Spring是一个轻量级的开源Java框架Spring的优势就是分层架构Spring的核心就是控制反转（IOC）和面向切面（AOP）JavaEE开发分为三层结构：Web层 –>SpringMVC业务层 –>Bean管理（IOC）持久层 –>Spring的JDBC模板、ORM模板用于整合其他持久层框架Spring核心之装配BeanSpring通过装配Bean对象来完成各个应用之间的
HDFS的体系架构整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新的版本中
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2023-10-04 20:44:17
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# 实现Hadoop并发能力的流程
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------|
| 1 | 配置Hadoop集群 |
| 2 | 编写并发程序 |
| 3 | 打包并发程序
原创
2024-03-26 05:52:37
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本文来说下Hadoop的核心生态知识 文章目录概述分布式文件系统分布式计算框架优缺点 概述导读：如今，一提到大数据技术，人们首先想到的是Hadoop，它俨然已成为大数据的代名词。然而，大数据技术在Hadoop出现之前很多年就出现了。但那时候，大数据只是谷歌、亚马逊等大公司才能开展起来的高端技术。正是Hadoop的出现，降低了分布式大数据的技术门槛，使得千千万万普通的公司也能开展大数据业务，进而促进
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2023-07-12 15:14:54
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hadoop的核心组件：hdfs（分布式文件系统）、mapreduce（分布式计算框架）、Hive（基于hadoop的数据仓库）、HBase（分布式列存数据库）、Zookeeper（分布式协作服务）、Sqoop（数据同步工具）和Flume（日志手机工具）
hdfs（分布式文件系统）：
由client、Na
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2023-12-04 17:56:43
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Hadoop能够进行大批量数据的离线处理,但是在实时计算上的表现实在是不尽如人意;而Storm就可以担当这部分的角色，今天，就让我们看看关于Storm的精华问答吧。 1 Q：hadoop发展史A： 2 Q：Hadoop 有哪些优点？A：Hadoop 是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算的平台。用户可以轻松地在 Hadoop 发和运行处理海量数据的应用程序。其优点主要有以下几个：(
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2023-07-20 20:45:56
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一、前提和设计目标1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高
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2023-07-12 15:14:00
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ETL工具kettle使用资料整理
kettle工具安装kettle是开源的etl开发工具，软件包中包含了windows，linux，mac三个版本。下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/latest/download 解压下载的软件包拷贝Hadoop的配置文件到PDI的pdi-ce-7.0.0.0-25\da
适用于如下场景：对数据高并发处理对大数据高效率存储和访问对数据高可用及高扩展Redis是NoSQL数据库的一种Redis是以KV方式存储数据库特点：非关系，分布，开源，可扩展，高速内存操作。适合运行在廉价的pc服务器上分布式处理海量数据Redis是一个开源的，先进的kv存储方式的数据库，通常叫数据结构服务器，键可以包含字符串strings，哈希hashes，lists链表，集合sets，有序集合s
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2023-11-25 10:54:20
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1 通用组件hadoop 通用组件 - Hadoop Common 包含了其他 hadoop 模块要用到的库文件和工具2 分布式文型的实现。5
原创
2022-07-02 00:04:14
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大数据开发总体架构： Hadoop是大数据开发所使用的一个核心框架。使用Hadoop可以方便的管理分布式集群，将海量数据分布式的存储在集群中，并使用分布式并行程序来处理这些数据。 Hadoop由许多子系统组成，如下图： Hadoop1.x与2.x的对比： YARN：管理集群资源（内存、CPU）
原创
2023-01-10 10:55:08
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大数据开发总体架构：Hadoop是大数据开发所使用的一个核心框架。使用Hadoop可以方便的管理分布式集群，将海量数据分布式的存储在集群中，并使用分布式并行程序来处理这些数据。Hadoop由许多子系统组成，如下图：Hadoop1.x与2.x的对比：YARN：管理集群资源（内存、CPU）...
原创
2023-01-11 01:53:23
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1.hadoop有三个主要的核心组件：HDFS（分布式文件存储）、MAPREDUCE（分布式的计算）、YARN（资源调度），现在云计算包括大数据和虚拟化进行支撑。（hdfs、MAPREDUCE、yarn）大数据处理技术框架，擅长离线数据分析.分布式协调服务基础组件，Hbase 分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理。数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大，可以方便对数据的分
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2018-03-28 22:51:00
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hadoop由3个核心组件构成：（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager（3）MapReduce：它其实是一个应用程序开发包。&
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2023-07-10 11:10:54
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Hadoop三大核心组件Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce:分布式计算框架HDFS文件系统的读写原理写入（1）客户端通过 Distributed
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2023-08-18 20:35:09
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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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Hadoop的三大核心组件之HDFS和YARNHadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 Reso
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2023-07-13 17:09:12
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Hadoop学习（一） Hadoop是什么Hadoop是什么？ Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算. Hadoop核心架构 &n
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2023-07-30 13:59:21
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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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CUDA 的核心有三个重要抽象概念：线程组层次结构、共享存储器、屏蔽同步（barrier synchronization），可轻松将其作为 C 语言的最小扩展级公开给程序员。GPU 专用于解决可表示为数据并行计算的问题——在许多数据元素上并行执行的程序，具有极高的计算密度（数学运算与存储器运算的比率）。由于所有数据元素都执行相同的程序，因此对精密流控制的要求不高；由于在许多数据元素上运行，且具有较
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2024-05-23 10:44:07
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