文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
转载
2023-09-20 10:37:59
75阅读
1. MapReduce 与 HDFS 简介 什么是 Hadoop ？ Google 为自己的业务需要提出了编程模型 MapReduce 和分布式文件系统 Google File System，并发布了相关论文（可在 Google Research 的网站上获得：GFS、MapReduce）。Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在开发搜索引擎 Nutch 时对这两篇论文
转载
2023-11-18 23:33:44
104阅读
1.定义是一个分布式运算程序的编程框架，能将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完成的分布式运算程序。2.优缺点2.1优点2.1.1易于编程只需要简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。2.1.2高容错性mr程序可以部署在多台机器上，其中一台挂了，可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，由hadoop内部自动完成。2.1.3良好的扩展性可以通过增加机器来有效扩展其计算能力。2
转载
2023-08-08 17:13:50
95阅读
一、前言1、从今天开始进行流式大数据计算的实践之路，需要完成一个车辆实时热力图2、技术选型：HBase作为数据仓库，Storm作为流式计算框架，ECharts作为热力图的展示3、计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统，使用Ubuntu系统二、HBase简介1、HBase是基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）的NoSQL数据库，采用k-v的存储方式，所以查询速度相对比较快。2、下面画图比较
转载
2023-08-09 15:30:33
64阅读
2，hadoop流机制
Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/value对输入，创建一个新的进程启动包装的用户程序，将数据通过管道传递给包装的用户程序处理，然后调用MapReduce Java接口将用户程序的输
转载
2024-03-11 11:30:59
39阅读
hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）：通过一个最简单的例子来说明hadoop中的数据流转。 hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）： 这里使用一个例子说明hadoop中的数据流转过程，这个例子是统计一些文章中词汇的总数。首先files表示这些需要统计词汇的文章。 首先，hadoop会把初始数据分配到
转载
2023-09-30 22:25:21
65阅读
流计算概述一、 流计算应用需求静态数据（支持决策分析而构建的数据仓库系统）可以利用数据挖掘和OLAP.OLTP(transaction)数据存储和管理，除了用数据仓库做，还可以用hdfs，
hive就是基于hdfs的数据仓库挖掘引擎除了用数据仓库，还可以用hadoop,spark
计算开始之前，数据已经存在了流数据特征：大量、快速、时变的流形式
数据量大，但是不十分关注存储（是没
转载
2024-07-01 18:03:56
68阅读
一、Shuffle机制Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。二、MapReduce工作流程1.图示流程2.流程详解上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下：1）maptask收集我们的map()方法输
转载
2023-08-28 17:44:04
120阅读
Hadoop流数据批处理
---
## 引言
随着互联网和物联网的不断发展，数据量的爆炸式增长给数据分析和处理带来了巨大的挑战。为了应对这一挑战，人们提出了许多解决方案，其中之一就是使用Hadoop框架进行流数据批处理。本文将详细介绍Hadoop流数据批处理的概念、原理以及如何使用Hadoop进行流数据批处理。
## 什么是流数据批处理？
流数据批处理是指对正在产生的数据流进行实时分析和
原创
2023-11-12 13:03:43
88阅读
Hadoop流提供给了 API允许用户使用任何脚本语言编写 map 函数或 reduce 函数。Hadoop 流的关键是，它使用 UNIX标准流作为程序与 Hadoop 之间的接 口。因此，任何程序只要可以从标准输入流中读取数据，并且可以写入数据到 标准输出流，那么就可以通过 Hadoop流使用其他语言编写 MapReduce程序的 map函数或 reduce函数。 bin/Hadoop
转载
2023-09-23 13:10:42
43阅读
1. Spark是什么？Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算
转载
2023-07-14 14:25:35
94阅读
## Hadoop处理流数据教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Hadoop处理流数据。首先，我们需要了解整个流程，然后详细介绍每一步需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[收集流数据] --> B[存储数据到HDFS]
B --> C[使用MapReduce处理数据]
C --> D[输出处理
原创
2024-04-30 05:28:47
79阅读
作者 | 李一帆 1.计算框架Hadoop 是一个计算框架，目前大型数据计算框架常用的大致有五种：仅批处理框架：Apache hadoop.仅流处理框架：Apache Storm、Apache Samza.混合框架：Apache Spark、Apache Flink.这其中名气最大、使用最广的当属 Hadoop 和 Spark。虽然两者都被称为大数据框架，但实际层级不同。Hadoop 是一个分
转载
2024-01-05 16:12:12
22阅读
3.4 Hadoop流 Hadoop流提供了一个API，允许用户使用任何脚本语言写Map函数或Reduce函数。Hadoop流的关键是，它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。因此，任何程序只要可以从标准输入流中读取数据并且可以写入数据到标准输出流，那么就可以通过Hadoop流使用其他语言编写MapReduce程序的Map函数或Reduce函数。举个最简单的例子（本例的运行环境：Ub
转载
2024-01-03 22:07:00
50阅读
kafaka简介 kafka之前是有LinkedIn开发并开源的，LinkedIn之前也开源过很多系统，比如下面：1. 分布式数据同步系统Databus，是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。它可以将来源无关的数据同步，比如我们项目有很多数据来源，那么我们可以将这些数据同步到同一个地方去。2. 高性能计算引擎Cubert。3. jav
转载
2023-10-14 22:46:05
50阅读
一、Hadoop生态系统的演进与核心架构 在大数据技术发展史上，Hadoop始终扮演着重要角色。从最初的MapReduce单一体系，到如今YARN、HDFS、ZooKeeper等组件构成的复杂生态，其
# Hadoop中数据流处理的组件实现指南
在现代大数据处理中，Hadoop是一个非常流行的框架。它支持大规模数据存储和处理，尤其擅长于数据流处理。本文将指导你如何实现Hadoop中的数据流处理组件。
### 数据流处理的整体流程
在这里，我们将数据流处理的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
随着物联网（IoT）、金融交易、日志监控等领域的快速发展，时间序列数据（如传感器采集的时序信号、股票交易记录）呈
流处理器是直接将多媒体的图形数据流映射到流处理器上进行处理的，有可编程和不可编程两种。流处理器可以更高效的优化Shader引擎，它可以处理流数据，同样输出一个流数据，这个流数据可以应用在其它超标量流处理器（Stream Processors，简称SPs）当中，流处理器可以成组或者大数量的运行，从而大幅度提升了并行处理能力。 起源
流处理器这个名词第一次出现在人们的视线中还要上溯到200
转载
2024-01-10 14:17:01
69阅读
问题描述我们的数据分析平台是单一的Map/Reduce过程，由于半年来不断地增加需求，导致了问题已经不是那么地简单，特别是在Reduce阶段，一些大对象会常驻内存。因此越来越顶不住压力了，当前内存问题已经是最大的问题，每个Map占用5G，每个Reduce占用9G！直接导致当数据分析平台运行时，集群处于资源匮乏状态。 因此，在不改变业务数据计算的条件下，将单一的Map/Reduce过程分解
转载
2023-12-20 20:38:46
359阅读
