在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用。 开始您的试用 简介 Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎。该框架（如图 1 所示）使用 Oozie 协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调，您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie。您可以使用 Oozie bundle 系统提交或维护一组协调应用程序。作为本练习的一
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2024-08-02 10:38:48
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Hadoop面试题Hadoop的三种部署模式？Hadoop最初元数据放在哪里？要想多个客户端访问，元数据要放在哪里？分桶表和分区表的区别？项目中如何实现拉链表？python基础（面向大数据开发）如果你是面向python开发，那么我的这些应该是不够用的，我的这些只够大数据开发人员使用； 每一个岗位它对一门语言的要求掌握程度是不一样的； 但是我写的这些你必须要会，它是基础中的基础。容器不可变容器字符串
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2024-07-10 18:03:54
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Hadoop很强大，但企业在使用Hadoop或者大数据之前，首先要明确自己的目标，再确定是否选对了工具，毕竟Hadoop不是万能的！本文中列举了几种不适合使用Hadoop的场景。随着 Hadoop 应用的不断拓展，使很多人陷入了对它的盲目崇拜中，认为它能解决一切问题。虽然Hadoop是一个伟大的分布式大型数据计算的框架，但Hadoop不是万能的。比如在下面这几种场景就不适合使用
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2023-07-12 13:24:56
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大数据大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark
大数据Spark（python版）
前言（环境说明）：1、下载和安装1）安装java JDK2）安装Hadoop（伪分布式）3）安装Spark（Local模式）附：其他安装（依个人需要）4）安装HBase（伪分布式）2、配置相关文件1）修改Spark的配置文件spark-env.sh2）修改环境变量
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2023-10-30 14:13:16
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在经历了长达25年的统治地位后，关系型数据库正面临越来越火的“NoSQL”挑战，而挑战者是以Hadoop为代表的分布式计算开源架构。可以看到，越来越多的消息表明，不管NoSQL是被解释为“No SQL”还是“Not Only SQL”，如果你面临海量数据的挑战，那么你最应该选的海量数据架构是Hadoop。但是Hadoop就能代表一切吗？答案显然是否定的，Hadoop的MapReduce在性能上的
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2023-11-24 10:40:53
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Mars 适合用来处理大规模数据，并且还保留了传统 Python 数据处理的特性，可以说，只要会用 numpy、pandas 和 scikit-learn 之一，就会用 mars。在过去，大数据有相当高的门槛，hadoop 和 spark 都是基于 JVM 语言。无论是一开始的 MapReduce 编程模型，到 RDD 编程，虽然一定程度上解决了规模和效率问题，但是没有解决开发效率问题，用户需要些
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2023-07-14 16:14:50
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操作系统hadoop目前对linux操作系统支持是最好的，可以部署2000个节点的服务器集群；在hadoop2.2以后，开始支持windows操作系统，但是兼容性没有linux好。因此，建议在MAC OS或者linux(CentOS或者Unbuntu)操作系统上安装。安装javahadoop2.6以前的版本，需要jdk1.6以上的版本；从hadoop2.7开始，则需要jdk1.7以上的版本。我们可
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2023-07-14 14:25:10
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# 如何在Hadoop 3中使用Hadoop 2的端口
Hadoop 是一个流行的大数据处理框架，在其更新版本中，有时为了兼容性和向后兼容性，会遇到一些问题，如端口配置的兼容性。在本文中，我们将详细介绍如何在 Hadoop 3 中使用 Hadoop 2 的端口。此过程将帮助您了解必要的步骤、代码示例以及每一步所需做的事情。
## 流程概述
以下是实现 Hadoop 3 能用 Hadoop 2
原创
2024-08-04 07:45:38
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如果我没有理解错，你应该是想学Hadoop或者Spark。目前大数据处理框架有两个：Hadoop和Spark。Hadoop是用Java语言开发的，Spark是用Scala语言开发的。学习的步骤，可以如下：第一步：Java语言第二步（可选）：了解一下Oracle数据库（因为大数据里面很多概念跟Oracle很像）第三步：Hadoop第四步：Scala语言（有Java的基础，学习Scala很快，因为Sc
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2023-07-24 13:43:01
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使用 Python编写 Hadoop MapReduce程序 以前写 Hadoop的 MapReduce程序时，使用的是 Java，利用 Java写起来是轻车熟路，没有问题，但是使用 Java很明显的一个弊端就是每次都要编码、打包、上传、执行，还真心是麻烦，想要更加简单的使用 Hadoop的运算能力，想要写 MapReduce程序不那么复杂。还真是个问题。 仔细考虑了下，熟悉的 Pyt
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2023-11-22 19:32:11
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# Hadoop集群与Ambari安装指南
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集。随着大数据技术的不断发展，Hadoop依旧在许多企业中占据重要地位。而Apache Ambari则是一个用于管理和监控Hadoop集群的开源工具。那现在Hadoop集群还能用Ambari安装吗？答案是肯定的。本文将详细介绍Hadoop集群的搭建步骤，以及使用Ambari进行管理的优势，同时提
# Hadoop 大数据能用数据库吗
## 引言
随着大数据时代的到来，对于海量的数据存储和处理变得越来越重要。在这个背景下，Hadoop成为了一个非常流行的大数据处理框架。然而，很多人会好奇，Hadoop能否直接使用数据库来处理数据呢？本文将探讨这个问题，并通过代码示例来演示Hadoop与数据库的结合。
## Hadoop与数据库的关系
首先，我们需要理解Hadoop与数据库的本质差异。
原创
2023-08-19 13:16:28
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大数据团队搞数据质量评测。自动化质检和监控平台是用django，MR也是通过python实现的。(后来发现有orc压缩问题，python不知道怎么解决，正在改成java版本)这里展示一个python编写MR的例子吧。抄一句话：Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer。 1、首先，先介绍一下背
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2024-05-28 20:09:16
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RPC（Remote Procedure Call）————远程过程调用协议 Hadoop RPC在Hadoop中应用非常广泛，Client、DataNode、NameNode之间的通讯全依赖于它（1）它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序，而不用去关心底层的网络通信细节。对我们来说是透明的。因此，它经常用于分布式网络通信中。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信
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2024-09-06 00:04:36
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1. 机器准备1.1三台机器的目录结构,用户,用户权限都必须完全一致!且在同一网段 为了方便管理,ip等用一下设置: ip &
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2024-01-11 06:57:38
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问题背景公司目前有两套Spark集群和一套Hadoop集群用来做 数据相关的存储和计算。Hadoop的版本是2.7，Spark两套集群，一个是2.1.0版本，一个是 2.4.3版本。但是两个Spark集群安装的Python版本都是一样的，都是3.6.8之前对大数据Spark了解不多，接手之后协助开发在提交 Python Spark任务的时候遇到问题。最终定位是因为Python版本的问题导致的。关于
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2023-08-01 15:58:44
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Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架。它能够实现分布式存储和分布式处理，使得用户能够在集群中高效地处理大量的数据。在Hadoop中，密钥配对是一个重要的安全机制，用于确保数据的安全性和完整性。本文将介绍Hadoop中密钥配对的概念和使用方法，并通过代码示例进行演示。
## 密钥配对的概念
在Hadoop中，密钥配对是一种非对称加密的方法。它使用两个不同的密钥：公钥和私钥。公钥用于加
原创
2023-09-08 05:40:14
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一、启动集群时 1.节点启动失败 1.1端口占用 1.1报错信息：address already in use - bind Address:50070
解决步骤：
查询端口占用：lsof -i:50070
查询到占用端口的进程：pid
杀死进程：kill -9 {pid} 1.2找不到路径1.2报错信息(namenode)：could not find dir:xxx -&g
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2023-07-14 19:24:19
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MapReduceHadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中，如果想汇总，按照常规想法就是，移动数据到统计程序：先把数据读取到一个程序中，再进行汇总。但是HDFS存的数据量非常大时，对汇总程序所在的服务器将产生巨大压力，并且网络IO也十分消耗资源。为了解决这种问题，MapReduce提出一种想法：将统计程序移动到DataNode，每台DataNode（就近）统计完再汇总，充分
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2024-06-05 15:36:55
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一、Hadoop的局限与不足1、Hadoop1.0的核心组件（仅指MapReduce和HDFS，不包括Hadoop生态系统内的Pig、Hive、HBase等其他组件），主要存在以下不足：(1)、抽象层次低，需人工编码、 任何一个任务都需要编写Map和Reduce函数，编译、打包、运行来得到结果。即需要做低层次编码。(2)、表达能力有限 现实中有些任务无法使用MapReduce架构来处理。(3)
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2023-07-09 12:23:02
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