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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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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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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怕输的人，没资格赢~！
一：Hadooop概述
1.Hadoop组成
1）Hadoop HDFS:一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
2）HadoopM MapReduce:一个分布式的离线并行计算框架
3）Hadoop YARN:作业调度与集群资源管理的框架
4）Hadoop Common:支持其他模块的工具模块
2.HDFS架构概述
1）NameNode:存储文件的元数据，如文件名，文件
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2023-08-10 18:26:13
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Hadoop开发指南一：开发环境的搭建 祝大家安装成功！进入大数据时代。1：环境准备：
若有Linux系统则直接跳到2。若无Linux则在虚拟机上虚拟一个Linux系统。我的开发环境是在Oracle Vm virtualBox上虚拟一个Ubuntu 12.04 Linux系统。首先安装JDK。在Ubuntu上安装jdk的命令请自己在网上搜索。安装好JDK后修改 sudo
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2023-09-22 13:30:57
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YARN设计理念与基本架构1，MRv1的局限性：扩展性差，可靠性差，资源利用率低，无法支持多种计算框架2，YARN基本设计思想1）基本框架对比 Hadoop1.0中，JobTracker由资源管理和作业控制两部分组成MRv1的局限性多，正是由于Hadoop对JobTracker赋予的功能过多而造成负载过
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2024-01-15 06:46:50
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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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Hadoop生态系统配置Hadoop运行环境Hadoop系统架构HDFS分布式文件系统MapReduce分布式计算(MapReduce项目实战)使用脚本语言Pig(Pig项目实战)数据仓库工具Hive(Hive项目实战)无限大表数据库HBaseYARN架构数据处理－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－＃include <bitcoi
HadoopHadoop的优势(4高) 1)高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失2)高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。3)高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度4)高容错性:能够自动将失败的任务重新分配1.x 跟2.x区别 1.x中MapReduce同时
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2023-07-13 16:44:24
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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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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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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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这个是特殊用法 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------创建密钥对。因为要连接集群，
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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课程总结
原创
2021-08-02 14:18:54
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Java并发编程总结---Hadoop核心源码实例解读(2程序设计需要同步(synchronization),原因：1）复杂的功能要求的需要使用多线程编程，线程之间存在读写共享变量。2）读写共享变量(shared mutual variable),JVM的内存模型(Memory model: decide when and how changes made by one thread become
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2024-08-02 14:31:15
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配置的题型需要根据自己的实际情况来在平台上一步一步完成，下面配置的题型的代码，仅做参考。（配置的题型争取在网络环境好的情况下，一次通过，不要间断，否则会比较麻烦）大数据从入门到实战第1关：配置开发环境 - JavaJDK的配置（根据实际情况来输入以下代码，仅作为参考）mkdir /app
cd /opt
tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
mv jdk1.8.
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2024-01-26 10:06:47
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经过几周的安卓课学习，自己也收获了很多，下面就来聊聊自己所 学习的内容以及在学习过程中所遇到的问题。首先我们都是从界面做起，一开始先完成一个简单的界面，为手机应用程序开发界面时会用到控件，，所有控件的基类为View, ViewGroup继承于View,它可以包含其他的View.一.1.TextView设置控件的宽度，高度设置文本的颜色设置组件的IDTextView控件的使用首先要增加到布局文件中2
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2023-06-27 20:37:17
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