使用目的传统的方式去数据的处理对于大量数据是非常低效的，因此，使用一种称为MapReduce的算法谷歌解决了这个问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。传统：Hadoop：Hadoop的架构在其核心，Hadoop主要有两个层次，即：加工/计算层(MapReduce)，以及存储层(Hadoop分布式文件系统)。MapReduceMapR
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2023-09-20 10:52:37
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1、什么是大数据？大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据的特征4V特征：Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生 Velocity(速度快)：数据增长速度快，时效性高 Variety(多样化)：数据种类和来源多样化 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值固有特征：时效性 不可变性2、分布式计
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2023-07-12 15:10:36
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1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce下图是hadoop生态系统，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于spark共存，hadoop与spark都能部署在yarn、mesos的资源管理系统之上1、HDFS（Hadoop分布式文件系统）HDFS是Hadoop体系中数据
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2023-08-31 20:53:49
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前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源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，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储。简单来说，Hadoop就是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件
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2023-07-12 15:00:45
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1.Hadoop是一个大家族，是一个开源的生态系统，是一个分布式运行系统，是基于Java编程语言的架构。不过它最高明的技术还是HDFS和MapReduce，使得它可以分布式处理海量数据。2.HDFS（分布式文件系统）：它与现存的文件系统不同的特性有很多，比如高度容错（即使中途出错，也能继续运行），支持多媒体数据和流媒体数据访问，高效率访问大型数据集合，数据保持严谨一致，部署成本降低，部署效率提交等
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2024-03-05 05:52:07
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## 使用Hadoop展示MySQL的数据
在大数据世界里，将MySQL中的数据与Hadoop集成是一个常见的需求。这种集成能让我们利用Hadoop强大的数据处理能力来分析和处理存储在MySQL中的数据。这篇文章将带你一步一步地完成这个过程，帮助你实现使用Hadoop展示MySQL的数据。
### 整体流程
在开始之前，我们先简单概述一下整个流程。下面的表格展示了实施的各个步骤：
| 步骤
简介由Apache开发的分布式系统基础架构；用户可以在不了解分布式狄岑细节的请款那个下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高效运算和存储；Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS；HDFS有很高的容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且提供很高的吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序；HD
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2023-10-16 12:56:19
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# 在 Hadoop 中展示文件的完整指南
在这一篇文章中，我们将深入探讨如何在 Hadoop 中展示文件。作为一名刚入行的小白，可能会感到这个过程非常复杂，但别担心，我们将分步骤进行解释，并提供所有必要的代码以及详细注释。以下是实现过程的整体流程。
## 整体流程
| 步骤编号 | 步骤描述 | 所需工具 |
|----------|-
# Hadoop前端展示的实现指南
在大数据时代，Hadoop作为重要的大数据技术之一，通常会将数据存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，而前端展示则是将这些数据以可视化的方式展现给用户。对刚入行的小伙伴来说，这一过程可能看起来复杂，但其实可以分成几个简单的步骤。下面，我们将详细讲解每一个步骤及其代码实现。
## 整体流程
以下是完成“Hadoop
原创
2024-09-21 06:45:32
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Hadoop源码环境搭建,强烈建议使用linux/mac系统 安装maven安装git安装protoc，版本2.5.0安装Eclipse下载hadoop源码，git clone https://github.com/apache/hadoop.git进入到源码的hadoop-maven-plugins目录，执行mvn install设置环境变量HADOOP_PROTOC_PA
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2023-11-27 00:27:49
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# Hadoop 递归展示方法详解
## 引言
Apache Hadoop 是一个强大的开源框架，允许以分布式方式存储和处理大数据。尤其在处理大量文件和目录结构时，我们常常需要递归地展示这些信息。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中递归展示文件系统结构，提供代码示例，并附带表格和序列图来帮助理解。
## 1. Hadoop 文件系统概述
Hadoop 文件系统（HDFS）是一个高度可扩展
Hadoop展示表字段的过程记录
在大数据时代，Hadoop作为一个强大的数据处理框架，扮演了不可或缺的角色。在处理数据时，合理展示表字段的能力尤其重要。然而，使用Hadoop展示表字段时，我们起初遇到了多个技术痛点。数据库字段的展示不仅要易于理解，还需要快速从中提取有用信息。接下来，我将详细记录我们如何一步一步解决“hadoop展示表字段”的问题。
```mermaid
timeline
我们经常会遇到一些问题，而且可能会重复性遇到，这些方案可以收藏为以后备用。我们经常遇到如下问题：1.两次以上格式化造成NameNode 和 DataNode namespaceID 不一致，有几种解决办法？2.如何动态添加DataNode 动态将某个节点加入到集群中3.用window 提交eclipse 任务发现权限不通过：4.eclipse 运行中发现 Name node is &nb
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2023-07-16 09:52:49
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其实在我的一篇博文中，已经对Shuffle有了自己的总结，但是，回过头来再看的时候，觉得又可以再深层次的理解和记忆跟细节的东西。有必要再进行一次知识的输出—不知道在哪里看到的一句话，知识的输出是更残忍的输入。内容的理解来源于《Hadoop 权威指南（第三版）》，P226 页。一 总述MapReduce 确保每个 reducer 的输入都是按键排序的。Shuffle 这一过程可以说是系统执行排序的过
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2023-10-11 06:32:30
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文章目录主节点热节点冷节点 当使用 Elasticsearch 进行更大的时间数据分析用例时，我们建议使用基于时间（time-based）的索引和具有 3 种不同类型节点（主节点、热节点和冷节点）的分层架构，我们称之为Hot-Warm架构。每个节点都有自己的特性，如下所述。主节点我们建议每个集群运行 3 个专用的主节点（master nodes），以提供最大的弹性。使用这些功能时，还应将disc
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2024-07-05 21:08:38
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在使用 Grafana 展示 Hadoop 小文件时，遇到了一系列技术挑战。Hadoop 文件系统（HDFS）通常会产生很多小文件，这些小文件在 Grafana 中的可视化表现并不理想，因此我们需要探讨一种有效的解决方案来优化展示效果。
## 问题背景
在日常的大数据处理过程中，我们经常会遇到 Hadoop 小文件问题。小文件的存在不仅让存储效率低下，而且会影响分析与可视化效果。以下是我们在处
可视化展示平台采用简单的软件操作界面，内容简洁易懂，无需技术基础，使得小白或者普通人便可以直接使用系统的内置的模板创建自己的可视化数据展示看板。看板后期可以直接在线进行查看或者通过电脑投屏将可看板直接投到电视或者拼接大屏，实现非常炫酷的大数据效果。 可视化展示看板可以应用诸多场景，适用于政企的对外展示宣传、领导调研的宏观展示、业务汇报、指挥研判、数据概览等实际应用场景。 &nb
PS：下面讨论的时候，是基于vue提供的数据绑定功能的，即修改数据会自动更新视图。前端展示分页查询到的数据有两种方式：新的分页数据添加到当前页面末尾，页面同时可以显示多份分页数据。这种方式一般体现为页面下拉触底后触发查询，比如京东首页、知乎首页。新的分页数据替换掉当前页面的分页数据，页面同时只能显示一份分页数据。这种方式一般体现为用户按下分页器按钮后触发查询，比如博客园首页、京东的搜索结果页。这两
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2024-01-02 14:10:02
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# Hadoop FS LS命令详解：只展示前几行
在大数据处理领域，Hadoop是一个非常重要的框架。Hadoop提供了分布式文件存储和处理能力，使得用户可以方便地处理大规模的数据。其中，Hadoop的文件系统命令`hadoop fs ls`用于列出指定路径下的文件和目录。有时候，我们可能只想看到文件列表的前几行，这时就需要对`hadoop fs ls`命令进行一些调整。
## Hadoop
原创
2024-05-21 05:28:41
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官方测试URLhttp://services.odata.org/V3/OData/OData.svc/以json格式
原创
2022-06-17 06:57:10
122阅读
