了解大数据首先，搞清楚hadoop在处理大数据的定位在哪里什么是大数据？为什么要处理大数据？数据量大（Volume） 数据类别复杂（Variety） 数据处理速度快（Velocity） 数据真实性高（Veracity） 合起来被称为4V。处理大数据是为了挖掘数据中的隐含价值如何处理大数据？集中式计算VS分布式计算集中式计算：通过不断增加处理器的个数来增强耽搁计算机的计算能力，从而提高处理的速度。需
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2024-04-19 11:59:47
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一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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高速运算和存储。 简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设
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2023-08-18 19:38:35
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hdfs dfs -mkdir -p /user/centos/hadoophdfs dfs -ls /userhdfs dfs -ls -R /user 递归查看hdfs dfs -help put hdfs dfs -put index.html /user/centos/hadoop上传 index.html到hadoop上查看hdfs dfs -lsr下载到本地hdfs dfs
原创
2017-08-02 14:24:47
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## 教你常用的Hadoop操作
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现常用的Hadoop操作。在本文中，我将为你提供一份包含整个流程的表格，并详细说明每一步需要做什么以及提供相应的代码。让我们开始吧！
### Hadoop操作流程
下面的表格展示了执行常用的Hadoop操作的流程。我们将按照这个流程一步一步地进行说明和实现。
| 步骤编号 | 步骤名称 | 代码 |
| -
原创
2023-09-09 15:59:56
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我们以RHEL6.3为例说明。Linux的命令后面会有命令选项，有的选项还有选项值。选项的前面有短横线“-”，命令、选项、选项值之间使用空格隔开。有的命令没有选项，会有参数。选项是命令内置的功能，参数是用户提供的符合命令格式的内容。1.1.1. 命令提示符在桌面上点击鼠标右键，在弹出菜单中选择“Open in Terminal”，系统会打开终端，类似于Windows下的命令行。Windows的命令
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2023-05-29 11:09:40
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Hadoop这个单词如今铺天盖地，几乎成了大数据的代名词。仅仅数年时间，Hadoop从边缘技术迅速成长为一个事实标准。如今想玩转大数据，搞企业分析或者商业智能，没有Hadoop还真不行。但Hadoop狂热的背后却酝酿着一场技术变革，Hadoop的核心技术在Google那里已经过时，因为Hadoop并不擅长处理“快数据”。今天，Hadoop似乎已经毫无争议地成了企业大数据技术标准，看上去Hadoop
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2023-07-19 15:42:05
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2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理2.1.1 HDFS分布式存储系统2.1.2 MapReduce并行计算框架与Yarn资源调度器2.2 全基因组测序相关技术和处理流程2.2.1 原始数据质控2.2.2 数据预处理2.2.3 变异检测2.2.4 相关文件格式概述2.3 本章小结 2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理本节主要对基于Hadoop平台的相关技术，如：H
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2023-10-07 19:50:02
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代表性的大数据技术涵盖了大数据处理的各个领域和环节，下面介绍几种常用和代表性的技术：1. HadoopHadoop是由Apache开发的分布式计算框架，主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两部分组成。Hadoop通过分布式存储和分布式计算来处理海量数据，并支持数据的高可用性和可靠性。目前已经成为了大数据处理的基础设施，并且被广泛应用在搜
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2023-07-12 14:58:05
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1、 hadoop中的压缩格式压缩格式文件扩展名是否可分割压缩比由高到低 压缩时间由长到慢BZIP2.bz2是GZIP.gz否LZO.lzo是(建立index)LZ4.LZ4否Snappy.snappy否2、选择什么样的压缩方式？对于压缩的好处可以从两方面考虑：Storage+Compute1. Storage：基于HDFS考虑，减少了存储文件所占空间，提升了数据传输速率。2
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2023-09-20 10:48:01
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一、数据本地化策略当JobTracker访问资源的时候需要向NameNode请求数据JobTracker获取到数据的描述信息，根据描述信息对数据进行了切片（InputSplit），然后将切片发给不同Mapper来执行MapTask在TaskTracker上执行，在执行的时候需要获取实际的数据TaskTracker需要去访问DataNode，为了节省带宽资源，所以往往将DataNode和TaskTr
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2024-10-01 09:15:35
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hadoop的fs命令
原创
2015-02-24 23:34:19
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1 获取默认配置
配置hadoop，主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件，默认下来，这些配置文件都是空的，所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效，上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同，导致无法生效。浏览更多的配置，有两个方法:
1.选择相应版本的hadoop,下载解压后，搜索*.xml,找到core-defau
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精选
2013-05-08 18:31:38
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eclipse hadoop开发环境配置已经搞定，接下来就是开发hadoop程序了。但在这之前熟悉下hadoop的基本操作命令非常有必要，以下就先简单的小结下：启动和关闭Hadoop 启动Hadoop 1.进入HADOOP_HOME目录。 2.执行bin/start-all.sh 关闭Hadoop 1.进入HADOOP_HOME目录。 2.执行bin/stop-all.sh H
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2023-05-24 10:06:22
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1. Hadoop 2.01.1 Hadoop1.0于Hadoop2.0的区别1）. 从整体框架来说 a. Hadoop1.0即第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。 b. Hadoop2.0即第二代Hadoop，
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2023-09-13 15:28:38
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一、组件apache hadoop：是一个用Java编写的Apache开源框架 1、hdfs： Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一种分布式文件系统。 2、mapreduce：hadoop自带计算框架。 3、yarn：YARN 资源管理器cdh： CDH是Cloudera的100％开源平台发行版，包括Apache Hadoop，专为满足企业需求而构建hive ：Apache Hive
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2023-07-12 13:50:38
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Hadoop压缩概述压缩的实质是用时间换空间。Hadoop中在处理大数据时，会遇到I/O和网络传输资源不够的情况，此时可以通过压缩的方法通过增加计算减少IO。 因此是否使用压缩遵循运算密集，不用压缩，IO密集使用压缩，当然，除了压缩以外combiner也能减少磁盘IO; Hadoop框架在运行过程中，能够自动识别文件的扩展名，判断文件采用的压缩格式，自动压缩和解压缩，在有些压缩格式下，采用压缩后
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2023-07-20 17:09:16
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1、 课程简介HDFS是Hadoop大数据平台中的分布式文件系统，为上层应用或其他大数据组件提供数据存储，如Hive，Mapreduce，Spark，HBase等。本文章中所有命令均在CentOS-6.4-x86_64，hadoop-2.5.2，jdk1.8.0_152，zookeeper-3.4.11中运行通过，为减少linux权限对初学者造成影响，所有命令均在linux的root权限下进行操作
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2023-09-20 10:48:12
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1) windows / linux / Unix 平台下的安装，卸载。2）冷备与冷备的还原3）逻辑备份与还原4）RMAN 备份与还原5）数据搬迁：可用逻辑备份或者RMAN来。 6）添加表空间7）高可用之 Data Guard 安装与维护8）高可用之RAC 安装与维护9） 数据库性能诊断与调优
原创
2015-03-27 15:22:45
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前言 缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费
原创
2021-07-29 16:38:17
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各种在线报道关于Hadoop作为大数据框架，使人想起关于马克吐温的死亡被夸张报道的引用转载。Hadoop是非常活跃的，众多的机构再他们的大数据和分析方案中继续将它作为一个重要组成部分。Apache的Spark，一个新的大数据框架， 已被描述为一个替代Hadoop的可能。一些观点认为，Spark由于比旧的框架更容易理解和强大，因此在新兴的大数据和分析项目中更适合。实际上，而不是替代Hadoop，Sp
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2023-09-13 23:41:05
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