课程说明项内容课程类型书籍内容类型Hadoop课程名称Hadoop权威指南页数700费用110学习心得Hadoop权威指南是大数据最经典的一本书，应该是很多人的必读书。700多页的干货，仅一周下班后的空闲时间，想读通读懂是绝不可能的。所以看这本书之前，我就定下了已了解为主的目标，能做到以后碰到问题知道书中能查即可。这本书我整体过了两遍，涉及编码的地方基本是跳过的，边看边上网查找相关资料，对比理解，
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2023-08-04 12:17:37
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1.HDFS1).永久性数据结构A.NameNode的目录结构NameNode被格式化之后，将产生所示的目录结构：${dfs.name.dir}/current/VERSION &nbs
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2023-07-09 22:49:00
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带有 MapReduce 的 Apache Hadoop 是分布式数据处理的骨干力量。借助其独特的横向扩展物理集群架构和由 Google 最初开发的精细处理框架，Hadoop 在大数据处理的全新领域迎来了爆炸式增长。Hadoop 还开发了一个丰富多样的应用程序生态系统，包括 Apache Pig（一种强大的脚本语言）和 Apache Hive（一个具有类似 SQL 界面的数据仓库解决方案）。 不
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2024-06-18 08:40:38
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MapReduce工作流程：
[b]job提交流程：[/b]
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/366883/b2e3cd06-379d-32a6-ae94-1b5256509ad8.png[/img]
1.client节点在提交job之前，先要求JobTracker分配一个新的job id；
2
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2023-07-24 14:10:56
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CDH4 高可用集群指南 一、 Hadoop 的高可用性 1. 概论 本指南提供了一个HDFS 的高可用性（HA ）功能的概述，以及如何配置和管理HDFS 高可用性(HA) 集群。本文档假定读者具有对HDFS 集群的组件和节点类型具有一定理解。有关详情，请参阅Apache 的HDFShttp://hadoop.apache.org/common/do
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2023-09-08 20:01:49
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Hadoop权威指南4第2章 关于MapReduce2.1 气象数据集2.2 使用Unix工具来分析数据2.3 使用Hadoop来分析数据2.3.1 map和reduce2.3.2 Java MapReduce2.3.2.1 运行测试2.4 横向扩展2.4.1 数据流2.4.2 combiner 函数2.4.3 运行分布式的MapReduce作业2.5 Hadoop Streaming 第2章
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2023-11-03 10:34:55
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第Ⅰ部分 Hadoop基础知识
第1章 初识Hadoop 27
1.1 数据！数据！ 27
1.2 数据的存储与分析 29
1.3 查询所有数据 30
1.4 不仅仅是批处理 31
&n
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2023-09-14 13:48:14
87阅读
# 《Hadoop权威指南第4版pdf》概述
《Hadoop权威指南第4版pdf》是一本介绍Hadoop大数据处理框架的权威指南，本书深入讲解了Hadoop的原理、架构和应用。通过本书的学习，读者可以了解Hadoop在大数据处理中的重要性和应用场景，掌握Hadoop的基本操作和高级技巧。
## Hadoop简介
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据。它由Hadoo
原创
2024-06-08 05:23:48
169阅读
大数据云计算出来也比较久了，目前也比较的火，最近打算学习下相关的知识。进行学习首先得选择一本书，这里我选择Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南，因为书比较薄，适合入门。作者也提供了相关的视频和配置文件，环境。 hadoop权威指南，书是不错，不过太厚，目前入门不想使用此书，此书打算放在后面再进行
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2023-08-18 20:46:54
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Most importantly, MapReduce programs are inherently parallel, thus putting very large-scale data analysis into the hands of anyone with enough machines at their disposal.MapReduce comes into its own f
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2023-07-24 14:11:54
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Yarn简介Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是hadoop2中引入的一个集群资源管理系统。 在YARN中，有两种核心服务：一个是ResourceManager，一个是NodeManager。前者每个集群有一个，用来管理集群上资源的使用；后者则是每个节点拥有一个，用来负责启动和监控Container。其中Container是一个拥有一定资源(cpu, mem
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2024-04-16 14:17:04
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a) The trend is for every individual’s data footprint to grow, but perhaps more significantly,the amount of data generated by machines as a part of the Internet of Things will be even greater than tha
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2023-08-18 20:44:09
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1.1数据！数据！
我们已经进入了一个数据大爆炸的时代！（有大量数据需要存储和处理）
1.2数据的存储与分析
硬盘存储容量多年来不断提升的同时，访问速度却没有与时俱进。
可采用分布式存储。但是存在两个问题，1.硬件故障问题。解决办法：a.冗余硬盘阵列（RAID）；b.Hadoop的文件系统HDFS。
2.多数任务需要某种方式结合大部分数据来共同分析。
1.3
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2024-05-30 12:12:08
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看过视频以及网上的解释，总是不是特别清楚MapReduce的工作原理，只有这本书能帮到我了。四级水平第一次翻译国外书籍，见谅。Hadoop权威指南第4版英文版下载地址：http://pan.baidu.com/s/1ntxj9RNJob提交在Job上的submit()方法创建一个内部JobSubmitter实例并且调用submitJobInternal()在它里面（步骤1）。当提交Job之后，如果
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2023-07-12 10:05:09
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APACHE HADOOP YARN – 概念和应用如前面所描述的, YARN 实质上是管理分布式app的系统。他由一个中心ResourceManager来管理集群所有的可用资源，每个节点有一个 NodeManager, 直接从ResourceManager来负责管理单节点的可用资源。 Resource Manager在YARN里, the ResourceManager 是一个主要的
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2023-09-02 20:34:12
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《Hadoop权威指南》读书笔记Day1第一章1、MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，关系型数据库则更适合持续更新的数据集。2、MapReduce是一种线性的可伸缩编程模型。3、高性能计算HPC和网格计算比较适合用于计算密集型的作业，但如果几点需要访问的数据量更庞大，很多节点就会因为网络带宽的瓶颈问题不得不闲下等数据。（HPC和网格计算的数据存储与SAN中，数据存储比较集中，数据访
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2023-09-14 16:07:38
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文档内容：
1：下载《hadoop权威指南》中的气象数据
2：对下载的气象数据归档整理并读取数据
3：对气象数据进行map reduce进行处理
文档内容： 1：下载《hadoop权威指南》中的气象数据 2：对下载的气象数据归档整理并读取数据 3：对气象数据进行map reduce进行处理关键词：《Hadoop权威指南
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2023-07-19 15:51:49
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TB ==> PB ==> EB ==> ZB 有句话说得好:“大数据胜于好算法。 在硬盘存储容量多年来不 断提升的同时，访问速度(硬盘数据读取速度)却没有与时俱进。读完整个硬盘中的数据需要更长时间，写入数据就别提了。【读入数据比写数据快】一个很简单的减少读取时间的办法是同时从多个硬盘上读数据。 大多数分析任务需要以某种方式结合大部分数据
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2024-07-04 21:06:13
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，作者： 【美】Eric Sammer 2.1 目标和动机Apache Hadoop的重要组成部分是Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）。HDFS的设计初衷是为了支持高吞吐和超大文件的流式读写操作。传统的大型存储区域网络（Storage Area Network, SAN）和网络附加存储（Network Attached Storage
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2024-04-19 16:08:15
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《Hadoop权威指南》的10章和11章，基本都是讲集群的搭建、配置、目录结构等细节知识比较凌乱，在此将自己觉得重要的知识记录一下1. 为何不使用RAID？NameNode需要永久性储存文件元数据，可以使用RAID（磁盘阵列）做存储器但是DataNode不建议使用RAID做存储器，主要原因有三个：
原因一： HDFS的多副本已经能满足冗余需求，无需再使用RAID原因二： Hadoop的JBO
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2023-07-13 00:09:10
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