# Hadoop的功能及示例
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集。它提供了可靠的、扩展性强的存储和处理大数据的能力。本文将介绍Hadoop的主要功能，并提供一些代码示例。
## 功能一：分布式存储
Hadoop采用Hadoop Distributed File System（HDFS）进行分布式存储。HDFS将文件分成多个块，并将这些块存储在不同的计算机节点上。这种
原创
2023-09-02 10:12:52
75阅读
Hadoophadoop是分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 优势：高可靠性（其中一个节点出现故障，也不会导致数据的丢失）、高扩展性（动态增加或删除节点）、高效性（并行工作）、高容错性（能够将失败的任务重新分配）  
转载
2023-07-12 13:50:33
281阅读
1. Hahoop概述1.1 Hodoop是什么1) Hadoop是一个有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1.2 Hadoop优势1) 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。2) 高扩
转载
2023-08-08 09:37:05
2718阅读
一、 chukwa 介绍chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。这是构建在 hadoop 的 hdfs 和 map/reduce 框架之上的，继承了 hadoop 的可伸缩性和鲁棒性。Chukwa 还包含了一个强大和灵活的工具集，可用于展示、监控和分析已收集的数据。 在一些网站上，甚至声称 chukwa 是一个“日志处理/分析的full stack so
转载
2023-08-07 17:38:07
79阅读
Hadoop简述一个由Apache开发的基础分布式框架，主要目的是解决海量数据的存储、分析、计算问题。通常从广义上来说，Hadoop是一个更广泛的概念，发展至今已经是一个成熟的生态体系。Hadoop自2005年发行以来的迅速发展，标志着云计算时代的来临。组成 Hadoop主要由以下三部分组成：HDFS：存储数据。一个分布式文件系统。MapReduce：计算。一个分布式离线并行计算框架。YARN：资
转载
2023-09-20 22:44:27
82阅读
# Hadoop功能
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算。它基于Google的MapReduce和Google File System（GFS）的论文而设计，旨在解决单台计算机无法处理大规模数据的问题。Hadoop具有以下主要功能：
## 1. 分布式存储
Hadoop的核心组件之一是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是一个可靠且容错的文件系统，
原创
2023-08-21 03:29:21
95阅读
一般都是像这样 yarn jar hadoop-examples.jar pi 6 2000 写一些跑完就没事了，可是我发现这样每个粒例子的container都是1GB1vcore的，相对于我所使用的“pi 6 2000”太多了，那么如何在测试的时候设置我container的大小呢？在webui中我的memory total是8GB，发现放满八个container后，主机的物理内存还只用
转载
2023-07-14 09:59:32
73阅读
前言hbase是什么 是以hdfs作为数据支撑的列式数据库。 hbase怎么用 可以使用命令行和api完成调用 hbase与传统数据库的比较 这里在于大数据量的前提下，当然本身数据库也可以分库分表，但需要额外的技术支持才可以。1、传统数据库遇到的问题： 1）数据量很大的时候无法存储 2）没有很好的备份机制 3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑 2、HBASE优势： 1）线性扩展，随着
转载
2023-07-21 14:36:09
76阅读
hadoop+spark集群搭建 文章目录hadoop+spark集群搭建1、版本介绍2、安装java3、Hadoop配置3.1、解压文件3.2、配置环境变量4.Hadoop伪分布4.1 配置IP映射：4.2 免密登录：4.3 修改Hadoop配置文件：4.3.1 core-site.xml4.3.2 hdfs-site.xml4.3.3 mapred-site.xml4.3.4 yarn-sit
转载
2023-10-24 14:26:03
83阅读
一、hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。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，则MapReduce为海量的数据提供了计算。、hadoop部分开源工具 1、Hive（小蜜蜂）：hive是基于Hado
转载
2023-11-09 10:05:46
61阅读
# Hadoop与Spark的结合：构建高效的大数据处理框架
在大数据时代，Hadoop和Spark是两个不可或缺的框架。Hadoop主要用于存储和处理大规模数据，而Spark则以其快速的计算能力和易用性，逐渐成为数据处理的重要工具。本文将重点介绍Spark在Hadoop中的功能，并通过代码示例来展示如何在Hadoop环境中使用Spark进行数据处理。
## Spark的功能
Spark有多
Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，允许使用简单的编程模型在大量的计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。下面是Hadoop的版本：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN(作业调度和集群资源管理的框架)：解决资源任务调度MAPREDUCE(分布式运算编程框架)：解决海量数据计算其中Hadoop2.0版本中多了Y
转载
2023-05-28 12:38:18
77阅读
一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述 1.HDFS（分布式文件系统）HDFS是hadoop体系中数据存储管理的基础。它是 Hadoop 技术体系中的核心基石，负责分布式存储数据，你可以把它理解为一个分布式的文件系统。此文件系统的主要特征是数据分散存储，一个文件存储在 HDFS 上时会
转载
2024-02-03 08:39:45
124阅读
概念Hadoop 是 Apache 旗下一个开发和运行处理大数据的软件平台，允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。多运用于互联网和金融领域。 三个核心组件HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理框架）:解决资源和任务调度MapReduce（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算YARN：在 Hadoop2.x 中
转载
2023-07-24 09:22:08
88阅读
Hadoop学习笔记[5]-Yarn介绍分布式计算简单的说就是要将计算任务分发给不同的计算节点，这其中很自然的就会遇到两个问题：资源管理任务调度 资源管理负责监控计算节点的负载情况，任务调度负责派发具体的任务到计算节点，本文说的Yarn主要就是用于资源管理1、Yarn之前Hadoop在2.X之后进行了比较大规模的重构，比较大的一块就是集群新增了Yarn这个角色，在Hadoop1.X的时候，负责
转载
2023-09-20 12:05:25
65阅读
题目：一、Hadoop架构有哪些组件？分别有什么作用？二、HDFS有哪些组件？分别有什么作用？三、HDFS的优缺点是什么？四、HDFS读写流程是什么？五、MapReduce的优缺点是什么？六、MapReduce的shuffle流程是什么？七、Combiner是做什么的？一定要有吗？使用Combiner时有什么限制条件？八、Map端的join和Reduce的join的使用场景分别是什么？有什么区别
转载
2024-06-19 10:31:03
30阅读
1.了解什么是hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的用于大数据开发所使用的一个分布式系统基础架构。（简单来说就是大数据开发的软件框架，可以实现存储信息，查看信息，管理信息）2.hadoop的基本特征： 1.高可靠性。采用冗余数据存储方式，当一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。 &nb
转载
2023-07-12 12:22:50
61阅读
1.什么是Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。它的目的是从单一的服务器扩展到成千上万的机器，将集群部署在多台机器，每个机器提供本地计算和存储。Hadoop框架最核心的设计是HDFS和MapReduce。2.Hadoop的特点分布式：Hadoop是一个能够对大量数
转载
2023-07-24 13:50:31
178阅读
# Hadoop 推荐功能介绍
在当今的信息时代，个性化推荐系统的作用愈发重要，如今我们在电商平台、视频平台等场景中频繁接触到推荐系统。Hadoop作为一个强大的大数据处理框架，能够有效支持推荐系统的构建和实现场景。本文将介绍Hadoop的推荐功能，展示基本的实现方式，并附上相关的ER图和状态图。
## Hadoop推荐功能概述
Hadoop是一个开源的软件框架，用于分布式存储和处理大数据。
一、介绍1：1.Hadoop本质上是：分布式文件系统(HDFS) + 分布式计算框架(Mapreduce) + 调度系统Yarn搭建起来的分布式大数据处理框架。2.Hive：是一个基于Hadoop的数据仓库，适用于一些高延迟性的应用（离线开发），可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能。Hive可以认为是MapReduce的一个包装，把好写的HQL转换为的MapRedu
转载
2023-06-14 17:45:57
39阅读
