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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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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MapReduce的高延迟已经成为Hadoop发展的瓶颈，为当前的MapReduce寻找性能更高的替代品已成为Hadoop社区的一个共识。MapReduce有关MapReduce框架，最早要追溯到Google，Google将这个框架与灵活、可扩展性存储结合到一起，用以解决各类数据处理和分析任务。后来Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年联合创立了Apache Hadoo
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2024-05-02 15:46:04
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大数据（big data），一般来说是指无法在可承受的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。本文汇总了大数据面试中常见的问题及解答方案，供大家参考：1、Spark能否取代Hadoop？答： Hadoop包含了Common,HDFS,YARN及MapReduce，Spark从来没说要取代Hadoop，最多也就是取代掉MapReduce
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2023-07-12 12:46:54
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大数据处理技术发展趋势传统数据处理系统面临的问题：
如上图：传统数据处理系统面临的问题主要有：海量数据的存储成本。有限的扩展能力。数据资产对外增值。大数据处理能力的不足。单一数据源。流式数据处理缺失。数据处理技术演进趋势：
数据处理技术演进的趋势：完全共享模式存储方式：磁盘。特点：单机、Scale up。缺点：性能存在瓶颈、扩展性能差。数据库服务器存储方式：高性能网络存储。特点：集
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2023-09-27 20:13:40
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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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道格.卡丁是Luncene,Nutch,Hadoop等项目的发起人Hadoop的出现来自于Google的两款产品，GFS和MapReduce。GFS用于存储不同设备产生的海量的数据，可以解决在网络抓取和索引过程中产生的大文件存储问题。MapReduce运行在GFS之上，负责分布式大数据的计算，可以处理海量网页的索引问题。思路主要是一个应用程序的问题分解为多并行的计算指令，通过大量的计算节点运行指令
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2023-07-21 14:25:02
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1. Hadoop会有哪些重大故障，如何应对？1）namenode单点故障：通过zookeeper搭建HA高可用，可自动切换namenode。 2）ResourceManager单点故障：可通过配置YARN的HA，并在配置的namenode上手动启动ResourceManager作为Slave，在Master 故障后，Slave 会自动切换为Master。 3）reduce阶段内存溢出：是由于单个
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2023-09-01 08:47:02
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这是一组系列博文，目的是详尽介绍 SQL-on-Hadoop 。本系列的第一篇会介绍 Hadoop 系统的存储引擎和在线事务处理（简称 OLTP ）；第二篇将介绍在线分析处理（简称 OLAP ）；第三篇将介绍对 Hadoop 引擎的改进以及在相关替代产品中如何选型等话题。SQL on Hadoop 是一个既令人兴奋又令人困扰的话题；几乎每周都有一个新的 SQL on Hadoo
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2024-02-04 14:29:12
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1. hadoop的诞生Google大数据技术主要包含三大部分，MapReduce、BigTable、GFS，主要具有以下特点： - 成本降低，能用pc机就不用大型机和高端存储。 - 软件容错，硬件故障视为常态，通过软件保证高可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换。Hadoop就是根据谷歌发布的相关技术论文，模仿谷歌大数据技术的一个开源实现。 Hadoop是开源的分布式
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2023-09-27 22:11:16
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Hadoop技术梗概（一）概要Hadoop的核心主要包括几个子项目。Hadoop common、Hadoop HDFS、以及Hadoop MapReduce。这三个部分是Hadoop最重要的三个部分。Hadoop common是Hadoop的核心，是曾经Hadoop项目的Core部分。很多其他版块都依赖于Hadoop common。Hadoop common主要负责Hadoop的配置以及Hadoo
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2023-12-11 22:43:29
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Hadoop技术一、Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件的框架，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计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：HDFS(分布式文件系统)：解决海量数据存储 MAPREDUCE(分布式运算编程框架)：解决海量数据计算 YARN(作
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2023-09-14 13:48:05
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今天小编给大家先分享一下大数据的两大核心技术，知己知彼才能百战不殆，学习大数据技术也是一样的道理，要先有一个清晰的了解，才能确保自己全身心的投入学习。 Hadoop是什么? Hadoop在2006年开始成为雅虎项目，随后晋升为顶级Apache开源项目。它是一种通用的分布式系统基础架构，具有多个组件：Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它将文件以Hadoop本机格式存储并在集群中并行化;
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2023-10-03 11:52:17
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学习都是从了解到熟悉的过程，而学习一项新的技术的时候都是从这个技术是什么？可以干什么？怎么用？如何优化？这几点开始。今天这篇文章分为两个部分。一、hadoop概述 二、hadoop核心技术之一的hdfs的讲解。 【hadoop概述】 一、hadoop是什么？ 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。Ha
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2023-10-06 21:01:17
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英国著名物流专家MartinChristopher认为：现代物流是指经信息技术整合的，实现物质实体从最初供应者向最终需求者运动的最优化的物理过程。利用信息技术整合物流是真正意义上的供应链管理。而沃尔玛是成功的实践者。 传统的ERP在强化企业的财务控制、规范管理和生产计划之余，只能在企业局部解决企业商品销售及其物流管理控制的难题；后ERP时代的信息系统面向电子商务环境和多数据源的信息收集、交换和处理
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2024-07-23 09:31:42
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随着大数据的发展，如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力，形成了自己的生态圈。那么hadoop有哪些组成部分呢？
MapReduce——Hadoop的核心
MapReduce的重要创新是当处理一个大数据集查询时会将其任务分解并在运行的多个节点中处理。当数据量很大时就无法在一台服务器上解决问题，此时分 布式计算优势就体现出来。
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2023-11-08 18:40:01
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首先我们看一下Hadoop解决了什么问题。Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。HDFS，在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的PC组成的不可靠集群上
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2023-07-30 21:05:58
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