什么是Hadoop?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有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（hig
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2023-08-30 13:54:28
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1、Hadoop基本概念 hadoop：是java语言实现的，开源的，能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，主要由分布式存储HDFS和分布式计算MapReduce组成。 2、Hadoop是怎么产生的 技术基础，google三驾马车：GFS、MapReduce和BigTable。Hadoop是在google三驾马车基础上的开源实现。 GFS（Google File System）分布式文件系统
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2023-07-12 13:37:30
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一、目标HDFS 全称 Hadoop 分布式文件系统，其最主要的作用是作为 Hadoop 生态中各系统的存储服务。面对大规模的数据，HDFS 在设计上满足了以下目标：高度容错性： HDFS 可能由成百上千的服务器构成，任何一个组件都可能失效，因此错误检测和快速、自动的恢复时 HDFS 最核心的架构目标。支持大规模数据集： 运行在 HDFS 应用具有很大的数据集，它应该能提供整体上高的数据传输带宽，
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2023-08-15 13:50:09
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## 实现Hadoop离线技术架构的步骤
### 流程图
```mermaid
pie
title Hadoop离线技术架构实现步骤
"数据收集" : 30
"数据清洗" : 20
"数据存储" : 25
"数据处理" : 25
```
### 步骤
1. **数据收集**：从不同来源获取数据。
2. **数据清洗**：对数据进行清洗，去除无效数据和
原创
2024-07-12 04:43:31
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0x00 Hadoop简介:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的一个开源 高可靠 可扩展的分布式计算框架。Hadoop的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，MapReduce则为海量的数据提供了计算。HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算
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2023-09-13 23:07:45
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Cloudera Manager提供两种软件包安装源，Package 和 Parcel： Package就是一个个rpm文件，以yum的方式组织起来。 Parcel是rpm包的压缩格式，以.parcel结尾，所有的rpm压缩在一个文件中，方便下载和分发，使用manifest.json文件对parcel文件进行描述，将parcel文件保存到局域网内的Web服务器上，安装过程中就不需要从互联网上下载文
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2024-08-30 17:05:44
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Hadoop系统架构二、HDFS1.设计理念2.架构原理2.文件写入与读取4.数据备份三、MapReduce1.设计思想2.架构原理3.计算流程四、YARN总结 前言Hadoop分布式系统一、Hadoop系统架构Hadoop的核心组件分为： HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YAR
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2023-07-09 15:16:34
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一、Hadoop概述 hadoop由两部分组成。各自是分布式文件系统和分布式计算框架MapReduce。当中。分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储。而MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。 2、在Hadoop 中，MapReduce
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2016-02-20 08:56:00
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最近没事研究了下Hadoop，先来了解下Hadoop的架构知识 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序成为“作业job”，而从一个作业换分出的、运行于个计算节点的工作单元成为“任务task”。此外，Ha
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2024-10-10 16:46:15
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Hadoop是Apache开发的分布式、高可靠、可扩展的分布式系统基础架构。它的特点是：高可靠、可扩展、高效性、高容错性、低成本。Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的通用程序；HDFS：分布式文件系统；MapReduce：处理大量半结构化数据集合的编程模型；Yarn：作业调度和集群资源管理的框架；Ozone:基于HDFS进行对象的存储。HDFSNamenode启动过程1. 开启安
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2023-07-24 13:59:43
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本文首先对Hadoop的分布式文件系统HDFS进行研究，通过分析其数据传输过程，设计实现一种大文件的安全传输方案，保证大文件传输过程中的安全属性。2.Hadoop分布式文件系统HDFS研究2.1 HDFS体系结构HDFS由互连的节点集群组成，是一个典型的主从结构体系，主要涉及3种种实体：命名节点（NameNode，NN）,数据节点（DataNode，DN）和客户端（Client），其中N
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2023-08-07 09:32:41
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一、hadoop分布式基础系统框架，主要解决数据的存储与计算；hadoop的四大优势：高可靠性，高扩展性，高效性，高容错性hadoop1.0由mapreduce和hdfs组成，hadoop2.0由mapreduce，hdfs和yarn组成hadoop运行模式包括：本地模式，伪分布式模式和完全分布式模式编写集群分发脚本：xsynv.sh（需要配置ssh免密登录）二、HDFSHDFS是分布式文件管理系
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2023-07-12 14:47:53
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文章目录一、Hadoop 介绍二、Hadoop 环境安全问题1、WebUI 敏感信息泄漏2、Hadoop 的第三方插件安全漏洞3、Hive 任意命令/代码执行漏洞三、安全加固方案 一、Hadoop 介绍Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的一个开源、高可靠、可扩展的分布式计算框架。 Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File Syste
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2023-07-14 15:04:10
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作为现今主流被运用的大数据系统框架，Hadoop架构是大数据技术学习阶段必要掌握的重点之一。而学习Hadoop技术，我们需要对Hadoop架构与原理有一个基本的认识，了解清楚这些原理，才能在大数据开发工作当中实现更灵活的运用。 Hadoop架构当中，需要理解的关键性原理，就是分布式技术。分布式技术，解决了大数据处理当中很大的一个难题，那就是在低廉的硬件系统上，实现对于海量数据的高效准确的处理。 &
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2023-06-20 11:29:38
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2.1 Hadoop概论创始人：Doug Cutting 1.简介： 开源免费;操作简单，极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java； Hadoop两大核心：HDFS+MapReduceHDFS：海量数据存储MapReduce：海量数据的处理 2.起源：原本是文本搜索库，模仿谷歌的搜索引擎；融
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2023-05-26 14:08:20
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Hadoop1.0的缺陷与不足：Hadoop1.0的核心组件（仅指MapReduce和HDFS，不包括Hadoop生态系统内的Pig、Hive、HBase等其他组件），主要存在以下不足：抽象层次低，需人工编码表达能力有限开发者自己管理作业（Job）之间的依赖关系难以看到程序整体逻辑执行迭代操作效率低资源浪费（Map和Reduce分两阶段执行）实时性差（适合批处理，不支持实时交互式）针对Hadoop
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2023-08-03 14:40:58
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2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理2.1.1 HDFS分布式存储系统2.1.2 MapReduce并行计算框架与Yarn资源调度器2.2 全基因组测序相关技术和处理流程2.2.1 原始数据质控2.2.2 数据预处理2.2.3 变异检测2.2.4 相关文件格式概述2.3 本章小结 2 相关技术及原理2.1 Hadoop相关技术和原理本节主要对基于Hadoop平台的相关技术，如：H
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2023-10-07 19:50:02
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代表性的大数据技术涵盖了大数据处理的各个领域和环节，下面介绍几种常用和代表性的技术：1. HadoopHadoop是由Apache开发的分布式计算框架，主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两部分组成。Hadoop通过分布式存储和分布式计算来处理海量数据，并支持数据的高可用性和可靠性。目前已经成为了大数据处理的基础设施，并且被广泛应用在搜
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2023-07-12 14:58:05
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大数据处理技术发展趋势传统数据处理系统面临的问题：
如上图：传统数据处理系统面临的问题主要有：海量数据的存储成本。有限的扩展能力。数据资产对外增值。大数据处理能力的不足。单一数据源。流式数据处理缺失。数据处理技术演进趋势：
数据处理技术演进的趋势：完全共享模式存储方式：磁盘。特点：单机、Scale up。缺点：性能存在瓶颈、扩展性能差。数据库服务器存储方式：高性能网络存储。特点：集
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2023-09-27 20:13:40
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介绍假想和目标硬件故障流式数据访问大数据集简单的一致性模型“移动计算比移动数据便宜”跨异构硬件和软件平台的可移植性NameNode和DataNodes文件系统命名空间数据复制
副本安置：The First Baby Steps
副本选择安全模式文件系统元数据的持久性通信协议稳健性数据磁盘故障，心跳和重新复制群集重新平衡数据的完整性元数据磁盘故障快照数据组织数据块复制流水线无障碍FS ShellDF
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2024-07-26 11:15:05
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