数据作为大数据系统的核心，需要进行监控，合理的监控与报警策略不但可以帮助我们快速发现和定位故障，而且还可以智能化的预测可能发生的问题。我们可以根据业务的规则制定重点的监控指标，保证数据具备高质量。 在大数据的监控中，对数据质量进行监控是最为直接的。因为从数据使用者的角度来说，高质量的数据是指能够充分满足用户使用要求的数
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2023-07-05 23:23:15
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第0章大数据概论一、大数据概念大数据：Big Data,指的是无法在一定时间范围内使用常规软进行捕捉，管理和处理的数据的集合。需要新的处理模式来进行决策力。洞察收取海量、高增长和多样化的信息进行管理。二、大数据的特点大量高速多样性低密度值三、大数据的应用场景物流仓储零售旅游商品广告推荐保险金融人工智能…四、大数据的部门组织结构平台组：数据仓储组：数据挖掘：报表工程：第一章Hadoop简介一、什么是
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2023-07-25 20:09:02
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MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
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2024-01-11 09:10:09
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1. 大数据的概念大数据（Big Data）：指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。1.2 大数据的包含以下4个特点：1.Volume（大量）2.Velocity（高速）3.Variety（多样）4
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2023-10-15 14:23:55
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大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢? 大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌 MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布，大数据不
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2023-09-14 13:16:55
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hadoop是什么？Hadoop就是为大数据应运而生、Hadoop 框架是用 Java 编写的、Hadoop是Apache下的子项目、Hadoop是分布式系统基础架构，它主要是用于大数据的处理、Hadoop可以看成是一个平台或者生态系统。Hadoop生态系统包含哪些组件？有分布式存储HDFS，有并行计算 MapReduce，有NoSQL数裾库的HBase,有数据仓库工具 Hive, 有 Pig 工
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2023-09-06 20:43:14
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一、什么是大数据，什么是Hadoop 大数据：指无法再一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多元化的信息资产。 数据存储单位：bit<Byte&
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2024-02-22 15:39:19
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hadoop技術推出一首曾遭到關系數據庫研究者的挑釁和批評，認為MapReduce不具有關系數據庫中的結構化數據存儲和處理能力。為此，hadoop社區和研究人員做了多的努力，在hadoop0.19版支持MapReduce訪問關系數據庫，如：mysql，MySQL、PostgreSQL、Oracle 等幾個數據庫系統。1. 從Mysql讀出數據Hadoop訪問關系數據庫主要通過一下接口實現的：DBI
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2023-11-06 15:03:10
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Hadoop学习笔记01一、大数据概念大数据 大数据(Big Data)：指无法在一定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。主要解决问题海量数据的采集存储和分析计算问题特点大量(Volume)高速(Velocity)：处理效率多样(Variety)：结构化(数据库、文本)/非结构化(音频、视频)低价值密度(Value)：数据总量越大，价值密度越低。有用数据提纯二、Hadoop入门
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2023-07-24 11:03:43
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大数据框架实例（Hadoop 原理总结）简介Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 大概工作流程如下图： Hadoop框架中最核心的设计是HDFS(文件系统)和MapReduce(编程模型，大数据并行运算)。二、HDFS(文件系统)1、HDFS简介HDFS即Hadoop Di
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2023-07-20 20:40:28
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1.大数据概述 近些年来，大数据这个词频繁出现在我们的生活中。那么大数据到底是什么呢，让我们一起来看一下。 通俗来说。大数据是一个概念也是一门技术，是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架。还包括了数据挖掘、数据分析、实时数
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2023-09-27 22:12:54
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大数据中比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，最常见的七种项目你们是否已经了解到位了呢，下面一起了解一下吧一、数据整合称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。 “企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成二、专业分析许多数据整合项
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2023-07-20 17:54:59
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好程序员浅谈大数据与Hadoop有什么关系，随着信息化技术的日渐普及、宽带网络的快速兴起，以及云计算、移动互联和物联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据的增长速度进一步加快。与此同时，一批数据收集、存储、处理技术和应用快速发展并逐渐汇聚，那么下面给大家介绍一下吧。 1、认识大数据 所谓大数据，就是从各种类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞
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2024-04-19 17:34:04
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什么是hadooop，什么是hadoop-ha（高可用）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。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce下图是hadoop生态系统，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于
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2023-07-12 12:32:10
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大数据从概念走向落地，得益于大数据技术的成熟，尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架，为大数据在企业当中的现实落地，提供了稳固的技术支持，而随着大数据的发展，大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。大数据技术产生背景大数据的应用和技术起源于互联网，首先是网站和网页的爆发式增长，搜索引擎公司最早感受到了海量数据带来的技术上的挑战，典型的就是Go
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2023-10-24 01:25:52
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首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。Hadoop平台经过
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2023-09-10 07:57:14
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文章目录一、实验目的二、实验平台三、实验内容和要求（1） 向 HDFS 中上传任意文本文件，如果指定的文件在 HDFS 中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件（2） 从 HDFS 中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名（3） 将 HDFS 中指定文件的内容输出到终端中（4） 显示 HDFS 中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等
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2023-10-03 11:40:22
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学习大数据，核心重点就是对于专业技术的掌握，我们判断一个机构的课程是否具备足够的专业度，也往往是从这些核心技术体系的课程规划来看的。以Hadoop来说，这是大数据学习当中必不可少的部分。今天大数据学习分享，我们来聊聊Hadoop学习路线。 Hadoop生态最初在大数据领域绝对是无可争议的霸主，虽然近年来大数据领域新技术层出不穷，这些新技术确实在很多方面比起Hadoop强，但是Haoop作为最早的、
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2023-09-20 10:49:10
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大数据hadoop培训总结一、培训安排系统，搭建hadoop基础平台，技术框架选型。第二天：搭建hadoop集群，搜狗案例剖析，搜索数据介绍；日志采集，清洗，加载，MapReduce实践。第三天：构建数据仓库、工具、架构和原理，安装Hive；Hive构建搜狗搜索日志数据仓库，实现数据需求。第四天：实现数据分析需求，ETL与数据展示模块；Mahout安装以及如何应用于搜狗搜索日志上。第五天：HBas
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2023-07-12 12:30:54
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04 | 移动计算比移动数据更划算那么如何解决 PB 级数据进行计算的问题呢？这个问题的解决思路其实跟大型网站的分布式架构思路是一样的，采用分布式集群的解决方案，用数千台甚至上万台计算机构建一个大数据计算处理集群，利用更多的网络带宽、内存空间、磁盘容量、CPU 核心数去进行计算处理。既然数据是庞大的，而程序要比数据小得多，将数据输入给程序是不划算的，那么就反其道而行之，将程序分发到数据所在的地方进
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2024-07-30 16:00:24
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