HDFS 是分布式文件系统，是Hadoop生态系统中数据存储管理的基础。它以流式访问模式访问应用程序的数据，提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适用于具有超大数据集的应用程序中。 MapReduce是分布式并行编程模型，用于大规模数据集的并行运算。 YARN是资源管理和调度器，管理各个机器的CPU和内存，并且合理调度分配资源给各个程序使用。YARN是资源管理和调度器，管理各个机器的CPU和内存，
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2023-07-12 15:36:42
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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
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2024-07-04 10:42:48
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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
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2023-09-23 13:10:42
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## 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
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一、批处理系统批处理主要操作大容量静态数据集（有边界数据），并在计算结束后返回结果。 批处理模式中使用的数据集通常符合以下特征：有界：数据是限的持久：数据通常存储在某种持久存储中大量：批处理是处理极为海量数据集的唯一方法批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，例如计算总数以及平均数。但是不适合对处理时间要求较高的场合，因为处理大量数据通常需要大量的时间。二、Apache HadoopAp
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2023-06-14 22:29:37
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# 为什么Hadoop不适合处理流式数据
在现代数据处理领域，流式数据（Streaming Data）和批处理（Batch Processing）是两种截然不同的数据处理方式。尽管Hadoop在处理批量数据时表现优异，但它并不适合实时的流式数据处理。本文将指导你理解这一点，并展示Hadoop处理流式数据的流程，包括相关的代码示例和类图与关系图的使用。
## 流程概述
这里是一个简要的流程图，
原创
2024-10-30 03:43:37
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这篇文章是关于，如何修改hadoop的src以实现在client端上传大文件到HDFS的时候，为了提高上传的效率实现将文件划分成多个块，将块并行的写入到datanode的各个block中的初步的想法，本文会根据实时的进展不断的进行修改。 如果想实现并发写的话，应该先了解一下系统原始的工作原理 关于客户端向HDFS的写 在Java的写操作过程中大致遵循下面的流程：首先会
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2023-07-24 14:24:27
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1.概念1.1什么是hadoop？hadoop 是大数据存储和处理的框架，主要组成为文件存储系统hdfs和分布式计算框架mapreduce。 1.2能做什么，擅长做什么，不擅长做什么？1.2.1能做什么，如何做？hadoop 支持处理TB，PB级别的文件。举个栗子：如100M的文件，过滤出含有helloword的行，写个java pyhton程序就很快完成了，但是1T，1P的文件能做吗？
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2023-07-12 12:58:30
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最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何
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2023-07-09 12:24:59
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由于没有机会对Hadoop、Spark、HBase与Redis的各个特性进行测试，所以在网络上找到了这篇文章，说说Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性问题。问题导读： 1.你认为Hadoop适用什么场景？ 2.Spark适用于什么场景？ 3.HBase与 Redis各有什么特点？1. Hadoop Vs. Spark Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离
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2023-07-13 15:00:55
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数据可视化有很多既定的图表类型，下面我们分别来谈谈这些图表类型，他们的适用场景，以及使用的优势和劣势。 1.柱状图适用场景：它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 2.折线图适用场景: 折线图适合
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2024-01-17 12:30:21
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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的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
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2023-06-28 15:51:47
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Hadoop是雅虎根据Google的几项核心技术，演化而来Google VS Hadoop Hadoop是什么一个分布式文件系统和并行执行环境让用户便捷的处理海量数据Apache软件基金会下面的一个开源项目目前Yahoo!是最主要的贡献者09年4月-- 赢得每分钟排序，59秒内排序500 GB(在1400个节点上)和173分钟内排序100 TB数据(在3400个节点上)。Hadoop的特点扩容能
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<h1>Hadoop介绍</h1>
<i>2021.03.17</i&g
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2023-07-14 20:02:13
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Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，已经成长为一个庞大的生态体系。只要和海量数据相关的领域，就有 Hadoop 身影。 Hadoop框架的核心是HDFS、MapReduce、YarnHDFS 是分布式文件系统，提供海量数据的存储 HBase是面向列的数据库，运行在HDFS之上，HBase以BigTable为蓝本，可以快速在数十亿行数据中随机存取数据 HDFS：优点 高
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2023-10-10 21:58:20
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Apache HadoopHadoop介绍 狭义上来说，Hadoop 就特指 Apache 这款开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算广义上来说，HADOOP 通常是指一个更广泛的概念——HADOOP 生态圈。HDFS：分布式文件系统MAPREDUCE
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2024-05-15 06:49:19
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这周学习了hadoop的核心HDFS。 在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统成为分布式文件系统。HDFS是Apache Hadoop项目的一个子项目。Hadoop非常适合于存储大型数据（比如TB和PB），其就是使用HDFS作为存储系统。HDFS使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口，像是访问一个普通文件系
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2023-07-09 12:23:52
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学好SpringCloud从搭建项目开始1、什么是SpringCloudSpring Cloud 是一系列框架的有序集合，它利用 Spring Boot 的开发便利性简化了分布式系统的开发，比如服务发现、服务网关、服务路由、链路追踪等。Spring Cloud 并不重复造轮子，而是将市面上开发得比较好的模块集成进去，进行封装，从而减少了各模块的开发成本。换句话说：Spring Cloud 提供了构
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2024-06-06 05:26:42
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一.hadoop是什么 Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。二 .hadoop能干什么 hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行
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2023-10-19 06:36:48
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# Java代码处理金钱数据类型详解
处理金钱是一项非常重要且复杂的任务。在Java中，由于浮点数（如`float`和`double`）可能会导致精度问题，因此处理金钱时通常不建议使用这些类型。接下来，我将介绍如何在Java中正确处理金钱类型，并通过流程图、代码示例等方式进行详细讲解。
## 处理金钱的流程
在开始代码实现之前，我们需要了解处理金钱的一般步骤。下面是一个简单的流程图，展示了处
