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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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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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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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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不得不说，Hadoop确实是处理海量离线数据的利器，当然，凡是一个东西有优点必定也有缺点，hadoop的缺点也很多，比如对流式计 算，实时计算，DAG具有依赖关系的计算，支持都不友好，所以，由此诞生了很多新的分布式计算框 架，Storm，Spark，Tez，impala，drill，等等，他们都是针对特定问题提出一种解决方案，新框架的的兴起，并不意味者他们就可以替 代hadoop，一手独大，HD
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2023-07-12 14:14:15
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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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这里写自定义目录标题一、 HDFS概述1、HDFS定义2、HDFS的使用场景3、HDFS的组成架构4、HDFS的文件块大小二、HDFS的shell操作1、启动集群==集群规划==3、显示目录信息4、mkdir 创建目录5、-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS==官方命令说明==三、HDFS的客户端操作1、拷贝压缩包 解压到win10电脑上面2、配置环境变量3、创建maven工程
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2023-09-27 22:11:05
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上节我们已经成功配置并启动了hadoop集群，1台namenode节点，2台datanode节点，接下来我们就利用hadoop大杀器，使用HDFS和Mapreduce1、测试HDFS的功能我们先上传一个文件到HDFS，先查看software目录里面有我们之前配置java的jdk包，我们就上传这个文件，输入hadoop可以查看帮助信息，看到有fs我们再输入hadoop fs，可以看到有很多命令可用，
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2023-10-03 11:41:30
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大数据工程实战：实时数据流处理一、配置环境1、hadoop伪分布配置2、hbase伪分布配置。创建Flume日志文件。。hbase建表。。mysql建表低版本mysql可能出现的问题二、后端项目三、前端项目四、最后结果 一、配置环境小tips： 删除hadoopcd /usr/local
sudo rm -rf hadoop删除hbasecd /usr/local
sudo rm -rf hba
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2023-07-20 17:49:57
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Hadoop数据处理 (2020年大二上实训)一、项目背景本次实训内容为汽车销售数据统计分析项目。通过这个项目，加深对HDFS分布式文件系统和MapReduce分布式并行计算框架的理解，熟练掌握和应用，并且体验大数据企业实战项目的开发过程，积累实际项目开发的经验。二、项目开发实战（一）设计思路分析1.任务
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2023-06-14 22:15:13
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Hive实战操作流程1 分析数据结构 视频表字段备注详细描述video id视频唯一id11位字符串uploader视频上传者上传视频的用户名Stringage视频年龄视频在平台上的整数天category视频类别上传视频指定的视频分类length视频长度整形数字标识的视频长度views观看次数视频被浏览的次数rate视频评分满分5分ratings流量视频的流量，整型数字conments评论数一个视
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2023-07-12 12:34:09
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DataNode是HDFS集群中的从服务器，通常称为数据节点。文件系统存储文件的方式是将文件切分成多个数据块，这些数据块实际上是存储在DataNode节点中的，因此DataNode机器需要配置大量磁盘空间。它与NameNode通过心跳监测机制保持不断的通信，DataNode在客户端或者NameNode的调度下，存储并检索数据块，对数据块进行创建、删除等操作，并且定期向NameNode发送所存储的数
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2024-09-29 08:56:27
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参考自：大数据技能竞赛之hadoop完全分布式集群搭建（三）练习内容：安装并配置Hadoop相关环境；相关配置文件，并确定master为namenode，slave1和slave2为datanode；配置Yarn运行环境；设置Yarn核心参数；格式化HDFS，开启Hadoop完全分布式集群。1. 将对应软件包解压到指定路径/usr/hadoop：在master、slave1、slave2上操作以下
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2023-06-14 22:15:53
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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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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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Java作为大数据领域的基础语言，在Hadoop和Spark生态系统中扮演着关键角色。其主要优势包括：
1. 跨平台能力：JVM的"一次编写，到处运行"特性
2. 丰富生态：庞大的类库和工具链支持
3. 稳定性：企业级应用的可靠性和成熟度
4. 性能优化：JIT编译和GC调优能力
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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