第3章： Hadoop分布式文件系统 如果文件太大，那么一台机器肯定存不下，所以需要进行分块存储到不同的机器上。这就需要用到网络通信，同时保证文件不丢失。 Hadoop的HDFS则实现了分布式存储。 本章具体介绍HDFS，以及其他的存储系统（本地文件系统、Amazon S3系统）3.1 HDFS的设计 HDFS以流数据访问模式来存储超大文件，运行于商业硬件集群上 下面具体解释上述句子中的各个词语的
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2023-08-08 11:19:43
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文章目录Hadoop大数据技术课程总结1.大数据概述1.1大数据时代的4V1.2大数据时代的三次浪潮1.3大数据时代的技术支撑1.4谷歌的3篇论文1.5Hadoop集群规模1.6Hadoop安装过程2.HDFS专题2.1 HDFS简介及作用2.2 HDFS架构2.3HDFS服务角色2.4 HDFS 如何读取文件2.5 HDFS 如何写文件2.6HDFS 副本存放策略2.7HDFS基本命令3.Ma
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2023-10-30 14:15:26
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〇、目录一、架构1、组成：MapReduce(数据分析)、HDFS(分布文件管理)、Yarn(资源管理器)2、HDFS：文件读写、存储3、MapReduce：不同语言编写mr函数，通过JobTracker调度，通过TaskTracker执行，应用：单词计数、数据去重、单表关联、多表关联。(可以通过命令行执行Hadoop Streaming流，通常用于简单的任务)4、Yarn：由全局的Resourc
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2023-09-12 19:53:26
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众所周知，我们已经进入大数据的时候，一个公司积累的大数据对于一个公司的经营和发展是一笔巨大的财富，如何让这笔财富充分体现它的价值就需要专业的挖掘和分析技术，hadoop应运而生，hadoop作为一个专业的数据分析技术散发着勃勃生机。我们作为一个技术人员对这种新兴的技术进行狂热的追逐。我作为一个有三四年java开发经验的开发工程师也不想错过这股技术潮流，希望
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2023-07-12 15:23:22
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Spark学期心得总结 学习了spark之后我才知道Hadoop和spark还有着这种缘分：Hadoop 是由Java语言编写的，部署在分布式服务器集群上，用于存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架；其重要组件有，HDFS 分布式文件系统、MapReduce 编程
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2023-10-06 23:47:34
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在大数据时代，分布式文件处理系统目前是我们的必然选项。作为Hadoop核心组件之一的HDFS，整个大数据处理技术的学习中，占有主导地位。上一节内容总结开源计算框架Hadoop的相关基本理论。其中就提到了分布式文件处理系统HDFS这一重要组件。在Hadoop生态系统中，位于底层数据位置，可以看出，HDFS的重要性。本节内容将围绕HDFS理论基础，即计算机集群和HDFS结构、HDFS相关基本概念、文件
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2023-10-18 21:22:35
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一、题目简述：求从2开始的递增有序偶数数列的平均值序列 解题思路：首先，由题该数列为{2 4 6 8……2k}输入数列长度n和一个整数m，先求出共有n/m组数据，分别求出每组数据的平均值并输出，注意输出的数据之间用空格分开，若最后不足m个数据，则单独计算出剩下数据的平均值并输出。因为有多组测试数据，所以要用到while循环，用for语句累加计算平均值。 源码： #include<
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2024-05-28 17:54:42
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大数据专业人员的5大Hadoop课程-最佳 如果您正在学习大数据，或者想要探索Hadoop框架，并正在寻找一些很棒的课程，那么您来对地方了。 在本文中，我将分享一些最佳的Hadoop课程，以深入学习Apache Hadoop。 在上两篇文章中，我分享了一些大数据和Apache Spark资源，这些资源已得到读者的好评。 之后，我的一些读者给我发送了电子邮件，询问了一些Hadoop资
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2023-07-14 16:46:01
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课程介绍：这个大数据系列的课程，可以让大家从一完全零基础的朋友，从Java和Linux基础入门，一直到Hadoop核心课程，以及Hadoop生态圈的其他知识点都能够有一个完美认识，非常推荐！！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（Hadoo
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2023-09-07 11:13:45
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Hadoop课程 2.1 初始设置 初始环境这里平台已设置好，同学们需要了解一下如何设置。 1. 修改主机名，以master节点为例 [ec2-user@ip-172-31-32-47 ~]$ sudo vi /etc/hostname #在里面删去所有内容，在首行添加 master作为自己新的主机 ...
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2021-07-18 11:49:00
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课程目标 1、能独立熟练完成Hadoop的安装及熟悉Hadoop的配置与管理. 2、熟练地在Hadoop和操作系统以及关系型数据库之间传递数据. 3、能独立指定数据集成方案 4、 Google的低成本之道 Google面对的数据和计算难题 Google带给我们的关键技术和思想 Hadoop体系下的分
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2016-07-16 18:39:00
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Hadoop课程2.1 初始设置初始环境这里平台已设置好，同学们需要了解一下如何设置。1. 修改主机名，以master节点为例[ec2-user@ip-172-31-32-47 ~]$ sudo vi /etc/hostname
#在里面删去所有内容，在首行添加 master作为自己新的主机名。
#重启虚拟机，使配置生效
[ec2-user@ip-172-31-32-47 ~]$ sudo re
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2023-12-28 11:38:05
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根据我对hadoop应用的理解，对之前的总结进行了完善，都是些个人看法和总结。我认为整个框架包含如下几个部分：第一部分：hadoop文件系统第二部分：编写自己的MR计算实现第三部分：hadoop的扩展性第四部分：集群管理第五部分：调度系统第六部分：第三方工具使用第一部分各知识点分布：第一：主要掌握各文件系统的具体实现和使用第二：文件系统基本操作第三：压缩模式的使用和编写自定义的压缩模式第四：序列化
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2023-10-15 21:09:30
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好早之前开始学习hadoop但是都没有系统的学习过，我一向的思维方式是只要没有系统的深入的学习过，就算是不会。。。。。先说HDFS。HDFS的设计目标;1,硬件的容错设计；2，流式数据访问；3，支持一个文件几个G甚至是上T4，简单的数据一致性模型；5，移动计算比移动数据更划算；6，master/salve模式；一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Nameno
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2023-06-12 23:22:53
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MapReduce 计算模型简单而有效，很多常见的计算问题都可以使用 Input -> Map -> Shuffle & Sort -> Reduce -> Output 这样简单的流程来实现，并在 Hadoop 这样的系统上进行大规模、分布式的数据处理。 尽管目前 Spark 这样较新的大数据处理模型/框架日益流行， 然而新计算模型的出现并不意味着 MapRedu
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2023-09-22 13:31:30
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hadoop课程设计报告一、设计目的与要求1、设计目的通过hadoop课程设计可以加深、巩固对本门专业课程理论知识的掌握。通过eclipse和hadoop来编写课设报告等方面的实践训练，筑牢编程基础，培养良好的逻辑思维能力，提高综合运用能力。同时也锻炼学生自我管理和自我发展的能力，合理安排时间完成自己的任务，促进个人和集体良好的合作交往。设计要求基于hadoop下的mapreduce分布式系统具体
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2023-09-19 05:35:14
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前言：到目前为止有了一个月的时间，学习了python基础及算法、常用计算库numpy和pandas数据的导入和各种处理、matplotlib和seaborn做数据可视化 以及上周的大数据框架hadoop及spark相关思想和操作。通过这段时间的课程、作业、考试和线下练习，自我感觉打下了比较良好的基础。今天主要总结下上周的大数据的内容一、课程大纲及的知识点1）Hadoop的历史及概念和
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2023-11-02 14:10:44
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在1年半以前，个人开始接触hadoop相关的东西，但是那时没有做一些集群来做实验，现在hadoop已经增加了HA相关的特性，商业化的特性越来越足，再重新回过头来学习hadoop相关的生态技术，以增加自己对大数据处理板块的理解，也提高自己对目前IT圈内big data的各种新闻的思辨能力！一.hadoop中的MapReduce有三大设计目标：（1）为只需短短几分钟或几个小时就可以完成的作业提供服务；
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2023-08-14 13:03:45
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目录强烈推荐使用Centos配置hadoop集群配置CentOs配置静态ip关闭防火墙免密登录编写集群分发脚本xsync（仅供参考）scp 传输配置jdk配置环境变量配置Hadoop配置文件配置环境变量群起集群 强烈推荐使用Centos配置hadoop集群之前用Ubuntu配置过一次Hadoop集群，但是遇到了各种各样的问题，装了两天都没装好。最后快结束的时候放弃了，因为是真的找不到问题解决方法
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2024-10-12 10:42:24
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在当前大数据背景下，Hadoop课程设计的目标旨在帮助学生理解和掌握Hadoop生态系统的基本概念、功能和使用方法。通过了解Hadoop的架构、配置、调优和开发，学生将能够在实际场景中应用这些知识解决大数据处理中的各种问题。
### 环境配置
为了能够顺利完成Hadoop课程设计，首先需要在本地环境中配置Hadoop。以下是配置的步骤：
1. 安装Java JDK
2. 下载Hadoop并解
