Hadoop框架的认识以及基础命令的认识Hadoop的学习笔记大数据的特点：大量、高速、多样化概述：Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的平台。Hadoop框架三大组件支持：Hadoop是一个统称，目前hadoop主要包含三大组件：（1）HDFS：是一个分布式存储框架，适合海量数据的存储（2）mapreduce：是一个分布式计算框架，适合海量数据的计算（3）yarn：是一个资源调
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2023-07-04 09:54:43
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Hadoop作为成熟的分布式计算框架在大数据生态领域已经使用多年，本文简要介绍Hadoop的核心组件MapReduce、YARN和HDFS，以加深了解。1、Hadoop基本介绍Hadoop是分布式计算框架，主要解决海量数据的存储和计算问题。Hadoop主要组件包括分布式文件系统HDFS、分布式离线并行计算框架MapReduce、作业调度与集群资源管理框架YARN。Hadoop生态系统一系列框架和组
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2023-08-03 20:58:56
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大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信
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2023-07-14 16:32:43
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Hadoop是Apache的子项目，是一个分布式系统基础架构，它主要是用于大数据的处理。Hadoop所提供的分布式文件系统（HDFS）实现了大规模的存储（在所有计算节点上分布式存储50TB数据），这为整个集群带来了非常高的带宽，因此能大大提高效率。Hadoop可以让用户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框架Hadoop框架使用Java
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2023-07-31 11:48:02
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谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集
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2023-08-21 13:59:11
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Hadoop作为成熟的分布式计算框架在大数据生态领域已经使用多年，本文简要介绍Hadoop的核心组件MapReduce、YARN和HDFS，以加深了解。1、Hadoop基本介绍Hadoop是分布式计算框架，主要解决海量数据的存储和计算问题。Hadoop主要组件包括分布式文件系统HDFS、分布式离线并行计算框架MapReduce、作业调度与集群资源管理框架YARN。Hadoop生态系统一系列框架和组
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2023-07-01 09:55:19
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什么是Hadoop？Hadoop是Apache的一款开源框架，使用java语言编写，可以通过编写简单的程序来实现大规模数据集合的分布式计算。工作在Hadoop框架上的应用可以工作在分布式存储和计算机集群计算的环境上面。Hadoop具有高扩展性，其集群能够从单台机器扩展到数千台机器。 Hadoop 采用的是Apache v2协议，Hadoop基于Google发布的MapReduce论文实现，并且应用
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2023-07-17 19:56:27
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一、前言 上一篇博文讲解了Zookeeper的典型应用场景，在大数据时代，各种分布式系统层出不穷，其中，有很多系统都直接或间接使用了Zookeeper，用来解决诸如配置管理、分布式通知/协调、集群管理和Master选举等一系列分布式问题。二、 Hadoop，Zookeeper主要用于实现HA（High Availability），这部分逻辑主要集中在Hadoop Common的HA模块中，HDF
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2024-05-01 22:46:56
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在上一讲<<云框架Hadoop之部署Hive>>上，我们谈到了hadoop的数据仓库hive.下面我们说明一下hive的简单查询应用。在hadoop环境下，shell下直接输入hive,就会出现hive shell操作界面。关于HIVE里的SQL，我习惯性的将HIVE的SQL语句叫做HQL，事实上HQL有很多和SQL类似的地方,还有一点要说明的是HQL数据存储位置是在Had
原创
2010-05-18 17:17:41
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1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。  （1）Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分
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2023-07-07 15:10:55
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MapReduce应用开发遵循Yarn规范的MapReduceApplicationMaster，所以可以在Yarn上运行，其它计算框架如果也遵守该规范，这样就实现资源的统一调度管理。调度器的基本作用就是根据节点资源的使用情况和作业需求，将任务调度到各个节点上执行。一、Yarn基本结构Hadoop三大核心组件：分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，分布式集群资源调度框架Yarn
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2021-04-29 14:17:01
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MapReduce应用开发遵循Yarn规范的MapReduceApplicationMaster，所以可以在Yarn上运行，其它计算框架如果也遵守该规范，这样就实现资源的统一调度管理。调度器的基本作用就是根据节点资源的使用情况和作业需求，将任务调度到各个节点上执行。
原创
2020-12-13 16:44:32
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文章目录一、Hadoop 入门1.1 基础架构1.2 大数据生态圈二、Hadoop 集群部署2.1 准备2.2 配置2.3 启动2.4 监控页面三、HDFS3.1 组成架构3.2 HDFS Shell3.3 HDFS 客户端3.4 HDFS 数据流3.4.1 写数据流程3.4.2 读数据流程3.5 NN 和 2NN3.5.1 工作机制3.5.2 集群安全模式3.6 DN3.6.1 工作机制3.6
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2023-07-25 19:33:09
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一、概述1.1、Hadoop是什么？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由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要的两种组成元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS(Hadoop Dist
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2023-07-31 17:20:34
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Hadoop基础介绍一、总体介绍二、HDFS架构三、MapReduce结构四、YARN架构 一、总体介绍1、定义： 是一个开源的、可靠的、可扩展的分布式计算框架。2、用途： （1）数据仓库 （2）PB级别数据的存储与处理。3、核心组件 （1）HDFS：解决分布式存储，包括数据切分和多副本两部分。 （2）Map Reduce：解决分布式计算，Map：分，Reduce：合。既是分布式框架，又是编程模
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2023-07-12 15:15:29
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1. 在Hadoop1.0版本中，Hadoop是有许多缺点的。比如，迭代计算效率低下，因为每一次map和reduce前，会读取hdfs中的数据，然后本次执行完毕后，会把数据存储到hdfs中，反复读取hdfs中的数据，降低了迭代计算的效率。所以在Hadoop2.0后，就有了spark，它是基于内存的分 ...
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2021-08-11 17:55:00
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OK~从今天开始，我们就开始我们的破茧成蝶——大数据篇系列的博客编写，今天是第一篇，开篇为《Hadoop框架介绍》，Hadoop系列将会收录在《破茧成蝶——大数据篇》专栏中。下面，大家就跟我一起踏上破茧成蝶的旅途吧！目录一、 Hadoop是什么二、Hadoop的三大发行版本2.1 Apache Hadoop2.2 Cloudera Hadoop
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2023-08-25 10:51:53
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一、大数据框架二、hadoop核心组件Hadoop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。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度。（3）MapReduce：在分布式计算框架上的可自定义设计框架，使用只需要定义其功能，而不用取考虑分布式并行计算的细节。（1）HDFS集群HDFS简化了文件的一致性模型，通
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2023-09-01 08:07:15
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http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2011/10/26/2223984.html
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精选
2016-07-27 16:17:05
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第三章 大数据处理框架Hadoop3.1 概述3.1.1 Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop 是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中。Hadoop 的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapR
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2023-11-08 18:54:17
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