Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop是一个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，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何数据形式最终会
# Hadoop - 简介与使用示例
## 引言
在当今的大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据处理技术已无法应对这种挑战。为了解决这些问题，Apache Hadoop应运而生。Hadoop是一个可扩展且可靠的分布式计算框架，被广泛用于处理大规模数据集。本文将介绍Hadoop的基本原理和使用方法，并提供了一个实际的示例。
## Hadoop - 基本原理
Hadoop的核心构建
原创
2023-09-02 10:16:09
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# 实现Hadoop GZ日志压缩
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Hadoop的压缩功能将日志文件以GZ格式进行压缩。这将有助于减少磁盘空间的使用和提高数据传输的效率。
## 流程概览
下面是实现Hadoop GZ日志压缩的整个流程的概览。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | Hadoop配置文件中启用压缩功能 |
| 2 | 创建一个MapReduc
原创
2024-01-29 08:15:44
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1、概念HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。2、优点适合大数据处理：能够处理百万规模以上的文件数量（ GB、TB、PB级数
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2023-08-18 19:06:05
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在“$
HADOOP_HOME/bin/
hadoop fs” 里有更多的命令。./bin/
hadoop DFS 列出所有可以使用在FsShell系统上运行的命令。此外，$
HADOOP_HOME/bin/
hadoop fs -help 命令名称会显示一个简短的用法。所有表的操作如下所示。以下是使用参数一般方式："<path>" means any file or directory nam
# 如何用Hadoop查看.gz文件
## 概述
在这篇文章中，我将教您如何在Hadoop中查看.gz文件。首先，我将通过流程图展示整个步骤，然后详细说明每一步需要做什么，包括使用的代码和其注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[下载.gz文件] --> B[上传至HDFS]
B --> C[解压.gz文件]
C --> D[查看文件内
原创
2024-04-01 04:09:44
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公司需求上传zip文件到hdfs中，然后解压缩。百度很久没找到直接在hadoop中解压zip的方法。大多数都是使用java连接hdfs读取、解压缩、写回hdfs中，但是这样逃不开网络带宽的限制。所以就想能不能直接在hadoop环境中解压zip，想起之前使用自定义udf函数，便想试试把Java读取解压结合到udf中，然后使用hive或者impala直接在hadoop环境下执行。准备新建一个空的mav
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2023-12-30 22:14:39
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Hadoop-HDFS,思想的总结Hadoop的工作离线数据处理的简单流程(也就是不是实时更新是数据,如果要实时更新,就要用到spark进行实时处理): 流程:①②③④⑤⑥⑦⑧ ① :是产生的数据源,会将客户的操作等以日志的形式保存 ② :这些数据都会上传到Tomact服务器上,进行保存 ③ :通过flume对保存到磁盘的数据,进行捕抓到HDFS中的各个datenode ④ :通过mapreduc
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2023-08-16 17:35:47
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前言 针对Hadoop的一些基础概念和术语进行整理。1、Hadoop是什么？ 分布式的解决方案。2、Hadoop解决了什么问题？ 分布式存储和分布式计算的问题。3、Hadoop如何处理数据？ Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有
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2023-09-06 14:09:14
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Created with Raphaël 2.1.2
FsShell::run
FsShell::init 初始化FsShell，在工厂
类中注册各种命令对应处理类 op1
调用命令处理类的run方法
实际是调用的Command::run方法 op2
processOpt
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2023-07-11 21:58:11
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# Hadoop处理数据
## 简介
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源软件框架。它采用了Google的MapReduce思想，能够有效地处理海量数据，并为用户提供高性能的数据分析和处理能力。本文将介绍Hadoop的基本概念以及如何使用Hadoop来处理数据。
## Hadoop基本概念
Hadoop由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File S
原创
2024-03-21 05:16:26
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入门简介： 本文是讨论 Hadoop 的系列中的第一篇。本文介绍 Hadoop 框架，包括 Hadoop 文件系统 (HDFS) 等基本元素和常用的节点类型。学习如何安装和配置单节点 Hadoop 集群，然后研究 MapReduce 应用程序。最后，学习使用核心 Web 界面监视和管理 Hadoop 的方法。尽管 Hadoop 是一些大型搜索引擎数据缩减功能的核心部分，但是它实际上是一个
在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Had
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2023-06-14 22:16:42
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某hadoop集群的某个datanode节点主机有坏盘，但是没有配件及时更换，当几天后更换，启动datanode节点时，CM界面显示对应的XDYDAT10主机可用空间告警。如下图：检查该datanode空间使用情况：hdfs使用率86.88%，剩余空间976.62GB，但是主机单个磁盘空间大都100%。如下图：而且执行数据均衡时，显示“Thecluster is balanced”，程序退出。处理
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2023-12-07 10:36:52
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Hadoop相关概念Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.核心Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.优点Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
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2023-07-24 11:04:20
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1.先说说什么是Hadoop？ 个人理解：一个分布式文件存储系统+一个分布式计算框架，在其上还有很多的开源项目来丰富他的功能，如Hbase,hive等等。官方：Hadoop是一个用Java编写的开源系统，可安排在大规模的计算平台上，从而提高计算效率。本质上它只是一个海量数据处理平台架构。2.Hadoop与MapReduce，有什么关系？ Hadoop生态圈的三个工具：第一，Hbas
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2023-09-13 10:46:45
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# 读取Hadoop GZ文件内容
在大数据处理中，Hadoop 是一个非常流行的框架，用于存储和处理大规模数据集。其中，GZ 文件是一种常见的数据压缩格式，可以有效地减小文件大小，节省存储空间和传输带宽。在本文中，我们将介绍如何使用 Java 语言读取 Hadoop 中的 GZ 文件内容。
## 为什么选择 GZ 文件
GZ 文件是一种广泛支持的压缩格式，它可以显著减小文件大小，提高数据传
原创
2024-02-28 05:39:45
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1.hadoop是什么？ 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，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何
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2023-06-28 15:51:47
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处理 gz 文件时，使用 `TarArchiveInputStream` 的场景比较常见，尤其是在进行数据备份和恢复、文件传输等操作时。但在实际使用过程中，我们可能会遇到一些问题，特别是处理 gz 文件时的错误现象。下面将详细记录解决“TarArchiveInputStream处理gz文件”问题的过程。
## 问题背景
在某个项目中，我们需要从远端服务器下载以 gz 格式压缩的 tar 文件，
1.概述 Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。这种模型对许多情形（比如：为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据，但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文，那么就很容易看到此技术的巨大用途。 但S
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2024-07-04 10:42:48
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