Cutting edge 笔记 下面是关于我听到的一些知识并且加上我的理解糅合的一个札记 一、Big Data 首先现在很多大公司都在搞云平台和大数据，个人认为在未来的一段时间里这也是一个不错的市场，著名的hadoop 是开源的适合做海量数据处理的分布式软件框架，是根据google发表的三篇文章中的两张MapReduce和档案系统设计而成的，(跟Storm 的产品级的框架来说，研究者还是适合从开源
随着数据量的增大，存储技术出现一些问题。一、背景随着数据量的增大，存储技术出现以下问题，①硬件问题：复制数据解决（RAID）②分析需要从不同的硬盘读取数据：MapReduce而Hadoop提供了以下功能，①可靠的共享存储（分布式存储）②抽象的分析接口（分布式分析）首先简单解释一下大数据的概念，大数据实际上是不能使用一台机器进行处理的数据，大数据的核心是样本=总体。处理大数据所需要的关键技术主要包括
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2023-08-03 21:05:39
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# Hadoop大数据存储技术详解
## 引言
在当今信息爆炸的时代，大数据技术成为了许多企业和组织处理海量数据的重要工具。而Hadoop作为一个开源的大数据存储和处理框架，因其高可靠性、高扩展性和高效性而备受瞩目。在本文中，我将详细介绍Hadoop的实现原理和步骤，帮助你快速入门。
## Hadoop整体流程
下表是Hadoop的整体流程，从数据的存储到处理和分析的全过程。
| 步骤 |
原创
2023-09-03 12:23:48
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一、 Hadoop的优化与发展1.1 Hadoop的局限对于MapReduce和HDFS【不包含其它组件】：1、抽象层次低，仍需手工编写代码完成功能2、表达能力有限，MapReduce抽象的Map和Reduce函数，在降低开发复杂度的同时，也带来了表达能力有限的问题，导致一些任务无法用Map和Reduce函数来完成3、开发者自行管理作业间的依赖关系。一个作业Job只包含Map和Reduce两个阶段
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2023-07-20 17:54:50
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大数据技术原理与应用学习笔记（八）本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFS HA（高可用性）HDFS FederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0中的缺陷YARN设计思路YARN体系结构ResourceManagerApplicationMasterN
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2024-02-29 10:52:29
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大数据发展到今天，通常来说有两层含义，海量的数据集合以及对海量数据集合进行处理的大数据技术。海量的数据集合，这个非常好理解，就是不断累积起来的数据资源，而大数据技术又是指什么呢？何为大数据技术，今天我们来对大数据技术发展历程做个简单的介绍。从定义来说，大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。在行业当中的大数据研发者们，就是致力于将大数据技术应用到相关领域，从巨量数据从中
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2023-12-19 22:14:05
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2.1 Hadoop概论创始人：Doug Cutting 1.简介： 开源免费;操作简单，极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java； Hadoop两大核心：HDFS+MapReduceHDFS：海量数据存储MapReduce：海量数据的处理 2.起源：原本是文本搜索库，模仿谷歌的搜索引擎；融
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2023-05-26 14:08:20
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在大数据方兴未艾之际，越来越多的技术被引进大数据领域。从多年前的mapreduce到现在非常流行的spark，spark自从出现以来就逐渐有替代mapreduce的趋势。既然如此，spark到底有什么过人之处？这么备受青睐?一、Spark是什么？Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Sp
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2023-07-12 12:33:02
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本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）》一书中的第1章，第1.2节，作者： 范东来 责编： 杨海玲号查看。1.2 Hadoop和大数据在人们对云计算这个词汇耳熟能详之后，大数据这个词汇又在最短时间内进入大众视野。云计算对于普通人来说就像云一样，一直没有机会能够真正感受到，而大数据则更加实际，是确确实实能够改变人们生活的事物。Hadoop从某个方面来说，与大数据结
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2024-01-23 22:29:45
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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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目录2.1Hadoop简介HDFS（分布式文件系统）MapReduce（分布式并行编程框架）Hadoop的特点Hadoop的应用编辑Hadoop版本的变化2.2Hadoop项目结构TezSparkHivePigOozieZookeeperHBaseFlumeSqoopAmbari2.3Hadoop集群的部署和使用NameNodeDataNodeJobTracker，TaskTracker备份Sec
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2023-07-14 20:47:06
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.第二章 大数据技术概述 2.1 大数据技术的产生 2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。 Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键
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2024-05-20 13:00:55
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1什么是大数据1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构2、主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3、广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈2大数据发展史1、Lucene--Doug Cutting开创的开源软件，用java书写代码，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎
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2023-07-20 17:54:31
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文章目录大数据概念特点应用场景Hadoop概述hadoop发展历史hadoop三大发行版本hadoop的优势hadoop的组成HDFSYARNMapReduce三者之间的关系大数据技术生态体系Hadoop的运行环境搭建模板虚拟机搭建安装 Workstation 15安装Centos第一步安装硬件第二步安装软件第三步配置IP第四步使用Xshell访问安装软件包安装JDK安装Hado
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2023-09-05 09:59:56
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# 大数据技术的多样性：除了 Hadoop
在大数据时代，Hadoop无疑是一个重要的技术框架，但它并不是唯一的选择。随着技术的不断发展，出现了很多新的大数据处理工具和平台，满足不同企业的需求。本文将介绍几个主要替代Hadoop的技术，并提供基本的代码示例。
## 1. Apache Spark
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，支持批处理和流处理。它以内存计算为基
文章目录1 分布式文件系统1.1 计算机集群结构1.2 分布式文件系统的结构2 HDFS简介3 HSFD相关概念3.1 块3.2 名称节点3.2.1 名称节点的数据结构3.2.2 FsImage文件3.2.3 名称节点的启动3.2.4 SecondaryNameNode的作用3.3 数据节点4 HDFS体系结构4.1 HDFS体系结构概述4.2 HDFS命名空间管理4.3 通信协议4.4 客户端
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2024-09-10 13:17:19
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1.试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece ，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的开源的分布式并行编程框架。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
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2023-10-05 22:02:40
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网上有很多介绍Hadoop安装部署的资料，这篇文章不会向大家介绍Hadoop的安装及部署方法，我会重点向大家介绍Hadoop实现的基本原理，这样当我们今后学习Hadoop生态相关的知识时可以快速入门。 Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会
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2023-08-11 13:19:55
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简述Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。zookeeper工作机制Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基 于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负 责 存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的 注册，一旦这些数据的状态发生变化，Z
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2024-07-04 17:27:56
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大数据都学什么？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，下面给大家看一下大数据都需要学点什么。 第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC，主要学习一些Java语言的概念，如字符、流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据
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2024-01-15 13:21:36
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