在大数据的发展过程中，出现了一批专门应用与大数据的处理分析工具，如Hadoop，Hbase，Hive，Spark等，我们先从最基础的Hadoop开始进行介绍Hadoop是apache基金会下所开发的分布式基础架构，实现了一个分布式文件系统（HDFS），HDFS拥有高容错性、高可靠性、高扩展性、高效性、低成本的特性，可以让用户在不了解相关的底层源码的情况下，在廉价的机器上搭配一台完整的服务器进行分布
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2023-07-21 14:22:38
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hadoop入门(5)：了解hadoop
hadoop的起源阶段一阶段二
2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储
——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。阶段三
Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目
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2023-07-21 23:20:52
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学习目标：高可用、单机元数据内存受限、源码设计HDFS是如何实现有状态的高可用架构——HA解决单节点故障HDFS是如何从架构上解决单机内存受限问题——元数据内存受限问题HDFS能支撑起亿级流量的核心源码的设计一、HDFS架构演进1、Hadoop的三个版本：对应的三个HDFS版本 Hadoop1、2、3 HDFS 1、2、3Hadoop1重点解决的两上问题：海量数据如何存储海量数据如何进行计算2、H
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2023-08-08 10:02:55
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一、Hadoop概述hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。2、在Hadoop 中，MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块，用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统，然后经过简单的配置后，
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2023-06-14 22:17:14
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Hadoop基本结构Hadoop 由两部分组成， 分别是分布式文件系统和分布式计算框架 MapReduce。 分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储， 而 MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上， 对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。HDFS结构HDFS 是一个具有高度容错性的分布式文件系统， 适合部署在廉价的机器上。 HDFS 能 提供高吞吐量的数据访问， 非常适
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2023-08-15 15:03:36
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业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析，但是太复杂了。于是，开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数
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2023-09-20 10:27:31
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一.Hadoop简介hadoop是一个具有分布式存储和分布式计算能力的分布式软件系统hadoop基本特点可靠性(数据冗余)成本低(把数据存储在普通的计算机上)效率高(把计算分发到多个节点)可扩容(根据需求, 动态的调整节点集群的大小)解决的问题海量数据可靠存储海量数据分析与计算二.Hadoop架构分析hadoop主要有三个模块：HDFS（Hadoop分布式文件系统），Yarn（集群资源管理和调度系
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2023-08-15 13:20:31
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作者：翁松秀 Hadoop的基本介绍Hadoop的体系结构Hadoop的主要模块 Hadoop的基本介绍Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，使用户能在不了解分布式底层细节的情况下，进行分布式程序的开发。充分利用分布式集群存储和计算能力来实现用户的需求。 Hadoop架构最核心的两个设计师HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapRed
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2023-07-21 15:05:29
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HDFS架构概述HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构概述NameNode(nn)：存储文件的元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性(生成时间、副本数、文件权限)，以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。DataNode(dn)：在本地文件系统中存储文件块数据，以及块数据的校验和。Secondary NameNode(2nn)：用来监控HDFS状
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2023-07-13 17:10:43
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Hadoop的基本概念和架构Hadoop概念Hadoop是一个开源的、基于Java的分布式计算框架，主要用于大规模数据集的存储和处理。它包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和基于MapReduce的分布式计算框架。HDFS是一个分布式文件系统，可以将大文件切分成多个块进行存储，并将这些块分布在集群中的多个节点上。Ma
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2023-07-13 16:45:07
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一、什么是hadoop 1.1 hadoop组成1、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YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源
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2023-08-15 15:05:34
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前言当今世界，科学技术飞速发展，人们不知不觉的进入了大数据时代。而什么是大数据时代，大数据的发展是什么？这一系列的问题其实很抽象，很难一言半语的概括。但是，在这大数据时代，必须掌握相应的技术作为支撑，而Hadoop就是其中的核心架构。 什么是HadoopHadoop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
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2023-07-12 16:53:26
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1.1. Hadoop架构 Hadoop1.0版本两个核心：HDFS+MapReduceHadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。 1.2. HDFS设计单台机器的硬件扩展纵向扩展的问题，
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2023-07-14 20:08:08
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Hadoop已经发展成为包含多个子项目的集合，虽然核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统(HDFS),但Hadoop下的Common、Avro、Chukwa、Hive、Hbase等子项目也是不可或缺的。他们提供了互补性的服务或在核心层上提供了高层的服务，如图所示所展现Hadoop的项目结构图：1.Core/Common：从Hadoop 0.20版本开始，Hadoop&n
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2023-05-26 14:07:41
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HDFS 架构图
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2023-07-10 14:13:28
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一.Hadoop简介 Hadoop是Apache基金会下一个分布式大数据开发平台，以Map-Reduce 的高效，支持快速检索著称，与其齐名是Spark分布式大数据开发平台。 其生态包括： Common：一系列组件和接口，用于分布式文件系统和通用I/O（序列化，JavaRPC和持久化数据结构） Avro：一种序列化系统，用于支持高效、跨语言的RPC和持久化数据存储 MapReduce：分
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2023-08-15 13:53:46
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【JDK】集群中所有机器应该运行相同的Java版本，甚至到补丁的级别【cron】cron守护进程驱动被调度的任务【ntp】选择主节点使其成为所有其他节点的本地ntp服务器【ssh】【postifx/sendmail】出错情况下发送邮件【rsync】在本地和主机之间有效地复制文件
原创
2015-07-13 13:44:05
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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
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2023-07-14 16:12:52
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Hadoop介绍Hadoop是Apache软件基金会的一款开源软件。底层是由java语言实现。 功能：允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理。Hadoop核心组件： Hadoop HDFS（分布式文件存储系统）：解决海量数据存储 Haqdoop YARN（集群资源管理和任务调度框架）：解决资源任务调用 Hadoop MapReduce（分布式计算框架）：解决海量数据计
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2023-08-07 17:23:58
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Hadoop是Apache的一个项目（它是包含了很多子项目的集合，见下图）,它是一个实现了MapReduce计算模型的可以运用于大型集群并行计算的分布式并行计算编程框架,当然分布式计算离不开分布式存储,Hadoop框架包含了分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System),其存储和数据结构很类似Google的GFS. HBase是Hadoop的其中一个子项
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2023-09-14 13:46:24
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