Hadoop 集群被成功启动后，可以通过如下 URL 访问各节点Namenode: http://<dockerhadoop_IP_address>:9870/dfshealth.html#tab-overview
History server: http://<dockerhadoop_IP_address>:8188/applicationhistory
Datanod
ETL清洗数据 导Jar包 <dependencies>
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2024-09-25 15:06:24
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1. Doris 简介1.1 Doris 概述Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后， 更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一 业务最大可达到上百 TB。 Apache Doris 是一个现代化的 MPP（Massively Parallel Processing，即
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2024-08-01 21:23:29
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doris介绍Doris是一个MPP的OLAP系统，以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到终的结果(与Hadoop相似)。 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性
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2024-07-26 10:18:19
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**Spark和Hadoop哪个更好？**
在大数据领域中，Spark和Hadoop是两个非常流行的框架，它们都可以用来处理大规模的数据集。那么在选择使用哪个框架时，我们应该如何进行评估呢？本文将详细介绍Spark和Hadoop的特点以及如何选择适合自己需求的框架。
**Spark vs. Hadoop**
首先，我们需要了解Spark和Hadoop的特点和适用场景，然后结合自身需求来选择合
原创
2024-04-29 11:41:04
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# CDH和Hadoop哪个好？
## 引言
在大数据领域，CDH（Cloudera's Distribution for Hadoop）和Hadoop都是非常流行的工具。CDH是一个包含Hadoop及其生态系统组件的开源发行版，而Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据集的开源软件框架。在选择使用CDH还是Hadoop时，需要考虑多个因素，如功能、性能、可扩展性和易用性。本文将介绍选择
原创
2023-08-22 05:43:19
253阅读
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Hive是为简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用户编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖於HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑表，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉，转换成本低，类似作用的Pi
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2024-09-03 11:42:00
12阅读
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。1. Hadoop1.1 背景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: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 Ma
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2023-11-21 15:38:13
1291阅读
# Hadoop CDH和HDP——哪个更好？
在大数据领域，Hadoop是一个非常流行的开源分布式存储和计算框架。然而，由于Hadoop有很多不同的发行版本，如CDH和HDP，很多人对于选择哪个版本更好存在困惑。本文将介绍Hadoop CDH和HDP的特点和区别，并通过代码示例来说明它们的应用场景。
## Hadoop CDH和HDP的概述
CDH（Cloudera Distributio
原创
2023-08-12 06:13:09
1052阅读
在数据处理的领域中，Hadoop 和 Doris 是两种重要的技术选择。Hadoop 以其分布式存储和处理能力广泛应用于大数据场景，而 Doris 则因其高效的实时分析能力而受到重视。在这篇博文中，我将分享如何通过合理的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比来解决 Hadoop 和 Doris 的集成问题。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置适当的环境以支持 Had
Written by chenxiaochen32 ,SCUTMSTechClub Hadoop Special Interest Group.一个hadoop集群拥有许多并行的计算机，用以存储和处理大规模数据集，分布式系统是向外扩展的，当客户端计算机发送作业到计算云时，计算云将会把任务划分到多个节点进行计算，然后节点将计算结果返回到主节点进行统计，再把结果输送给客户端。这也同时说明了，hadoo
一，了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。对比版选择：DKhadoop发行版、cloudera发行版、hortonworks发行版、MAPR发行版、华为hadoop发行版1、DKhadoop发行版：有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了
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2023-07-04 09:13:53
561阅读
# Hadoop 和 SQL 转换的比较：哪个更好？有什么区别？
在数据处理和分析的世界中，Hadoop 和 SQL 各自都有独特的优势。本文将帮助你理解它们之间的区别，并提供一个清晰的步骤流程，帮助你实现 Hadoop 和 SQL 的转换。
## 1. 整体流程
在探讨 Hadoop 和 SQL 的比较之前，首先了解整个流程至关重要。以下是一个简单的步骤流程表：
```markdown
什么是NoSQLNoSQL：not only SQL，非关系想数据库NoSQL是一个通用术语指不遵循传统RDBMS模型的数据库数据是非关系的，且不使用SQL作为主要查询语言解决数据库的可伸缩性和可用性问题不针对原子性或一致性问题为什么使用NoSQL互联网的发展，传统关系型数据库存在瓶颈高并发性高存储性高可用性高扩展性低成本NoSQL和关系型数据库对比主要有以下一些区别 对比NoSQL关系
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2023-10-23 09:12:58
56阅读
# 如何选择hadoop和hbase
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解hadoop和hbase的基本概念 |
| 2 | 比较hadoop和hbase的特性和适用场景 |
| 3 | 根据项目需求和规模选择适合的技术 |
| 4 | 学习和实践选定技术的相关知识 |
| 5 | 在项目中应用选定的技术 |
## 操作步骤
### 步骤
原创
2024-06-17 04:08:12
42阅读
# 比较 Hadoop 和 ClickHouse：哪个更适合你的需求？
在大数据处理的领域，有很多工具可以选择。在这篇文章中，我们将探讨 Hadoop 和 ClickHouse 的优缺点，帮助你决定使用哪一个。我们将通过一系列的步骤来实现这一点，并且要借助代码、图表等形式帮助你理解。
## 评估流程
下面是评估 Hadoop 和 ClickHouse 的总体流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-19 07:02:04
17阅读
在当前的大数据存储和处理领域，Hadoop和Ceph是两种备受关注的开源软件。Hadoop是一个被广泛应用于分布式存储和计算的软件框架，而Ceph则是一个针对大规模的分布式存储系统的解决方案。那么，究竟Hadoop和Ceph哪个更好呢？
首先，让我们来看看Hadoop。Hadoop作为一个成熟的分布式存储和计算框架，具有很高的可靠性和稳定性。它采用了HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数
原创
2024-03-05 12:45:39
24阅读
之前，我们简单介绍了一下Hadoop，知道他是一个处理大数据的框架。今天我们来看看Hadoop的核心构成之一—-HDFS.一、基础概念1、是什么 HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop的一个分布式文件
在任何关于大数据计算框架的讨论上，都不可避免地会谈到Hadoop和Spark，争议学Hadoop还是Spark？Hadoop和Spark哪个更重要？这样的问题的出现，其实更多的是涉足大数据行业还不深的同学们才会有的观点，当你真正对大数据处理有了更深的认识，你就明白，这二者之间，并非“你死我活”的关系。 在大数据学习阶段，关于大数据计算框架的几项技术，包括Hadoop、Spark、Storm、Fli
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2023-07-24 10:51:20
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Hive基础知识回顾1、Hive与Hadoop的关系
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（所以Hive的logo跟大象和黄蜂有关），可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
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2023-08-30 11:15:42
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