hadoop集群的某个datanode节点主机有坏盘,但是没有配件及时更换,当几天后更换,启动datanode节点时,CM界面显示对应的XDYDAT10主机可用空间告警。如下图:检查该datanode空间使用情况:hdfs使用率86.88%,剩余空间976.62GB,但是主机单个磁盘空间大都100%。如下图:而且执行数据均衡时,显示“Thecluster is balanced”,程序退出。处理
[size=medium] Every file, directory and block in HDFS is represented as an object in the namenode’s memory, each of which occupies 150 bytes, as a rule of thumb. So 10 million fi
Data-Mining试题2011Alibaba数据分析师(实习)试题解析一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法?异常值(Outlier) 是指样本中的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test(是以Frank E.Grubbs命名的),又叫maximumnormed residua
前言    针对Hadoop的一些基础概念和术语进行整理。1、Hadoop是什么?    分布式的解决方案。2、Hadoop解决了什么问题?    分布式存储和分布式计算的问题。3、Hadoop如何处理数据?    Hadoop数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有
转载 2023-09-06 14:09:14
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Hadoop-HDFS,思想的总结Hadoop的工作离线数据处理的简单流程(也就是不是实时更新是数据,如果要实时更新,就要用到spark进行实时处理): 流程:①②③④⑤⑥⑦⑧ ① :是产生的数据源,会将客户的操作等以日志的形式保存 ② :这些数据都会上传到Tomact服务器上,进行保存 ③ :通过flume对保存到磁盘的数据,进行捕抓到HDFS中的各个datenode ④ :通过mapreduc
Hadoop框架Hadoop框架概述Hadoop的优势Hadoop的组成HDFS架构YARN架构MapReduce架构 Hadoop框架概述什么是HadoopHadoop是是由Apache基金会所开发的分布式系统的基础框架;主要解决海量数据的存储和分析计算问题,是大数据发展的起点,如今,Hadoop从广义上来说 通常指更广泛的概念–hadoop生态圈;Hadoop的优势Hadoop处理大量的
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Hadoop相关概念Hadoop是什么?Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.核心Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.优点Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
 1.先说说什么是Hadoop?  个人理解:一个分布式文件存储系统+一个分布式计算框架,在其上还有很多的开源项目来丰富他的功能,如Hbase,hive等等。官方:Hadoop是一个用Java编写的开源系统,可安排在大规模的计算平台上,从而提高计算效率。本质上它只是一个海量数据处理平台架构。2.Hadoop与MapReduce,有什么关系?  Hadoop生态圈的三个工具:第一,Hbas
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# Hadoop处理数据 ## 简介 Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源软件框架。它采用了Google的MapReduce思想,能够有效地处理海量数据,并为用户提供高性能的数据分析和处理能力。本文将介绍Hadoop的基本概念以及如何使用Hadoop处理数据。 ## Hadoop基本概念 Hadoop由两个核心组件组成:Hadoop Distributed File S
原创 2024-03-21 05:16:26
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入门简介: 本文是讨论 Hadoop 的系列中的第一篇。本文介绍 Hadoop 框架,包括 Hadoop 文件系统 (HDFS) 等基本元素和常用的节点类型。学习如何安装和配置单节点 Hadoop 集群,然后研究 MapReduce 应用程序。最后,学习使用核心 Web 界面监视和管理 Hadoop 的方法。尽管 Hadoop 是一些大型搜索引擎数据缩减功能的核心部分,但是它实际上是一个
在现如今,随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆,从而导致国内大数据人才也极度缺乏,下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Had
1.hadoop是什么? Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用,处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理),Hadoop数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何
转载 2023-06-28 15:51:47
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1、Hadoop解决了哪些问题?###由于硬盘存储能力的提升速度远大于数据读取的提升速度,1T硬盘对应的读取速度为100M/s,因此需要花费两个多小时的时间来读取所有数据,而如果我们拥有100个硬盘并行读取,则只需要花费大约两分钟,所以我们更加愿意去共享硬盘来获取更快的读取速度,而这样就会出现两个问题:数据存储问题:由于硬盘数量变大,硬盘出错的可能性也会相应变大,这就需要我们对数据进行备份,Had
?数据治理这个问题对于我一个小白来说,好像有点宽泛,从我自己的感觉来说,数据治理应该是有过很多数据体系建设经验之后的一些总结,今天我们就参考一些大佬的建议,对谈一谈数据治理,对以往内容感兴趣的同学可以参考?:第一篇: Hadoop数据仓库概述.第二篇: hadoop数仓建设之日志采集.第三篇: Hadoop数仓建设之数据同步.第四篇: Hadoop数仓建设之数据模型.第五篇: Hadoop数仓建
1.概述   Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理。这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文,那么就很容易看到此技术的巨大用途。  但S
转载 2024-07-04 10:42:48
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简化流程input: 读取输入文件map: 文件切片,并切片数量执行MapTask任务shuffle:分区、排序, 并将任务结果写入分区中reduce:从分区中读取数据,每个分区分配一个ReduceTaskoutput:数据输出到文件系统MapTask工作机制并行度与决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个split切片分配一个mapTask默认 切片大小=blocks
转载 2023-06-14 22:16:55
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该文章为lagou学习记录笔记,里面的资源和内容来自lagou,作为大数据菜鸡,如果内容部分有错误还请各位大佬指出并纠正,谢谢?大数据技术解决的是什么问题?大数据技术解决的主要是海量数据的存储和计算 大数据的定义:是指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理数据集合,是需要新处理模式。 大数据的特点:5v(volumn–大量、velocity–高速、variety–多样、veracit
转载 2023-07-20 20:44:42
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数据技术要解决的难题——海量数据要如何存储,海量数据要如何处理?海量数据的存储问题不是现在才有的,在很早之前就用NFS(网络文件系统)将数据分开存储来解决海量数据的存储问题,但NFS有着明显的缺点。对海量数据进行分析时不能充分运用多台计算机进行分析。为解决第一个问题,从纵向扩展的角度来看,单台计算机的扩展空间是有限的,无论cpu,内存,磁盘怎么扩展也都是有限的,而且高端的服务器极其昂贵,成本极高
转载 2024-02-28 13:45:47
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好程序员大数据培训分享Hadoop怎样处理数据Hadoop在大数据平台的开发上,无疑是很多企业的第一选择,国内的华为、阿里、腾讯,国外的Facebook、亚马逊,都是基于Hadoop来开发自己的大数据平台,这也说明,Hadoop作为大数据平台是比较成熟可靠的。那么Hadoop怎样处理数据?下面和大家详细了解一下。   大数据其实主要涉及到的是分布式计算功能,目前主要的分布式计算系
数据时代,在数据量,计算量,计算时间上都是单机无法胜任的,通过简单的增强单机已经无法解决。普遍的解决方案为将多个单机组合起来进行存储和计算的分布式集群来处理Hadoop支持使用普通机器组成可拓展的分布式主从集群实现了对大数据的分布式存储(HDFS)、分布式计算(MapReduce )和资源调度(YARN)。下面分别介绍原理和常用命令; 一、HDFS分布式存储文件系统 hdfs作为一个可以在多
转载 2023-09-13 23:02:25
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