道格.卡丁是Luncene,Nutch,Hadoop等项目的发起人Hadoop的出现来自于Google的两款产品，GFS和MapReduce。GFS用于存储不同设备产生的海量的数据，可以解决在网络抓取和索引过程中产生的大文件存储问题。MapReduce运行在GFS之上，负责分布式大数据的计算，可以处理海量网页的索引问题。思路主要是一个应用程序的问题分解为多并行的计算指令，通过大量的计算节点运行指令
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2023-07-21 14:25:02
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本篇文章围绕下图展开： Hbase应用场景、原理与基本架构：Hbase是构建在HDFS上的分布式列存储系统，Hbase内部管理的文件全部存储在HDFS中；HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储。Hbase表的特点：大：一个表可以有数十亿行，上百万列；无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表中
当下最简洁的大数据各种技术介绍与总结当下最简洁的大数据各种技术介绍与总结1.大数据的发展历史1.1 启蒙阶段：数据仓库的出现1.2 技术变革：Hadoop诞生1.3 数据商业化：数据湖系统1.4 数据工厂时代：大数据平台兴起1.5 数据价值时代：数据中台2.大数据的核心概念2.1 什么是大数据？2.2 什么是数据仓库？2.3 传统数据仓库 vs 新一代数据仓库3.大数据平台的通用架构3.1 数据
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2023-11-22 15:49:16
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# Hadoop 关键技术实现流程
## 1. 介绍
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和分布式处理。它主要依赖于以下几个关键技术：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop 生态系统。本文将逐步介绍如何实现这些关键技术。
## 2. Hadoop 关键技术实现流程
下面是实现 Hadoop 关键技术的流程，可以用表格展示每个步骤。
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原创
2023-11-20 08:12:02
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HadoopHadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS和分布式计算模块MapreduceHadoop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。Hadoop由H
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2024-01-28 06:28:28
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大数据代表技术：Hadoop、Spark、Flink、BeamHadoop：从2005年到2015年，说到大数据都是讲hadoop。Hadoop是一整套的技术框架，不是一个单一软件，它是一个生态系统。Hadoop有两大核心：第一个是它解决了分布式存储的框架叫HDFS，这是一个分布式存储系统。第二个是解决了分布式计算框架叫MapReduce。这是它的两大关键技术，除此以外，还有其他相关技术，构成了一
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2023-07-12 13:40:49
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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模
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2023-07-12 13:41:18
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海量分布式存储技术
为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据和冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，一高可靠软件来ibuyingjian呃不可靠，从而提供廉价可靠的系统。为了满足大量用户的需求，数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
云计算的数据存储系统主要有Google GFS(Google File System)和Hadoop开发团队的开
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2023-07-21 14:38:42
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3.1 Hadoop2.x新特性3.1.1 集群间数据拷贝1）scp实现两个远程主机之间的文件复制 scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt // 拉 pull scp -r root@hadoop
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2024-09-13 13:31:48
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这段时间学习了一些大数据开发的基础知识，这篇学习笔记的主要内容是把这些知识进行回顾和整理。 学习的内容： （1）HDFS （2）YARN （3）MapReduce1. HDFS介绍1.1 Hadoop2定义：Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构。Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS，MapReduce，YARN。为海量的数据提供了存储和计算。
Hadoop
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2023-09-20 10:44:19
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Java是一种面向对象的编程语言，广泛应用于开发各种类型的应用程序，包括桌面应用程序、Web应用程序、移动应用程序等。在本文中，我们将介绍一些关于Java编程的最佳实践和技巧，以帮助Java开发人员编写高质量的代码。1.使用面向对象的设计原则在编写Java代码时，使用面向对象的设计原则是非常重要的。其中，SOLID原则是最常用的设计原则之一，包括单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、接口隔离原则和
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2023-09-20 10:31:42
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如上图1所示在需要调试的行号处点击设置断点，然后点击2所示的Debug按钮（或直接按下Shift+F9快捷键）开始调试。 如上图所示Android Studio下方出现了调试视图。1、当前程序停留的代码行2、调试相关的一些按钮3、程序调用栈区，该区域显示了程序执行到断点处所调用过的所有方法，越下面的越早被调用。4、局部变量观察区5、用户自定义变量观察区 1、Step
0X00 Hadoop介绍和漏洞原理Hadoop是一个由Apache的分布式系统基础架构，用户可开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储，实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)。其中HDFS组件有高容错性的特点，并且部署在低廉的(low-cost)硬件上即可提供高吞吐量(high throu
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2023-09-14 08:16:58
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1.背景介绍Hadoop是一个分布式文件系统(HDFS)和分布式数据处理框架(MapReduce)的集合，用于处理大规模数据。随着Hadoop的普及和广泛应用，安全性变得越来越重要。本文将深入探讨Hadoop安全性的关键技术，帮助读者更好地理解和保护Hadoop集群。1.1 Hadoop安全性的重要性在大数据时代，数据安全性成为了企业和组织的关注之一。Hadoop作为一个分布式数据处理平台，处理和
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2024-06-11 15:59:08
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了解大数据首先，搞清楚hadoop在处理大数据的定位在哪里什么是大数据？为什么要处理大数据？数据量大（Volume） 数据类别复杂（Variety） 数据处理速度快（Velocity） 数据真实性高（Veracity） 合起来被称为4V。处理大数据是为了挖掘数据中的隐含价值如何处理大数据？集中式计算VS分布式计算集中式计算：通过不断增加处理器的个数来增强耽搁计算机的计算能力，从而提高处理的速度。需
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2024-04-19 11:59:47
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总体概况 项目名称: 《Hadoop云盘系统》 Ø 项目开发环境：Linux下Hadoop分布式系统Ø&nb
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2023-12-27 12:52:37
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一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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高速运算和存储。 简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设
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2023-08-18 19:38:35
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1. 下面哪个程序负责HDFS数据存储。
a) NameNode
b) Jobtracker
c) Datanode √（完成数据存储）
d) secondaryNameNode
e) tasktracker
2. HDfS中的block默认保存几份？
a) 3份√（hdfs-site.xml设置dfs.replication）
b) 2份
c) 1份
d
wait方法是Object类的方法，这意味着所有的Java类都可以调用该方法。sleep方法是Thread类的静态方法。
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2021-08-05 14:46:24
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# Java后端开发关键技术
## 引言
随着互联网的发展，Java后端开发成为了非常热门的技术领域。Java后端开发通常指的是使用Java语言和相关技术进行服务器端程序开发，为Web应用提供功能和服务。本文将介绍Java后端开发的关键技术，并附带代码示例。
## 数据存储和数据库
在Java后端开发中，数据存储和数据库是非常重要的一部分。常见的数据库技术包括关系型数据库如MySQL和Or
原创
2023-09-23 06:26:40
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