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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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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# Hadoop处理数据的特点
## 概述
在本文中，我将向你介绍Hadoop处理数据的特点以及相关的实现流程。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。通过将数据划分为多个块并在集群的多个节点上并行处理，Hadoop能够高效地处理大量数据。
## Hadoop处理数据的流程
下面是Hadoop处
原创
2023-08-22 11:06:21
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最近工作中用了了Hadoop，比如用Hadoop来处理广告的一些pv量数据、点击数据等，最后统计后给运营展示每个广告的数据报表首先自己了解了一些关于Hadoop的概念知识hadoop平台提供了分布式存储（hdfs），分布式计算（mapredduce），任务调度（YARN）、对象存储（Ozone）、和组件支撑服务 Hadoop主要用来存储以及处理大量并且复杂的数据. 他是由java编写的,
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2020-05-30 18:25:00
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Hadoop学习笔记（一）什么是hadoophadoop的优点hadoop核心hadoop运行环境1. 操作系统2. java环境3. hadoop版本使用工具1. 远程连接2. 虚拟机 什么是hadoophadoop是一个能对大量数据进行处理的分布式计算平台，以一种可靠，高效，可伸缩的方式进行数据处理hadoop的优点高可靠性 ，它对可能出现的错误都进行了处理，因此数据会保存多个副本，保证了数
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2023-07-24 11:33:15
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1.大数据的概述 大数据：巨量数据、海量数据，首先在数据的量上达到一定的规模，首先是人或者计算机在不合理时间内是不能够实现的数据量。2.特点：数据量比较大，数据类型多样化、处理速度问题3.大数据平台分为硬件和软件4.hadoop出现：数据的不断加大，单机的计算机无法在硬盘、网络IO，计算机的CPU，内存存储上是无法达到的情况下出现的一种处理方式。5.hadoop是Apache基金会所开
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2024-02-22 13:29:24
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1 Hadoop是什么 Hadoop原来是Apache Lucene下的一个子项目，它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。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。下面列举hadoop主要的一些特点： 1&nb
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2024-04-19 16:41:18
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# Hadoop的特点及其应用
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它能够通过简单的编程模型来实现数据的存储和处理，以下将从Hadoop的几个主要特点出发，深入探讨其工作机制，并通过代码示例帮助理解。
## 特点一：分布式存储
Hadoop的核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS），它主要负责数据的存储。HDFS允许用户将数据分散存储在集群中的不同节点上，使
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
简化流程input: 读取输入文件map： 文件切片，并切片数量执行MapTask任务shuffle：分区、排序, 并将任务结果写入分区中reduce：从分区中读取数据，每个分区分配一个ReduceTaskoutput：数据输出到文件系统MapTask工作机制并行度与决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个split切片分配一个mapTask默认 切片大小=blocks
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2023-06-14 22:16:55
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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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一、分布式文件存储面临的挑战1.海量数据存储问题
采用多台服务器，支持横向扩展
2.海量数据问题查询便捷问题
使用元数据记录文件和机器的位置信息
3.大文件传输效率慢问题
分块存储，分别存储在多台机器上，并行操作提高效率
4.数据丢失问题
冗余存储，多副本机制
5.解决用户查询视角统一规整问题
可以报分布式文件系统的元数据记录抽象为统一的目录树结构，类似传统的操作系统二、HDFS应用场景适
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2023-08-15 10:01:06
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快手建设 HBase 差不多有2年时间，在公司里面有比较丰富的应用场景：如短视频的存储、IM、直播里评论 feed 流等场景。本次只分享其中的一个应用场景：快手 HBase 在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践。为什么分享这个 Topic？主要原因：对于大部分公司来说，这都是一个普适的场景，因为很普遍，所以可选择的分析引擎也非常多，但是目前直接用 HBase 这种分析用户特征的比较少，希望通
1.Hadoop是什么？2.Hadoop能做什么？这两个问题，我相信大家都比较的关心。那么我们就来聊聊它们。首先，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的
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2023-12-04 17:51:11
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文章目录引言1.Hadoop的特点1.1 高可用性1.2 高扩展性1.3 高效性1.4 高容错性1.5 低成本1.6 支持多种平台1.7 支持多种编程语言2.Hadoop的生态系统2.1 HDFS2.2 MapReduce2.3 YARN3.Hadoop的体系架构总结 引言Hadoop是Apache基金会旗下的一个可靠的、可扩展的分布式计算开源软件框架，旨在从单一服务器扩展到成千上万台机器，每台
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2023-09-20 10:34:26
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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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Hadoop相关总结一、MapReduce主要的流程图如下：总结：1、map-reduce的四个关键阶段：file切分、map阶段、shuffle阶段、reduce阶段。2、hadoop帮我们做了大部分工作，我们只需自定义map和reduce阶段。3、可以通过自定义分区函数和合并函数控制map-reduce过程的细节。4、hdfs是Hadoop的分布式文件系统，MapReduce是依赖于hdfs上
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2023-07-06 19:14:41
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一、HDFS读流程
1、client跟namenode通信查询元数据，找到文件块block所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验，大小为64k）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
二、HDFS写流程
1、
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2023-03-01 16:14:00
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一、序列化1 hadoop自定义了数据类型，在hadoop中，所有的key/value类型必须实现Writable接口。有两个方法，一个是write，一个是readFileds。分别用于读（反序列化操作）和写（序列化操作）。2 所有的key必须实现Comparable接口，在MapReduce过程中需要对key/value对进行反复的排序，默认情况下依据key进行排序，要实现compareTo()
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2024-05-10 23:54:42
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