一、什么是大数据，4V？大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 二、数据 结构+
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2024-07-16 12:51:05
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大数据：短时间快速产生大量多种多样有价值的信息。当前谷歌三大论文： GFS -------------------->HDDS分布式文件系统（分布式的存储） MapReduce------------>分布式的处理 BigData------------------>HBase (一种数据库）解决数据量过大的问题：
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2023-07-12 12:32:30
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大数据-hadoop入门与部署大数据-hadoop入门与部署启蒙分治思想单机处理大数据问题集群分布式处理大数据的辩证HadoopHadoop项目/生态hadoop-hdfs存储模型架构设计角色功能元数据持久化安全模式HDFS中的SNN副本放置策略读写流程HDFS写流程HDFS读流程持久化机制用法部署基础设施部署配置初始化运行命令行使用伪分布式: (单一节点)完全分布式: (四节点) 大数据-ha
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2023-10-06 21:12:48
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【简介】(1)：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的[分布式存储系统]”。(2)：HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。(3)：HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；HBase同样利用Hadoop MapReduce
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2023-07-24 10:31:37
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经常跟数据打交道的同学，一定会非常熟悉Excel，它无疑是轻量级数据的分析神器，而当你需要处理的数据越来越大时，Excel是不是显得越来越力不从心、单个Sheet最大支持1048576行，V个大表各种等，还动不动未响应甚至直接奔溃；此时你一定需要一个更强大的工具来搞定大数据的处理，他就
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2023-08-21 05:59:37
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一：课程介绍 数据库管理人员如何管理分布式的海量数据，是云计算时代的数据库从业人员面临的核心问题之一，Hadoop提出了解决方案。 本课程从数据库管理人员与系统管理人员的职业角度出发，从动手搭建Hadoop集群环境开始，涉及Hadoop集群的配置、维护、管理、监控、运维、测试、优化等主题，并细致剖析Hive数据仓库集群和优化等主题，帮助传统的数据库管
# Hadoop 大数据能用数据库吗
## 引言
随着大数据时代的到来，对于海量的数据存储和处理变得越来越重要。在这个背景下，Hadoop成为了一个非常流行的大数据处理框架。然而，很多人会好奇，Hadoop能否直接使用数据库来处理数据呢？本文将探讨这个问题，并通过代码示例来演示Hadoop与数据库的结合。
## Hadoop与数据库的关系
首先，我们需要理解Hadoop与数据库的本质差异。
原创
2023-08-19 13:16:28
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文章目录一.大数据第一章 概念第2章 大数据特点（4V）第3章 大数据部门内组织结构二.Hadoop（入门）第1章 Hadoop概述1.1Hadoop是什么1.2 Hadoop优势（4高）1.3 Hadoop组成（面试重点）1.3.1端口号1.3.2 HDFS架构概述（Hadoop Distributed File System ）1.3.3 YARN架构概述(Yet Another Resou
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2023-07-12 12:32:41
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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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原创
2023-05-29 11:06:47
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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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一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
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2024-05-15 20:53:04
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1、MR和关系型数据MR和传统的关系型数据库处理的数据是不同，传统关系型数据库处理的是较结构化数据，对于半结构化和非机构话数据处理的还不是很好，MR正好对关系型数据不擅长领域做了补充，MR输入的键值并不是数据的固有属性，而是由分析数据人员来选择的，就目前看来他们是互补的关系，MR通过HIVE实现了hadoop固有的SQL,不过mr的适应性更强一些，不过随着以后的发展关系型数据库也会慢
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2023-07-24 10:53:19
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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
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2023-09-22 13:20:08
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一.hadoop简介Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储。MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop框架包括以下四个模块：Hadoop Common: 这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的Java文件和脚本。Hadoop YARN: 这是一个用于
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2023-09-14 13:23:15
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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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相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
在我们正式的大数据团队，数仓（数据仓库Hive+HBase）的数据收集同样来自Oracle或MySql，处理后的统计结果和明细，尽管保存在Hive中，但也会定时推送到Oracle/MySql，
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2024-06-19 17:58:25
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大数据处理架构Hadoop概述Hadoop简介Hadoop的发展简史Hadoop的特性参考 概述本文简要介绍Hadoop的起源、发展历史和特性。Hadoop简介Hadoop是一个开源的、可运行在大规模集群上的分布式计算平台，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，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(H
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2023-07-12 12:32:48
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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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一、Hadoop 介绍 Apache Hadoop项目为可靠的、可扩展的分布式计算开发了开源软件。 Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型在计算机集群中对大型数据集进行分布式处理。它被设计成从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储
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2024-05-29 13:34:25
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