入门大数据概念大数据的目的是为了解决海量数据存储和海量数据分析计算的问题。大数据的特点—4VVolume大量；数据量Velocity高速；数据产生的高速Variety多样（数据类型分为结构化数据，如数据库、文本等；和非结构化数据，如视频、音频、网络日志等）；Value低价值密度。大数据应用场景物流仓储；零售；旅游；商品广告推荐；保险；金融；房地产；人工智能部门业务流程分析产品人员提需求——数据部门
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2024-01-23 22:29:11
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一、Hadoop的优势1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。4）高容错性：自动保存多份副本数据，并且能够自动将失败的任务重新分配。二、Hadoop组成1）H
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2018-08-29 19:11:32
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hadoop是什么？Hadoop就是为大数据应运而生、Hadoop 框架是用 Java 编写的、Hadoop是Apache下的子项目、Hadoop是分布式系统基础架构，它主要是用于大数据的处理、Hadoop可以看成是一个平台或者生态系统。Hadoop生态系统包含哪些组件？有分布式存储HDFS，有并行计算 MapReduce，有NoSQL数裾库的HBase,有数据仓库工具 Hive, 有 Pig 工
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2023-09-06 20:43:14
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大数据技术原理与应用概述大数据不仅仅是数据的“大量化”，而是包含“快速化”、“多样化”和“价值化”等多重属性。两大核心技术：分布式存储和分布式处理大数据计算模式批处理计算流计算图计算查询分析计算大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。HadoopHadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于
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2023-09-13 23:02:48
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Hadoop学习笔记01一、大数据概念大数据 大数据(Big Data)：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。主要解决问题海量数据的采集存储和分析计算问题特点大量(Volume)高速(Velocity)：处理效率多样(Variety)：结构化(数据库、文本)/非结构化(音频、视频)低价值密度(Value)：数据总量越大，价值密度越低。有用数据提纯二、Hadoop入门
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2023-07-24 11:03:43
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终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程！课程英文名：The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全下载地址课程编号：307 百度
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2023-11-17 20:37:23
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在大数据飞速发展的今天，Hadoop作为主流的技术框架之一，也成为大数据技术学习当中的重点。而在Hadoop技术框架当中，关于Hadoop数据库学习的相关知识，是很多同学反映的难点之一。下面呢，我们就基于Hadoop数据库的相关知识点，给大家做一个全面的解析。 在大数据处理当中，数据存储的问题是需要解决的第一道障碍，在解决了数据存储问题之后，才能谈得上下一步的数据处理、数据分析挖掘等。  
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2023-07-12 12:31:54
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该文章为lagou学习记录笔记，里面的资源和内容来自lagou，作为大数据菜鸡，如果内容部分有错误还请各位大佬指出并纠正，谢谢?大数据技术解决的是什么问题？大数据技术解决的主要是海量数据的存储和计算 大数据的定义：是指无法在一定时间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。 大数据的特点：5v（volumn–大量、velocity–高速、variety–多样、veracit
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2023-07-20 20:44:42
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# Python处理大数据 vs Hadoop处理大数据
在当今数据驱动的世界中，处理大数据的需求愈加迫切。作为一名开发者，了解不同技术的比较可以帮助我们选择最合适的工具进行大数据处理。本文将以 Python 与 Hadoop 为例，探讨它们在处理大数据时的异同，并且通过一个简单的示例来演示如何实现这一过程。
## 整体流程
下面是处理大数据的基本流程，包含使用 Python 和 Hadoo
基本步骤（提取数据，存储数据，处理数据）提取数据从各种来源提取数据，例如： RDBM（Relational Database Management Systems）关系数据库管理系统，如 Oracle，MySQL 等。 ERPs（Enterprise Resource Planning）企业资源规划（即 ERP）系统，如 SAP。 CRM（Customer Relationships Manage
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2023-07-12 12:31:04
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Mapreduce中由于sort的存在，MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构。而不是数据流的架构。在MapTask尚未结束，其输出结果尚未排序及合并前，ReduceTask是又有数据输入的，因此即使ReduceTask已经创建也只能睡眠等待MapTask完成。从而可以从MapTask节点获取数据。一个MapTask最终的数据输出是一个合并的spill文件，可以通过Web地址访问。
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2024-08-02 14:32:06
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JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，未来10年，JAVA大数据的需求量会越来越大。 现在学习JAVA的小伙伴，如果想以后不被淘汰，将来势必会进军大数据行列，JAVA程序员由于发展的局限性以及随着年龄增长，在竞争方面
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2023-06-25 20:57:11
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2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序现在要通过一个很简单且普通的单词统计（word count）来学习MapReduce。该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数。这些文章作为MapReduce的输入文件。在该例中，已经准备了一些文本文件，我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率。我们通过Hadoop MapReduce来进行设计。本节中，将使用旧版API接口学习Hadoop
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2023-09-28 21:41:12
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Apache Hadoop:[url]http://hadoop.apache.org/[/url]在近几年已成为大数据行业发展背后的驱动力。各行业对hadoop的广泛应用以及开发出自己的大数据产品.Hadoop带来了廉价的处理大数据（数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。现今企业数据仓库和关系型数据库
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2023-07-24 10:30:57
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Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high through
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2023-07-20 17:49:42
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大数据时代,在数据量,计算量,计算时间上都是单机无法胜任的，通过简单的增强单机已经无法解决。普遍的解决方案为将多个单机组合起来进行存储和计算的分布式集群来处理。 Hadoop支持使用普通机器组成可拓展的分布式主从集群实现了对大数据的分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce ）和资源调度(YARN)。下面分别介绍原理和常用命令; 一、HDFS分布式存储文件系统 hdfs作为一个可以在多
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2023-09-13 23:02:25
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## 大数据流处理架构优势
在今天这个以数据为核心的时代，大数据处理架构变得越来越重要。大数据流处理架构是指能够高效地处理大规模数据流的系统架构。它具有许多优势，让我们一起来了解一下。
### 优势一：高效处理大规模数据
大数据流处理架构能够高效地处理大规模数据流，这意味着可以实时处理大量数据并快速生成结果。这对于实时监控、实时决策等场景非常重要。
### 优势二：弹性扩展
大数据流处理
原创
2024-02-25 07:32:04
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Hadoop实战实例
Hadoop 是Google
MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分
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2023-07-24 10:32:29
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Hadoop 入门一、 基本概念特点：大量、高速、多样、低价值密度（4V）主要解决海里数据存储和分析计算起源：GFS–>HDFS;Map-Reduce -->MR; BigTable–>HBase高可靠性：多个数据副本；高扩展性：动态增加节点；高效性：并行工作；高容错性：自动将失败的任务重新分配到其他节点。Hadoop1.x 2.x 3.x区别：*** 3.x在组成上没有变化1.
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2023-07-25 09:43:49
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1、数据处理过程对于典型的安装而言，Hadoop是整个数据流的中心。他的数据通常来源于很多分散的系统。这些数据被导入HDFS中，紧接着这些数据通过MapReduce进行处理或者通过一些建立于MapReduce之上的一些工具（例如Hive，Pig，Cascading等）进行处理。最后，经过过滤，转换，聚合的结果将被导出到外部系统。列举一个更具体的例子，一个大的网站想对点击率进行数据分析。来源于几个服
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2023-06-20 10:35:40
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