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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大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据是研究大量的数据的过程中寻找模
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2023-07-20 17:50:03
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大数据工具可以帮助大数据工作人员进行日常的大数据工作，以下是大数据工作中常用的工具：1. HivemallHivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。支持的操作系统：与操作系统无关。2. MahoutMahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供
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2023-07-20 17:50:11
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对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。Doug Cutting受
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2023-08-21 17:40:13
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大数据处理工具 Hadoop 和 Presto 是当今数据分析领域中的重要解决方案，它们能够处理海量数据并提供快速的查询响应。通过结合这些工具，组织能够有效地从数据中获得洞察。然而，在使用这套工具链时，用户可能会遇到一些问题，不可避免地影响了数据处理流程。本文将详细记录解决“大数据处理工具 Hadoop Presto”问题的过程。
## 问题背景
在实际使用 Hadoop 和 Presto 进
我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自
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2023-11-29 10:03:00
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1 查询引擎 1.1 phoenix 1.2 stinger 1.3 presto 1.4 shark 1.5 pig 1.6 cloudera impala 1.7 apache drill 1.8 apache tajo 1.9 hive 2 流式计算 2.1 facebook puma 2.2
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2018-03-16 21:29:00
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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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2023-06-11 12:48:31
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作者：东哥起飞
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及
Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。
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2024-02-01 19:02:10
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大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表：1.ApacheHiveHive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了
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2023-09-06 19:24:54
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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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再不学大数据就跟不上时代发展的脚步了
原创
2022-08-26 14:08:24
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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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文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop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Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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Hadoop的核心组件是HDFS和MapReduceHDFS解决了海量数据的分布式存储MapReduce解决了海量数据的分布式处理YARN 做资源调度管理HDFS:NN Federation 、HA（NN-name node Federation 做数据目录服务，可设置多个name node 进行分区管理；HA：高可容性，热备份）pig:轻量级脚本语言，简化了MapReduce...
原创
2021-08-02 15:45:34
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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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概述 这个时代被称之为大数据时代，各行各业生产的数据量呈现爆发性增长，并且基于这些爆发性增长的数据做深层次的数据挖掘、分析。因此，我们可以很容易的感觉到，在这样一个大数据的时代，我们很多做事情的方法正在发生了改变。例如，基于大数据分析可以做疾病预测控制；基于大数据分析可以做交通流量预测控制；基于大数据分析可以做大型系统故障诊断预测；基于大数据分析可以做客户消费推荐。可以说，大数据时代可以
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2023-08-09 23:08:59
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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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