1.概述本课程的视频教程地址：《用户行为分析之分析与设计》 下面开始本教程的学习，本教程以用户行为分析案例为基础，带着大家对项目的各个指标做详细的分析，对项目的整体设计做合理的规划，让大家能通过本课程掌握Hadoop项目的分析与设计。该课程主要包含以下课时： 他们分别是：项目整体分析，项目指标与数据源分析以及项目整体设计。如下图所示： 首先我们来学习第一课时：《项目整体分析》。2.内容2.
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2024-01-04 09:25:41
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Hadoop是一个由Apache基金会所研发的分布式系统基础架构，主要解决了海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。Hadoop目前在大数据领域的应用之广泛有目共睹，在大数据岗位的面试中也是必然会被考察到的内容，笔者将一些常见的面试题进行了总结，并给出了作答思路，分享出来与大家交流。面试题一：Hadoop都有哪些常用端口号？hadoop2.xHadoop3.x访问HDFS端口50070
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2023-09-20 07:18:00
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本节书摘来异步社区《Hadoop技术详解》一书中的第2章，第2.2节，作者： 【美】Eric Sammer 译者： 刘敏 , 麦耀锋 , 李冀蕾 , 等2.2 设计HDFS在很多方面都遵循了传统文件系统的设计思想。譬如文件以不透明的数据块形式存储，通过元数据管理文件名和数据块的映射关系、目录树结构、访问权限等信息。这些和普通的Linux文件系统（如ext3）是非常相似的。那么，HDFS又有什么与众
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2023-12-16 17:08:14
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声明，此连续文章为阅读《Hadoop权威指南第4版》的读书笔记，旨在记录重点内容和阅读心得，有共读的朋友可以交流书中疑惑。3.1 HDFS的设计HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。超大文件流式数据访问 HDFS的构建思路：一次写入，多次读取。高可靠性高吞吐量 低延迟的任务不适合在HDFS上运行，对于低延迟的访问需求HBase更合适。大量的小文件不支持多用户写入，任意修改
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2024-06-03 11:24:01
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一、课程简介1. Hadoop是什么？Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割
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2024-07-24 14:34:17
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# Hadoop课程设计参考文献实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“Hadoop课程设计参考文献”。我将按照以下步骤进行讲解，并提供每一步骤中所需的代码和注释。
## 1. 数据收集
首先，我们需要收集参考文献数据。你可以从学术网站、图书馆或相关数据库中获取数据。将这些数据保存到一个文本文件中，每个参考文献占据一行。
## 2. 数据预处理
在进行数据分析之前，我们
原创
2023-09-09 05:47:13
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最近的事确实很多，但大部分精力都放在了项目的设计方面，最近几天才完成了一些初步的编码的工作。在这个阶段，我发现，需要对数据的录入和Job执行的管理做细致的规划，否则在后期的扩展性上将有很大的局限。我设计的框架大体如下：
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2023-10-07 21:19:02
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MapReduce数据处理模型非常简单：map和reduce函数的输入和输出是键/值对(key/value pair) 1.MapReduce的类型Hadoop的MapReduce一般遵循如下常规格式：map(K1, V1) –> list (K2, V2)
combine(K2, list(V2)) –> list(K2, V2)
partiti
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2024-09-06 07:30:56
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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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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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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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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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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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# Hadoop 课程设计科普文章
## 引言
Hadoop 是一个开源框架，用于存储和处理大量数据。它能够分布式存储和处理海量数据集。根据 Apache 软件基金会的定义，Hadoop 可以在集群中运行在商品硬件上，同时提供高容错性，方便数据的分布式处理。在大数据时代，Hadoop 已成为数据分析和处理的重要工具。本文将以一个简单的课程设计为例，介绍 Hadoop 的基本用法和代码示例。
2021SC@SDUSC Hadoop源码分析（一）——HDFS架构和分布式文件系统 文章目录1.分布式文件系统概述2.HDFS的特点3.HDFS文件系统架构4.DistributedFileSystem分布式文件系统4.1 静态代码块4.2 成员变量4.3 内部类 1.分布式文件系统概述分布式文件系统是分布式系统的关键技术之一,能够以文件的方式实现信息资源的共享。在云计算环境中,分布式文件系统承
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2023-08-12 16:45:01
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### Hadoop课程设计实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Hadoop课程设计。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步：环境准备 | 安装Java、Hadoop和相关工具 |
| 第二步：数据准备 | 准备数据集并上传至Hadoop集群 |
| 第三步：MapReduce编程 | 编写Mapper和Reducer代码
原创
2023-09-05 18:37:04
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实验6：Mapreduce实例——WordCount实验说明：1、 本次实验是第六次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为2018年11月16日上午12点之前。2、 实验报告命名
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2023-07-12 13:23:45
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Hadoop——HDFS设计理论概述及常用命令HDFS的设计思想：
1.HDFS是通过分布式集群来存储文件(为客户端提供了一个便捷的访问方式，就是一个虚拟的目录结构)；
2.文件存储到HDFS集群中去的时候是被切分成block的；
3.文件的block存放在若干台datanode节点上；
4.HDFS文件系统中的文件与真实的block之间的映射关系，由namenod
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2023-12-27 16:50:34
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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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hadoop 课程大数据专业人员的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，这些资源已经受到读者的欢迎。 之后，我的一些读者给我发了电子邮件，询问了一些H
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2024-08-08 15:28:38
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