大数据系列(一)之hadoop介绍及集群搭建系列介绍:本系列针对大数据这门综合技术逐一展开。大数据必备技术栈hadoop简介大数据技术涉及两方面，一是数据存储，二是数据运算 hadoop是一种分布式框架，可利用集群对用户业务逻辑海量数据进行分布式处理，hadoop是一个生态圈，跟springcloud概念类似，包含多种技术，如下表组件技术描述hdfs分布式文件系统MapReduce分布式计算框架Y
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2023-09-09 19:04:17
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# Hadoop大数据平台应用现状
Hadoop是一款开源的大数据处理框架，主要用于存储和处理海量的非结构化数据。由于其蓬勃发展，现已应用于金融、医疗、互联网等各种行业，成为企业核心数据处理的基石。本文将介绍Hadoop的应用现状，并提供相应的实例和图示。
## 应用现状
1. **数据存储**：Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）能高效存储
原创
2024-10-24 03:54:46
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Hadoop大数据平台构建与应用第一章 大数据与Hadoop平台技术 文章目录Hadoop大数据平台构建与应用前言一、大数据时代二、大数据关键技术三、大数据涉及的主要软件四、Hadoop平台技术的生态总结 前言1、熟悉 Hadoop平台技术的生态环境 2、熟悉 熟悉大数据关键技术 3、了解 大数据主要技术 4、了解 大数据的特点、应用领域一、大数据时代大数据就是海量资料或者称巨量资料，这些巨量资料
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2023-08-30 21:24:18
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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 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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一、了解Hadoop关于Hadoop的官方说明是：Apache Hadoop 是一款支持 数据密集型 分布式 应用程序并以 Apache 2.0 许可协议发布的 开源软体框架。拆开来说，其中包含学习 Hadoop 必须要理解的三个知识点：（1）Hadoop是一个框架； （2）可以用来处理大规模数据； （3）Hadoop被部署在集群上。二、Hadoop传统意义上，我们常说的Hadoop是包含了 Co
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2023-07-20 17:52:00
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本文是在自己工作中用到各个组件的安装方式的记录，包括：hadoop,hbase,kafka,es,hive,flume,druid，flink，spark等，在持续更新中。具体的使用记录另有博文具体介绍。hdfs这里是列表文本Hadoop有三种分布模式：单机模式、伪分布、全分布模式，本文讲解分布式搭建方式。 假设有a,b,c三个节点。第一步：新建用户# 增加用户，并赋予其密码
$ adduser
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2024-04-29 15:39:17
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基础：linux常用命令、Java编程基础大数据：科学数据、金融数据、物联网数据、交通数据、社交网络数据、零售数据等等。Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于Apache）Hadoop的组成： HDFS:分布式文件系统，存储海量的数据。 MapReduce:并行处理框架，实现任务分解和调度。Hadoop的用处： 搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等
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2023-07-10 23:22:33
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一、Hadoop介绍什么是“hadoop”?
大数据的概念与应用
云计算1.什么是“hadoop”?Hadoop是大数据的一个总称hadoop Yarn是dadoop2的一个基础框架。
常用的是hadoop Yarn， 它也是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，
可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是Appach的一个用**java语言实现开源软件框架**。
实现在大量计算机组成的
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2023-09-27 08:34:25
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第2章 Hadoop大数据处理平台一、Hadoop平台概述1.1 Hadoop简介1.2 Hadoop特性二、Hadoop生态系统2.1 Hadoop存储系统（HDFS&HBase）2.2 Hadoop计算框架（MapReduce&YARN）2.3 Hadoop 数据仓库（Hive）2.4 Hadoop 数据转换与日志处理（Sqoop&Flume）2.5 Hadoop 应
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2023-07-12 14:47:21
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期末总结一、HadoopHiveHbase总结 一、Hadoop在大数据时代，基于大数据技术的职位得到更好的发展机会，因此成为很多人的职业选择，在大数据技术学习当中，大家常常会听到的一个词就是Hadoop，这也是目前大数据处理的核心技术。很多刚开始学习的人，常常会问Hadoop是什么？有什么用处？所谓大数据，对于它的定义，是有典型的4V特征，包括Volume、Variety、Value和Velo
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2023-09-27 11:29:36
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2.1.1 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集群中。Hadoop 的核心是分布式文件系统 HDFS （Hadoop Distributed File System）和 MapRudce。Hadoop 被公认为行业大数据标准
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2023-07-14 20:12:40
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搭建平台：hadoop+hdfs+mapreduce+hive+derby;软件：前端+后端数据库;构思：hadoop+hdfs+mapreduce负责分布式存储和并行计算；hive负责处理数据库访问操作；derby负责存储元数据问题1：不清楚这几个模块如何架设,如何联系起来,甚至不知道各个模块是否配置成功。问题2：不知道这几个模块的文件如何存放，以及如何相互访问。问题3：不知道对这类问题怎么入手
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2023-09-20 10:52:28
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# 实现大数据平台 Hadoop 的入门指南
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，专为处理大规模数据集而设计，广泛应用于大数据解决方案中。本文将为刚入行的小白提供一个关于如何实现大数据平台 Hadoop 的详细指导，包含流程、代码示例、甘特图和关系图等重要内容。
## 流程概述
下面的表格展示了实现 Hadoop 大数据平台的基本步骤：
| 步骤 | 描述
好程序员浅谈大数据与Hadoop有什么关系，随着信息化技术的日渐普及、宽带网络的快速兴起，以及云计算、移动互联和物联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据的增长速度进一步加快。与此同时，一批数据收集、存储、处理技术和应用快速发展并逐渐汇聚，那么下面给大家介绍一下吧。 1、认识大数据 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
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2024-04-19 17:34:04
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大数据框架实例（Hadoop 原理总结）简介Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 大概工作流程如下图： Hadoop框架中最核心的设计是HDFS(文件系统)和MapReduce(编程模型，大数据并行运算)。二、HDFS(文件系统)1、HDFS简介HDFS即Hadoop Di
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2023-07-20 20:40:28
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Hadoop的前世今生
Google发布了3大技术：MapReduce、BigTable、 GFS。这3大技术带来的革命性变化：革命性的变化1: 成本降低，能用PC机，就不用大型机和高端存储。革命性的变化2：软件容错硬件故障视为常态、通过软件保证可靠性革命性的变化3：简化并行分布式计算，无需控制节点同步和数据交换虽然这3大技术带来了巨大的革命性变化，但是Google只发表了相关的技术论文
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2023-09-14 13:52:33
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首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。Hadoop平台经过
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2023-09-10 07:57:14
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本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介：
如下是Apache基金支持的开源软件hdfs
跟GFS类似, 一个分布式文件系统。
mapreduce
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2024-05-10 11:58:55
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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
