的方式处理大量数据 Yarn 用于 ...
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2021-10-17 12:21:00
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# Hadoop基础
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它的设计目标是可以在廉价的硬件上进行可靠、高效的分布式计算。
Hadoop具有以下几个核心组件：
- Hadoop分布式文件系统(HDFS)：用于存储大规模数据集的分布式文件系统。
- Hadoop YARN：用于管理和调度集群中的资源。
- Hadoop MapReduce
原创
2023-07-14 16:17:11
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基础概念 大数据的本质 一、数据的存储：分布式文件系统（分布式存储）二、数据的计算：分部署计算 基础知识 学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础 学习路线 （1）Java基础和Linux基础（2）Hadoop的学习：体系结构、原理、编程第一阶段：HDFS、MapReduce、HBas
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2018-07-05 11:49:00
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一、Hadoop的组成1. HDFSHadoop分布式文件系统 海量数据的存储NameNode 集群中的主节点，用来管理元数据(文件属性信息)DataNode 集群中的从节点，用来管理文件块SecondaryNameNode 集群中的辅助节点，用于NameNode的存储优化和数据恢复2. YARN分布式资源(cpu、内存等计算资源)调度服务ResourceManager 集群中的主节点,用于接收客
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2023-07-12 14:38:11
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大数据处理技术发展趋势传统数据处理系统面临的问题：
如上图：传统数据处理系统面临的问题主要有：海量数据的存储成本。有限的扩展能力。数据资产对外增值。大数据处理能力的不足。单一数据源。流式数据处理缺失。数据处理技术演进趋势：
数据处理技术演进的趋势：完全共享模式存储方式：磁盘。特点：单机、Scale up。缺点：性能存在瓶颈、扩展性能差。数据库服务器存储方式：高性能网络存储。特点：集
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2023-09-27 20:13:40
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1. hadoop的诞生Google大数据技术主要包含三大部分，MapReduce、BigTable、GFS，主要具有以下特点： - 成本降低，能用pc机就不用大型机和高端存储。 - 软件容错，硬件故障视为常态，通过软件保证高可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换。Hadoop就是根据谷歌发布的相关技术论文，模仿谷歌大数据技术的一个开源实现。 Hadoop是开源的分布式
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2023-09-27 22:11:16
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