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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Apache Hadoop:[url]http://hadoop.apache.org/[/url]在近几年已成为大数据行业发展背后的驱动力。各行业对hadoop的广泛应用以及开发出自己的大数据产品.Hadoop带来了廉价的处理大数据（数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。现今企业数据仓库和关系型数据库
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2023-07-24 10:30:57
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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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2023-09-13 10:46:45
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Hadoop简介Hadoop 是Apache 软件基金会旗下的开源平台可支持多种编程语言——跨平台Hadoop两大核心——HDFS+MapReduce 集群分布式处理大型公司都在用。Hadoop具有可靠性Hadoop具有高效性Hadoop具有很好的可扩展性Hadoop具有高容错性Hadoop具有成本低Hadoop的不同版本Apache Hadoop Hadoop1.0 HDFS 与 MapRedu
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2023-07-12 21:05:00
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Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送(Map)到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库
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2023-06-19 14:13:18
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一、读取excel中的数据首先引入pandas库，没有的话使用控制台安装 —— pip install pandas 。import pandas as pd #引入pandas库，别名为pd
#read_excel用于读取excel中的数据，这里只列举常用的两个参数（文件所在路径，忽略头字段）
data = pd.read_excel('excel路径', header
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2023-11-21 18:38:51
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终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程！课程英文名：The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全下载地址课程编号：307 百度
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2023-11-17 20:37:23
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Hadoop MapReduce的数据处理过程 Hadoop MapReduce作为一个大数据处理工具，非常的好用，但是如果我只需要单机处理不是特别庞大的数据，比如4G的查询日志，那么在没有现成环境的情况下，搭起来一个Hadoop环境还是挺烦的，直接用C/Java写一个简单的单机多进程Map Reduce数据处理工具岂不是更方便？为了实现这个目标，我们首先要研究一下Map Reduce是如何工
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2023-07-27 23:58:17
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海量数据价值的挖掘，需要大数据技术框架的支持，在目前的大数据平台搭建上，Hadoop是主流的选择之一，而精通Hadoop的大数据人才，也是企业竞相争取的专业技术人才。大数据技术Hadoop所得到的重视，也带来了大家对Hadoop的学习热情。今天我们就从大数据入门的角度，来分享一下Hadoop是如何工作的。 Hadoop最初由雅虎的Doug Cutting创建，其核心的灵感，就是MapReduce，
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2023-09-14 13:44:27
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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
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2023-06-14 22:16:42
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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、管理和处理的数据集合，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
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2023-07-20 20:44:42
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# ETL 数据处理与 Hadoop 的实现
在数据工程领域，ETL（提取、转换和加载）是一个非常重要的过程。通过 ETL，可以从多种数据源提取数据，进行转换，最终将数据加载到目标数据库或数据仓库中。随着大数据技术的发展，Hadoop 成为一个流行的数据处理平台。本篇文章将指导你如何在 Hadoop 环境中实现 ETL 数据处理的过程。
## ETL 流程概述
ETL 过程可以拆分为三个主要
主要内容：mapreduce整体工作机制介绍；wordcont的编写（map逻辑 和 reduce逻辑）与提交集群运行；调度平台yarn的快速理解以及yarn集群的安装与启动。1、mapreduce整体工作机制介绍回顾第HDFS第一天单词统计实例（HDFS版wordcount）：统计HDFS的/wordcount/input/a.txt文件中的每个单词出现的次数——wordcount但是
Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high through
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2023-07-20 17:49:42
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1.map和reduce MapReduce任务编写分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出。对于NCDC数 据找出每年的最高气温，map阶段输入为原始数据以偏移量为键，每行数据为值，输出每条记录的年份与温度的键值对，如图所示： 图1 map阶段输入数据格式
图2 map阶段输出数据格式
reduce阶段的输入为map阶段的输出
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2023-09-20 07:19:24
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2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序现在要通过一个很简单且普通的单词统计（word count）来学习MapReduce。该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数。这些文章作为MapReduce的输入文件。在该例中，已经准备了一些文本文件，我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率。我们通过Hadoop MapReduce来进行设计。本节中，将使用旧版API接口学习Hadoop
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2023-09-28 21:41:12
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大数据处理模型MapReduce （接《大数据处理——Hadoop解析（一）》）大数据时代生产的数据最终是需要进行计算的，存储的目的也就是为了做大数据分析。通过计算、分析、挖掘数据背后的东西，才是大数据的意义所在。Hadoop不仅提供了数据存储的分布式文件系统，更重要的是提供了分布式编程模型和分布式计算系统，通过该编程模型和分布式计算架构可以解决大数据时代所面临的数据处理问题
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2023-07-12 11:25:30
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hadoop数据的预处理第一步使用xshell连接linux的服务器没有服务器的连接自己的虚拟机连接服务器后查看要处理的原数据处理后的结果接下来使用命令cat small_user.csv | sed 's/^\(.*\),\(.*\),\(.*\),\(.*\),\(.*\),\(.*\)$/\1\t\2\t\3\t\5\t\6/g'然后使用cat -n命令进行排序cat -n删除数据后面的小时
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2024-03-03 10:12:28
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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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