hadoop框架结构学习详述 近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源
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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声明：本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，仅供参考，欢迎讨论。不具有权威性，甚至不具有精确性，也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。 一、大数据的价值和应用 从2G到3G，再到现在的4G以及即将到来的5G，互联网已经成为绝大多数人生活中不可或缺的必须品。社交平台如微博、Facebook，购物平台如淘宝、亚马逊，移动支付如支付宝、applepay。诸如此类的平台随着手机智能化和移
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2023-08-26 10:23:51
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文章目录前言一、Hive原理和功能介绍二、Hive安装部署三、Hive SQL操作UDF函数Hive 数据仓库模型设计总结 前言Hive作为大数据平台Hadoop之上的主流应用，公司一般都是用它作为公司的数据仓库，分布式机器学习的训练数据和数据处理也经常用它来处理，下面介绍下它的常用功能。一、Hive原理和功能介绍Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用
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2023-07-21 14:39:53
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Hadoop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。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错
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2023-11-10 22:00:19
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传统的数据库在处理大数据时会显得性能十分低，所以需要分而治之。这个就是hadoop的精髓，小的数据量存在分布式的环境里，处理的的性能反而会降低。hadoop是面向至少TB,PB级的数据量，才能最大的发挥它的优势。
1TB = 1024G 1PB = 1024T 1EB = 1024P 因此，对于大数据处理两套解决方案1、移动数据，把数据分发到多个计算节点进行计算；
第一种是M
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2023-07-06 21:34:51
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在这篇博文中，我将分享如何解决“hadoop olap方案”的问题。这个方案旨在利用Hadoop的强大计算能力来实现OLAP（联机分析处理），使得数据分析更加高效和灵活。下面我将详细描述在实现过程中遇到的各个步骤，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和迁移指南。
### 环境预检
在开始实施这个方案之前，我们需要对环境进行预检，以确保所有的依赖关系和兼容性都已满足。我们可以采用
# Hadoop EC 方案简介
Hadoop 是一个流行的开源框架，广泛用于大数据存储和处理。随着数据量的急剧增加，如何安全且高效地存储这些数据成为了一项重要的课题。Hadoop EC（Erasure Coding）方案作为一种高效的存储方式，能够在节省存储空间的同时，保持数据的高可用性，成为了很多公司的选择。
## 什么是 Hadoop EC？
Erasure Coding 是一种数据保
# Hadoop扩容方案指南
作为一名经验丰富的开发者，我非常高兴能为刚入行的小白指导你们如何进行Hadoop扩容。随着大数据技术的发展，Hadoop在企业中的应用越来越广泛，扩容需求也日益增加。在这篇文章中，我将通过流程和代码示例，详细阐述如何实现Hadoop扩容。
## 1. 拓展Hadoop集群的步骤
整个扩容过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Hadoop替代方案：探索大数据技术的新天地
随着大数据技术的快速发展，Hadoop作为早期的分布式计算框架，虽然在数据存储和处理方面取得了巨大成功，但随着时间的推移，其局限性也日益凸显。本文将探讨Hadoop的替代方案，并提供一些代码示例和状态图、序列图来帮助读者更好地理解这些替代方案。
## Hadoop的局限性
Hadoop主要基于MapReduce编程模型，虽然在处理大规模数据集
原创
2024-07-15 16:40:43
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在大数据生态系统中，Hadoop是一个知名的解决方案，但随着技术的不断发展，许多替代方案也逐渐被提出。这篇博文将详细介绍如何解决“Hadoop替换方案”的问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等部分。下面我们将逐步进行探讨。
## 环境准备
在确保技术栈兼容性之前，首先需要制定一个适当的环境配置。我们将以几个常见的替代方案为例：Apache Spark、Apac
# Hadoop脱敏方案
## 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的数据被应用于各个领域，其中包括个人身份信息、财务数据、医疗记录等敏感数据。为了保护用户隐私和遵守法律法规，数据脱敏成为了一个重要的需求。Hadoop作为一个大数据处理框架，可以帮助我们处理和分析海量数据。本文将介绍Hadoop中的脱敏方案，并提供代码示例。
## 什么是数据脱敏？
数据脱敏是指对敏感数据进行处理，以去除或
原创
2023-09-13 14:14:18
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5、YARN的资源调度流程 (1)MR程序提交到客户端所在的节点。(2)YarnRunner 向 ResourceManager 申请一个 Application。(3)RM将该应用程序的资源路径返回给 YarnRunner。(4)该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。(5)程序资源提交完毕后，申请运行 mrAppMaster。(6)RM将用户的请求初始化成一个Task。
本文是嵌入式固件架构师M. Tim Jones所撰写的，本系列的用 Hadoop 进行分布式数据处理，第 1 部分：入门 展示了如何在一个单节点集群中使用 Hadoop。本文在此基础之上继续介绍一个更加高级的设置，即使用多个节点进行并行处理。展示了多节点集群所需的各种节点类型，并探讨了一个并行环境中的 MapReduce 功能。本文还深入探究了 Hadoop 的管理方面 — 同时基于命令行和 We
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2023-07-08 15:25:58
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目录前言1. HDFS数据迁移解决方案1.1 数据迁移使用场景1.2 数据迁移要素考量1.3 HDFS分布式拷贝工具：DistCp1.3.1 DsitCp介绍1.3.2 DsitCp特性1.3.3 DistCp命令 前言1. HDFS数据迁移解决方案 数据迁移指的是一种大规模量级的数据转移，转移的过程中往往会跨机房、跨集群 ，数据迁移规模的不同会导致整个数据迁移的周期也不尽相同 。 在 HD
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2023-09-10 07:42:44
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Hadoop工作节点扩展硬盘空间接到任务，Hadoop集群中硬盘空间不够用，要求加一台机器到Hadoop集群，并且每台机器在原有基础上加一块2T硬盘，老板给力啊，哈哈。这些我把完成这项任务的步骤和我遇到的问题和解决方法总结一下，分享给大家。1. 首先，介绍一下用到的基本命令和配置，如果本文的网友时间比较紧，可以直接跳过部分内容，直接看“2. 如何加载新硬盘”部
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2023-11-09 04:36:07
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官方文档1. HDFS层次迁移一.完全关机备份某些环境可以容忍其HBase群集的定期完全关闭，例如，如果它正在使用后端分析容量而不是服务于前端Web页面。好处是NameNode / Master是RegionServers已关闭，因此没有机会错过对StoreFiles或元数据的任何正在进行的更改。显而易见的是群集已关闭。步骤包括：1.停止HBase 2.DistCp使用 Distcp可用于将HDF
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2023-07-12 12:11:12
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的大数据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。充分利用集群的为例进行高速运算和存储。 Hadoop框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了运算。Hadoop大数据处理的意义： Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数
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2023-07-17 20:01:15
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Hadoop是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架。使得开发人员在不了解底层分布式细节的情况下，开发分布式程序。利用集群的特长进行高速运算和存储。 分布式系统是一组通过网络进行通信，为了完成共同的任务为协调工作的计算机节点组成的系统。目的是利用更多的机器，更多更快的处理和存储数据。分布式和集群的差别在于集群中每个节点是相似的，提供相似的功能，而分布
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2023-09-07 14:39:28
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1 HDFS简介 1.1 Hadoop 2.0介绍 Hadoop是Apache的一个分布式系统基础架构，可以为海量数据提供存储和计算。Hadoop 2.0即第二代Hadoop系统，其框架最核心的设计是HDFS、MapReduce和YARN。其中，HDFS为海量数据提供存储，MapReduce用于分布式计算，YARN用于进行资源管理。Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的结构对比：
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2023-07-17 19:59:51
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