文章目录1、大数据2、Hadoop是什么3、Hadoop发展历史 ( Google是Hadoop的思想之源)4、Hadoop的优势（4高）5、Hadoop1.x和2.x的区别6、HDFS架构概述7、YARN架构概述8、MapReduce架构概述9、大数据技术生态体系 1、大数据功能：主要是解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题（TB、PB、EB）特点：大量，计算机硬盘的容量为TB级别，一些企
转载
2023-06-20 10:36:28
62阅读
Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。 对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，
转载
2023-09-19 10:02:23
102阅读
Hadoop学习–(大数据)一、大数据概念：大数据是指在一定时间内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据主要是解决海量数据的存储和分析计算。二、大数据特点：大量高速（产生速度）多样： 结构化数据：以二维表来逻辑表达和实现的数据。例如：文本文件、库表 非结构化数据：没有固定的结构。视频、图片 半结构化数据：存储的数据信息类似结构化，但本身以非结构化数据存储。 半结构化数据，属于同
转载
2023-08-02 20:39:13
112阅读
HDFS=Hadoop Distributed File System（Hadoop分布式文件系统）硬件故障HDFS由数百上千个服务器机器组成，每台机器都存储数据的一部分，每个组件都有可能失效，所以HDFS的某些组件始终是分功能性的。所以，故障检测和快速自动恢复是HDFS的核心架构目标。流式访问数据运行在HDFS上的程序访问数据集是采用流访问。HDFS并不是运行在通用文件系统上的应用程序，HDFS
转载
2024-02-08 07:22:47
30阅读
现在 Hadoop 已经发展成为包含多个子项目的集合。虽然其核心内容是 MapReduce 和Hadoop 分布式文件系统（HDFS），但 Hadoop 下的Common 、Avro、 Chukwa、Hive 、HBase等子项目也是不可或缺的。它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务。以下图2是 Hadoop 的项目结构图。 &
Hadoop和MongoDB是两种不同类型的数据库系统，有着不同的底层原理和适用场景。Hadoop是一个分布式计算平台，它的设计目的是为了处理大数据。Hadoop采用了分布式存储和计算的架构，将数据分成多个块，存储在不同的计算节点上，并通过MapReduce算法来处理和计算这些数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce和YARN（资源管理器）。Hadoop适用于
转载
2023-08-08 11:17:16
159阅读
Mrjob实现Hadoop结构化数据预处理前言一、环境二、Mrjob基本框架三、实验基本步骤（1）PreProcessMain（2）PreProcessMaster（3）dataClean() 前言Hadoop为Java外的其他语言，提供了一个友好的实现mapreduce的框架，即Hadoop-Streaming。Hadoop-Streaming只需遵循从标准输入stdin读入，写出到标准输出s
转载
2024-03-24 14:57:30
48阅读
J2EE 框架Spring 开发框架 + SSH or SSMLucene 索引和查询IKAnalyzer 分词Webmagic 爬虫ETL工具：KettleSqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取。可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。结构化数据库MySQL Oracle需要关注的大数据系统
转载
2024-06-18 08:40:58
57阅读
Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的组成Common 一组分布式文件系统和通用I/0 的组件与接口(序列化、 Java RPC 和持久化数据结构)。Avro 一种支持高效、跨语言的 RPC 以及永久存储数据的序列化
转载
2023-08-03 20:58:58
68阅读
文章目录大数据时代大数据的关键技术Hadoop：Spark：Hadoop VS Spark：Hadoop的缺点：Spark的优点：Spark和Hadoop数据处理对比图：Spark是否会取代Hadoop呢？Flink:Beam 大数据时代我们现处于一个大数据的时代，信息呈现指数级的暴增，这里的信息主要是非结构化的数据。结构化数据：运营数据、公司的经营数据、销售数据等可以在数据库中存储、管理的数据
转载
2023-07-21 14:49:37
296阅读
今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构，从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现，MapReduce的模型计算，到一个云盘如何实现，再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章。 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己，整个Hadoop家族成员很多，“势力”很庞大，下面画个图，简
在处理非结构化数据的问题上，人工智能和深度学习方法一直都表现出众且广为人知，无论是在自然语言处理、知识库自动构建，还是图像视频的识别和生成应用中，都有很多成熟案例。然而对于结构化数据的研究，似乎已经被人工智能和深度学习忘之脑后。结构化数据普遍存在于各类商业应用软件和系统中，例如产品数据存储、交易日志、ERP和CRM系统中都存在大量结构化数据，这些结构化数据仍应用着陈旧的数据技术处理，如基于规则的系
转载
2024-01-31 05:05:15
55阅读
MapReduceHadoop 序列化 1
为什么要序列化？ 一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能 由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的” 对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。 2
什么是序列化？ 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持 久化）和
1. Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现存储，而MapReduce实现分析处理，这两部分是Hadoop的核心。2. MapReduce是一个批量查询处理器，并且它能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的即时查询。3. MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，而关系型数据库更适合持续更新的数据集。二者的比较如表所述： 表1
转载
2023-08-18 19:44:49
102阅读
什么是对象存储对象存储是一种将数据作为对象进行管理的计算机数据存储体系结构，与其他存储体系结构（例如将数据作为文件层级管理的文件系统）以及将数据作为块和扇区内的块进行管理的块存储相对。每个对象通常包括数据本身，可变数量的元数据和全局唯一标识符。对象存储可以在多个级别实现，包括设备级别（对象存储设备），系统级别和接口级别。在每种情况下，对象存储都试图实现其他存储架构无法解决的功能，例如可以由应用程序
转载
2023-11-19 15:06:04
156阅读
相信了解过大数据的小伙伴们，对大数据架构的各个组件的名称和大致作用肯定有一定的了解。那我们来看看那些属于存储系统吧1.hadoop，毫无疑问，它肯定是存储系统，用来存储分布式文件的。从存取速度角度来说，它的速度并不快。从数据量来说，海亮数据存储说的就是以它为鼻祖的组件。他并不擅长存取大量的小文件。适合存储大文件。因为文件的元数据信息保存在namenode的内存中，这个数据结构决定了不能存储太多小文
转载
2023-09-14 16:26:33
66阅读
在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。首先我们说一下结构化数据，结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是
转载
2024-01-10 17:59:06
63阅读
一、hbase简介Hbase:是谷歌三篇论文的bigtable的实现 官网:http://hbase.apache.org/ Hbase:hadoop的database; 非关系型数据库;NoSql;Redis,memcache,mongodb,Hbase HBase :Hadoop Database 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库利用HadoopHDFS作为其文件
转载
2023-08-20 22:02:12
125阅读
其实对一些基本的概念都没有弄清楚，这里从网上找一些来普及下一、结构化数据与非结构化数据结构化数据就是能变成二维的行数据，主要应用在关系型数据库中。非结构化数据是不可以变的，例如视频，音频文件，没有办法变成二维的行数据。所以一般不能用简单的关系型数据库存储，所以就引入了别的存储方式。相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现
转载
2023-07-25 17:08:25
195阅读
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。例如，某银行的无人营业网点的远程业务办理中，要求用户上传身份证、签字页等扫描件，来核实用户身份。为其做后端支撑的影像管理平台，就属于典型的内容管理系统。基于该类平台，企业替代了业务处理中的纸质化传输，实现了海量非结构化内容数据的采集、加工、传递及
转载
2023-09-06 20:41:43
259阅读
