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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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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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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一、什么是大数据，什么是Hadoop 大数据：指无法再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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多元化的信息资产。 数据存储单位：bit<Byte&
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2024-02-22 15:39:19
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1.大数据概述 近些年来，大数据这个词频繁出现在我们的生活中。那么大数据到底是什么呢，让我们一起来看一下。 通俗来说。大数据是一个概念也是一门技术，是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架。还包括了数据挖掘、数据分析、实时数
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2023-09-27 22:12:54
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2 Hadoop的组成部分 2.1 Hadoop 的生态系统Hadoop 整体设计Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件，HDFS 负责分布储存数据，MapReduce 负责对数据进
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2023-07-12 12:33:21
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# Hive大数据优势
## 概述
随着大数据时代的到来，数据量的增长和处理的需求越来越多。在这个背景下，传统的关系型数据库已经无法胜任大规模数据处理的任务。为了解决这个问题，一种新的数据处理框架Hadoop诞生了。Hadoop由HDFS和MapReduce组成，可以分布式存储和处理大规模数据。然而，使用原生的MapReduce编写程序并不是一件容易的事情，需要开发人员具备较高的技术水平。为了
原创
2023-12-17 08:31:17
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第0章大数据概论一、大数据概念大数据：Big Data,指的是无法在一定时间范围内使用常规软进行捕捉，管理和处理的数据的集合。需要新的处理模式来进行决策力。洞察收取海量、高增长和多样化的信息进行管理。二、大数据的特点大量高速多样性低密度值三、大数据的应用场景物流仓储零售旅游商品广告推荐保险金融人工智能…四、大数据的部门组织结构平台组：数据仓储组：数据挖掘：报表工程：第一章Hadoop简介一、什么是
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2023-07-25 20:09:02
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最近一段时间，经常看到有人在微博上说，“很多公司暂时用不到YARN，因为一般公司的集群规模并未像Yahoo、Facebook那样达到几千台，甚至将来几万台”。这完全是一种错误的观念，在Hadoop高速发展的时代，必须更正。实际上，上述观念只看到了YARN的扩展性（Scalability），扩展性是可用可不用的特性，中小型公司将YARN部署到小集群（按照IBM观点，集群规模小于200台的称为中小规模
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2024-07-30 15:50:13
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2019.031概述大数据平台通过统一的大数据库实现全省业务信息的集中，该库数据来源于全省各个业务系统和基础数据库等应用数据、位置数据、搜索数据等结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，通过数据采集管理平台从相关系统中获取；其次是建立大数据库管理系统对大数据库进行管理，由接口服务、数据指标管理、数据维护管理、数据查询比对核查等功能构成；第三是建立数据利用应用综合分析系统，为业务部门提供数据分析支撑
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2023-11-16 13:36:14
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学习着数据科学与大数据技术专业（简称大数据）的我们，对于“大数据”这个词是再熟悉不过了，而每当我们越去了解大数据就越发现有个词也会一直被提及那就是——Hadoop 那Hadoop与大数据有什么关系呢？所谓大数据，就是从各种类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它是对那些超出正常处理范围和
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2024-01-09 22:23:43
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一、Hadoop的优势高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。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。高效性：受MapReduce的思想影响，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。二、Hadoop的组成2.1 HDFS架构NameNode(nn)：存储文件的元数
原创
2021-06-03 13:14:47
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1. 大数据的概念大数据（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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。1.2 大数据的包含以下4个特点：1.Volume（大量）2.Velocity（高速）3.Variety（多样）4
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2023-10-15 14:23:55
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MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
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2024-01-11 09:10:09
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全球范围内，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。下面将从应用、治理和技术三个方面来讲讲当前的大数据的现状与趋势。一、大数据应用的三个层次按照数据开发应用深入程度的不同，可将众多的大数据应用分为三个层次。第一层，描述性分析应用，是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识，帮助人们分析发生了什么，并呈现事物的发展历程。如美国的DOMO公司从其企业客
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2023-08-06 12:04:02
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大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢? 大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌 MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布，大数据不
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2023-09-14 13:16:55
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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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为什么选择hadoop 下面列举hadoop主要的一些特点:1)扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。2)成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。3)高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(pa
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2023-07-14 09:54:17
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大数据是什么，有什么特点？大数据概念：海量的、高速增长率的、多样化的信息资产。大数据特点(4V)：Volume大量、velocity高处理效率的、variety多样化的(机构/非结构/半结构)、低价值密度的。Hadoop是什么，有什么优势？狭义：Apache 基金会开发的分布式系统基础架构，主要是为了解决大数据的存储和分析计算的问题。广义：Hadoop生态圈(数据来源层、数据传输层、数据存储层、资
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2023-05-26 14:08:04
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一、大数据概念二、大数据的特点大量（Volume）：顾名思义数据量非常大，达到TB级甚至EB级；高速（Velocity）：在处理数据上的速度比较快，分布式的运算；多样性（Variety）：在处理数据上可以处理结构化，非结构化的数据以及包括日志、音频、视频、地理位置等多类型的数据，比以往处理数据以文本和结构化的数据提出了更高的要求；价值密度（Value）：通过大数据我们可以分析数据，得到我们想要的价
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2023-11-16 21:12:00
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