# Hadoop清洗数据流程
## 概述
在大数据处理中，数据清洗是一个重要的步骤。Hadoop作为一个分布式计算框架，可以帮助我们进行高效的数据清洗。本文将介绍使用Hadoop进行数据清洗的步骤和所需的代码。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 文本文件导入HDFS
op2=>operation: Map阶段
op3=>operation
原创
2023-08-14 11:31:52
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MapReduce运行流程以wordcount为例，运行的详细流程图如下1.split阶段首先mapreduce会根据要运行的大文件来进行split，每个输入分片(input split)针对一个map任务，输入分片(input split)存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。输入分片(input split)往往和HDFS的block(块)关系很密切，假如我们设定HDF
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2023-08-18 20:14:40
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原创
2021-07-07 14:37:30
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1.计数器应用 hadoop为每个作业维护若干个内置计数器，以描述多项指标；例如：某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已经处理的输入数据量和已产生的输出数据量； 1.1 计数器API 1.1.1 采用枚举的方式统计计数 enumMyCounter(MALFORORMED,NORMAL) 1.1.2 采用计数器组，计数器名称的方式统计 context
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2023-06-25 20:38:12
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目录一、HDFS常见命令二、回收站机制三、HDFS流程1、写（上传）流程2、读（下载）流程3、删除流程四、HDFS的AP操作1、首先创建maven工程2、配置pox.xml3、在resources下创建log42.xml4、新建HdfsDemo文件一、HDFS常见命令start-dfs.sh启动HDFSstop-dfs.sh 结束HDFShdfs --daemon start namenode启动
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2023-11-07 00:24:17
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1.一般的文件读取操作包括：open 、read、close等客户端读取数据过程，其中1、3、6步由客户端发起：客户端首先获取FileSystem的一个实例，这里就是HDFS对应的实例：①客户端调用FileSystem实例的open方法，获得这个文件对应的输入流，在HDFS中就是DFSInputStream②构造第一步中的输入流DFSInputStream时，通过RPC远程调用NameNode可以
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2023-09-20 12:44:10
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今天在网上查资料，突然发现一个很好玩的东西，一致性哈希算法，有个大佬解释的非常详细，出于羡慕就小小转载一波，也得到他同意了，如果感兴趣小伙伴们可以去瞅瞅，吼吼。。。好，言归正传，就是前两天给周围朋友讲了一下HDFS文件的读写流程，他们反映特别好，都说不错，恍然大明白的感觉，今天借着这个兴奋劲就写一篇，希望能帮大家理解一下HDFS的读写流程。。说读写流程之前我们先简单了解一下读写数据所要用到的节点吧
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2023-11-03 07:22:09
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# Hadoop 数据流转概述
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地处理大规模数据集。它的架构设计使得数据流转过程变得高效且灵活。在本文中，我们将探讨 Hadoop 数据流转的基本概念，并通过代码示例来说明其工作原理。
## Hadoop 生态系统组件
在理解 Hadoop 数据流转之前，我们需要先了解 Hadoop 的主要组件。这些组件包括：
- **Hadoop 分布
原创
2024-08-22 08:35:59
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# Netty 数据流程
Netty 是一个基于 Java NIO 的异步事件驱动的网络应用框架，可以用于快速开发可扩展的高性能网络服务器和客户端。它的数据流程是其中一个重要的组成部分。本文将详细介绍 Netty 的数据流程，并提供相应的代码示例。
## 数据流程概述
在 Netty 中，数据流程主要包括数据的读取、处理和写入三个阶段。当有数据到达时，Netty 会从网络中读取数据并交给处理
原创
2024-01-10 03:49:45
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一、上次课回顾二、企业级大数据项目开发流程三、企业级大数据应用分类四、基于Maven构建大数据开发项目4.1、CDN日志数据准备4.2、日志解析功能开发4.3、数据清洗ETL功能本地测试4.4、数据清洗功能服务器测试4.5、使用Hive完成最基本的统计分析功能链接：https://pan.baidu.com/s/1NhOk9KuSfW_PeHu3HX0hyQ
提取码：ac6z
课程来源：若泽数
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2024-08-02 11:35:55
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1、网络拓扑-节点距离计算 节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和(一条线的长度为1) 2、机架感知-副本储存节点选择 当副本为三个时： 本地机架上的一个节点 本地机架上的另一个节点 不同机架的不同节点 3、读写数据流 1)、读 (fs)向NameNode请求读取文件 -> NameNode
原创
2021-07-14 11:36:05
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# Spark数据流程：一次深入浅出的探索
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。其强大的数据处理能力和优雅的API，使得开发者能够以简洁的方式处理海量数据。今天，我们将系统性地探讨 Spark 的数据流程，并通过代码示例帮助你更好地理解这一过程。
## 1. Spark 的基本概念
在深入数据流程之前，首先需要了解一些关键概念：
- **RDD（弹性
原创
2024-08-01 05:49:19
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架构图 架构图摘自网络，后续例子使用个人集群进行讲解HBase写流程详解假如我们有三台机器，ruozedata001 ruozedata002 ruozedata003写流程：首先要写数据，要有客户端、zookeeper架构图中的：Put：table/RowKey/CF/Column: V，例如插入一条数据：数据表：bigdata:student ，RowKey：1001，in
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2023-07-20 23:39:19
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1.数据流图（Data Flow Diagram），简称DFD，它从数据传递和加工角度，以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。它是描绘信息流和数据从输入移动到输出的过程中所经受的变换。 其主要元素有：→：数据流 □：数据源（终点） ○：对数据的加工（处理） 〓
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2023-11-20 08:55:40
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Hbase读与写数据流程1、HBase基本架构HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统； HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储； 从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。 2、HBase基本组件1) Client 包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问&
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2023-07-30 17:31:35
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数据流HDFS是hadoop最常用的分布式文件系统，分布式文件系统操作的工作对象就是数据，本文主要讲述hadoop中数据流的基本知识概念，了解客户端与HDFS，namenode，datanode之间的数据到底是如何传递的。1. 文件读取客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件，对于HDFS来说，这个对象是分布式u文件系统（图2步骤1）的一个实例.Distrib
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2024-01-17 11:50:29
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1、 数据流风格直观理解： 数据到达即被激活，无数据时不工作。2、 数据流风格的特征：数据的可用性决定着处理<计算单元>是否执行；系统结构：数据在各处理之间的有序移动；在纯数据流系统中，处理之间除了数据交换，没有任何其他的交互。3、 数据流风格的基本构件：基本构件：数据处理构件接口：输入端口、输出端口，从输入端口读取数据，向输出端口写入数据计算模型：
文章目录读数据流程写数据流程读数据流程1)HRegionServer保存着meta表以及表数据,要访问表数据,首先Client先去访问zookeeper,从zookeeper里面获取meta表所在的位置信息,即找到这个meta表在哪个HRegionServer上保存着2)
原创
2022-02-22 18:36:10
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HDFS写数据流程： 1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 2）NameNode返回是否可以上传。 3）客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。 4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。 5）客户端通过FSDataOut
原创
2022-11-21 06:43:18
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hdfs 读写数据流程
原创
2022-12-28 15:27:52
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