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
了解大数据首先，搞清楚hadoop在处理大数据的定位在哪里什么是大数据？为什么要处理大数据？数据量大（Volume） 数据类别复杂（Variety） 数据处理速度快（Velocity） 数据真实性高（Veracity） 合起来被称为4V。处理大数据是为了挖掘数据中的隐含价值如何处理大数据？集中式计算VS分布式计算集中式计算：通过不断增加处理器的个数来增强耽搁计算机的计算能力，从而提高处理的速度。需
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
Hadoop技术梗概（一）概要Hadoop的核心主要包括几个子项目。Hadoop common、Hadoop HDFS、以及Hadoop MapReduce。这三个部分是Hadoop最重要的三个部分。Hadoop common是Hadoop的核心，是曾经Hadoop项目的Core部分。很多其他版块都依赖于Hadoop common。Hadoop common主要负责Hadoop的配置以及Hadoo
这是一组系列博文，目的是详尽介绍 SQL-on-Hadoop 。本系列的第一篇会介绍 Hadoop 系统的存储引擎和在线事务处理（简称 OLTP ）；第二篇将介绍在线分析处理（简称 OLAP ）；第三篇将介绍对 Hadoop 引擎的改进以及在相关替代产品中如何选型等话题。SQL on Hadoop 是一个既令人兴奋又令人困扰的话题；几乎每周都有一个新的 SQL on Hadoo
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
今天小编给大家先分享一下大数据的两大核心技术，知己知彼才能百战不殆，学习大数据技术也是一样的道理，要先有一个清晰的了解，才能确保自己全身心的投入学习。 Hadoop是什么? Hadoop在2006年开始成为雅虎项目，随后晋升为顶级Apache开源项目。它是一种通用的分布式系统基础架构，具有多个组件：Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它将文件以Hadoop本机格式存储并在集群中并行化;
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。 简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设
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2023-08-18 19:38:35
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学习都是从了解到熟悉的过程，而学习一项新的技术的时候都是从这个技术是什么？可以干什么？怎么用？如何优化？这几点开始。今天这篇文章分为两个部分。一、hadoop概述 二、hadoop核心技术之一的hdfs的讲解。 【hadoop概述】 一、hadoop是什么？ 分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。Ha
Hadoop技术一、Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件的框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：HDFS(分布式文件系统)：解决海量数据存储 MAPREDUCE(分布式运算编程框架)：解决海量数据计算 YARN(作
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2023-09-14 13:48:05
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目录一、前奏二、HDFS的NameNode架构原理一、前奏
Hadoop是目前大数据领域最主流的一套技术体系，包含了多种技术。包括HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统），等等。有些朋友可能听说过Hadoop，但是却不太清楚他到底是个什么东西，这篇文章就用大白话给各位阐述一下。假如你现在公司里的数据都是放在MySQL里的，那么就全
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2023-07-12 21:00:27
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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2章，第2.2节，作者： 范东来 责编： 杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。2.2 Hadoop架构Hadoop主要由两部分构成：分布式文件系统HDFS和统一资源管理和调度系统YARN。正如前文所述，分布式文件系统主要是用于海量数据的存储，而YARN主要是管理集群的计算资源并根据计算框架
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2023-07-14 20:14:30
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OpenStack Sahara是个命令行工具，通过简化流程，跟踪复杂的细节，使Hadoop和 Spark的安装、部署变得更加简单。OpenStack如何构建Hadoop和Spark系统OpenStack是一种云操作系统，用于提供虚拟机，而OpenStack Sahara是一个附加组件，使管理员能够在这些虚拟机上部署 Spark和Hadoop。换句话说，你可以将OpenStack Sah
一、Hadoop技术原理Hdfs主要模块：NameNode、DataNodeYarn主要模块：ResourceManager、NodeManager常用命令：1）用hadoop fs 操作hdfs网盘,使用Uri的格式访问（URI格式：secheme://authority/path ,默认是hdfs://namenode:namenode port /parent path / child&nb
这里写目录标题Hadoop是什么Hadoop发展历史Hadoop优势（4高）Hadoop 组成HDFS 架构概述YARN 架构概述MapReduce 架构概述大数据技术生态体系 Hadoop是什么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
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2023-07-30 21:05:20
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大数据技术——HadoopHadoop概述Hadoop 运行环境搭建1.Hadoop概述1.1Hodoop是什么？1）Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础框架。2）主要功能是处理海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3）在广义上来说，Hadoop并不是单指一个技术和工具，它代表一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。1.2Hadoop发展历史（了解）创始人：Doug C
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2023-09-13 22:57:31
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首先我们看一下Hadoop解决了什么问题。Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。HDFS，在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的PC组成的不可靠集群上
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2023-07-30 21:05:58
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# Hadoop技术介绍
## 1. 引言
在大数据时代，处理海量数据是一个非常关键的问题。为了解决这个问题，Hadoop应运而生。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，并提供容错和高可用性的特性。本文将介绍Hadoop的核心组件和基本原理，并提供相应的代码示例。
## 2. Hadoop的核心组件
Hadoop由四个核心组件组成：Hadoop Distrib
原创
2023-09-11 06:23:28
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# Hadoop技术简介
## 引言
在当今的数据驱动世界中，处理和分析海量数据是一项非常重要的任务。然而，由于数据量庞大，传统的关系型数据库往往无法满足这种需求。因此，出现了一种名为Hadoop的分布式数据处理框架，它能够高效地处理大规模的数据。
## Hadoop概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发和维护。它主要包括两个核心组件：Hadoop分布式文件
原创
2023-08-26 05:15:40
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