了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版， 而0.21.x和0.22.x则
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2023-05-26 15:05:59
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HA概述：所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时服务不中断）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群：
NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理
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2023-07-12 15:08:58
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Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让
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2023-09-27 04:55:34
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1.Hadoop与MPI的主要区别体现在数据存储和数据处理在系统中位置不同。 MPI是计算与存储分离，Hadoop是计算向存储迁移。这一点体现出，hadoop系统中数据存储的位置更重要。 MPI是一种基于消息传递机制的并行编程标准，
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2024-06-19 19:30:31
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目录数据库构架MPP和批处理MPP概念MPP的设计缺陷将MPP和Batch进行结合MPP例子 Hadoop解决的问题MPP和Hadoop的区别小结数据库构架数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：Shared Everthting:一般是针对单个主机，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，典
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2023-08-21 11:52:19
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Hadoop与Alpach Spark的区别1、概述2、解决问题的层面不一样3、两者可合可分4、Spark数据处理速度秒杀MapReduce5、数据恢复6、二者的区别总结： 1、概述 谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。侧重点： Hadoop：
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2023-09-29 23:07:40
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Chapter 1： 引言 近期电信集团公司举办了大数据技术培训课，按照要求，Hadoop小白的我对两者作完对比，进行实际操作做一个练习记录吧，嘿嘿。。。两者的共同点：1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储两者的区别：2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理
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2023-12-06 14:29:10
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大数据开发需要了解的几种语言HadoopSparkStorm大数据平台应用六大知识点一、 大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型?在Hadoop平台中，一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择，而Mpp数据库的典型代表就是impala，presto。Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景，暨对数据查询效率有较高要求的场景，而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样，所以更多地适用与离线分析场
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2023-08-10 01:06:15
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1、什么是大数据？基本概念在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 换个角度说，大数据是：1、有海量的数据2、有对海量数据进行挖掘的需求3、有对海量数据进行挖掘的软件工具（hadoop、spark、storm、
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2024-07-02 20:28:58
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Hadoop、Spark、Storm对比1 Hadoop、Spark、Storm基本介绍1.1 HadoopHadoop项目是开发一款可靠的、可扩展性的、分布式计算的开源软件。通过编写MapReduce程序即可在分布式集群中处理大型数据。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储，并且保障计算机集群的高可用。并且逐步发展成一个较为完善的生态系统。1.2 SparkApac
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2023-12-10 11:15:44
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。
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2023-05-21 15:23:54
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apache(httpd)中MPM三种模式区别Apache prefork模型：预派生模式，有⼀个主控制进程，然后⽣成多个⼦进程，使用select模型，最⼤并发1024，每个子进程有⼀个独立的线程响应用户请求，相对⽐较占用内存，但是比较稳定，可以设置最⼤和最小进程数，是最古⽼的⼀种模式，也是最稳定的模式，适用于访问量不是很大的场景。优点：稳定缺点：大量用户访问慢，占用资源，1024个进程不适⽤于高
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2023-09-27 14:11:28
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什么是hadoop?Hadoop无非就是：HDFS(文件系统)，yarn(任务调配)，mapReduce(编程模型，大数据并行运算)，我们安装完hadoop就已经包括了以上；Hadoop集群其实就是HDFS集群，说到HDFS,下面来谈谈什么是HDFSHDFS：其实就是个文件系统，和fastDFS类似，像百度云，阿里云等就是个文件存储系统，当然一般如果仅仅是为了用来存储文件的话直接fastDFS这个
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2024-02-10 20:05:48
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除非你过去几年一直隐居，远离这个计算机的世界，否则你不可能没有听过Hadoop，全名ApacheHadoop,是一个在通用低成本的硬件上处理存储和大规模并行计算的一个开源框架，Hadoop本质的12点介绍，具体如下：1.hadoop是由多个产品组成的。人们在谈论Hadoop的时候，常常把它当做单一产品来看待，但事实上它由多个不同的产品共同组成。Russom说：“Hadoop是一系列开源产品的组合，
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2023-08-26 12:03:05
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同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。特别是在企业数据仓库建设中，MPP架构与Hadoop架构代表两类典型的技术路线选型，事实上，在2015年左右甚至有人认为基于Hadoop体系的数仓将彻底取代基于MPP数据库的数仓。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，
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2024-06-11 20:03:08
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如果熟悉 Hadoop MapReduce 中的 shuffle 过程，可能会按照 MapReduce 的思路去想象 Spark 的 shuffle 过程。然而，它们之间有一些区别和联系。从 high-level 的角度来看，两者并没有大的差别。从 low-level 的角度来看，两者差别不小。 Hadoop MapReduce 是 sort-based，进入 combine() 和 r
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2024-01-04 09:27:19
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Apache hadoop：Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。称为社区版Hadoop。第三方发行版Hadoop：Hadoop遵从Apache开源协议，用户可以免费地任意使用和修改
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2023-07-04 14:28:26
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谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中
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2023-07-14 14:29:06
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1、Hive Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，而不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译
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2023-07-17 22:27:35
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Hadoop 2 与Hadoop 1的区别
原创
2021-08-10 10:16:49
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