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
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2023-09-20 10:37:59
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这次总结一下hadoop的相关知识点，主要参考了以下三个链接现在常见的有三大分布式计算系统：Hadoop，Spark和Storm。前两个由Apache开发，后一个由Twitter开发。Hadoop使用硬盘存储数据，数据持久性强但是受硬盘读写速度影响数据处理速度受限，适合离线处理复杂度高的数据；Spark使用内存处理数据，处理速度快断电后易丢失，适合于在线快速处理数据；Storm通过网络实时处理并传
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2023-09-13 11:08:57
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文章目录1.storm集群架构2.storm编程模型Topologies（拓扑）Streams（流）SpoutsBoltsStream groupingsTasksWorkers3.storm入门实例集群安装项目创建定义WordReaderSpout定义WordSplitBolt定义WordCountBolt定义main本地集群运行生产集群运行4.storm其他应用场景 1.storm集群架构A
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就可以通过hadoop流使用其他语言编写mapreduce程序的map函数和reduce函数。map的输出作为reduce的输入。####使用shell的hadoop流测试：1 本地新建的input目录中创建3个文件：ashin@linux:~/test/hadoop/input$ echo "ashin hello blog ha
原创
2013-05-15 16:44:53
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随着这些年全世界数据的几何式增长，数据的存储和运算都将成为世界级的难题。之前小鸟给大家介绍过一些分布式文件系统，解决的是大数据存储的问题，今天小鸟给大家介绍一些分布式计算框架：Hadoop框架提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处
Flink流计算学习 一一、flink是什么？二、使用步骤1.安装hadoop2.配置文件3.创建测试文件4.实现代码导入依赖创建文件实现代码三、结语 一、flink是什么？Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证
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2023-07-12 13:43:34
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在改章节中,我们主要介绍立方输出的内容,自我感觉有个不错的建议和大家分享下 每日一道理
父亲对于儿子来说，是座耸立的高山，而儿子只是颗石子，源于山，却并不了解山。生活中诸多爱的密码，是需用细节来解读的，在亲情的沃土上，要想搞得最美的果实，惟有期待那存在于瞬间的心与心的共鸣，爱与爱的默契。
/* 考虑方程式：a^3 + b^3 = c^3 + d^3 其中：“^”表示乘方。a、b、c、d
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2013-06-22 22:52:00
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一、数据立方体的基本概念 数据立方体是多维数据库的基本结构，并作为在多维数据库上定义的所有操作符的输入输出基本单位。将它定义为一个四元组<D，M，A，f>，这四个组件分别表示数据立方体的特征： 1. n 个维的集合D={d1 ,d2,。。。 ,dn }，其中每个di 为从维域中抽取的维名。 2. K 个度量的集合M={ m1 ,m2,。。。 ,mn }，其中每个mi 为从度量域中抽取的...
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2012-12-12 19:11:00
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# 如何在Python中实现立方及开立方计算
本文将指导你如何使用Python进行立方和开立方的计算。让我们一起走过这一流程，确保你能掌握这个简单而实用的技能。
## 实现流程
下面的表格展示了实现“立方”和“开立方”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 导
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
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2023-08-09 15:30:33
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Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器。 &
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2023-07-12 14:54:49
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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
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
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2023-08-08 17:13:50
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2019-07-30 10:56:00
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# 如何实现“Hadoop流提交任务”
## 1. 流程步骤
```mermaid
journey
title Hadoop流提交任务流程
section 1. 下载数据
section 2. 准备Hadoop环境
section 3. 编写MapReduce程序
section 4. 编译程序
section 5. 将程序放入HDFS
计算器人们都很熟悉，尤其是从事数据行业的人更要懂得如何使用计算器，那么外行人士想要正确使用计算器该怎么办呢?今天小编就来为您解围。计算器包括标准型和科学型两种，其中标准型使用方法如下：1、键入数字时，按下相应的数字键，如果按错可用(CE)键消去一次数值，再重新输入正确的数字。2、直接输入数字后，按下乘号将它变为乘数，在不输入被乘数的情况下直接按(=)键，就是该数字的二次方值。3、根号(√)键默认是
在Hadoop运算集群架构中，先分解任务，分工处理再汇总结果这些服务器依据用途可分成Master节点和Worker节点，Master负责分配任务，而Worker负责执行任务，如负责分派任务的操作，角色就像是Master节点。Hadoop架构服务器角色分工Hadoop运算集群中的服务器依用途分成Master节点和Worker节点。Master节点中安装了JobTracker、NameNode、Tas
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2023-08-24 23:04:34
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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
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2023-08-28 17:44:04
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大数据计算引擎分为离线计算和实时计算，离线计算就是我们通常说的批计算，代表是Hadoop MapReduce、Hive等大数据技术。实时计算也被称作流计算，代表是Storm、Spark Streaming、Flink等大数据技术。 计算引擎也在不
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2023-09-20 10:38:12
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目录前言1. MapReduce工作流程详解1.1 MapTask工作机制详解1.1.1 流程图1.1.2 执行步骤1.2 ReduceTask工作机制详解1.2.1 流程图1.2.2 执行步骤1.3 MapReduce Shuffle机制1.3.1 Shuffle的弊端 前言部分内容摘自尚硅谷、黑马等等培训资料1. MapReduce工作流程详解1.1 MapTask工作机制详解1.1.1 流
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2023-08-20 21:54:26
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