在大数据的发展过程中，出现了一批专门应用与大数据的处理分析工具，如Hadoop，Hbase，Hive，Spark等，我们先从最基础的Hadoop开始进行介绍Hadoop是apache基金会下所开发的分布式基础架构，实现了一个分布式文件系统（HDFS），HDFS拥有高容错性、高可靠性、高扩展性、高效性、低成本的特性，可以让用户在不了解相关的底层源码的情况下，在廉价的机器上搭配一台完整的服务器进行分布
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2023-07-21 14:22:38
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HDFS（分布式文件系统）集群架构 HDFS+MapredReduce（云计算）集群架构 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的
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2023-08-15 21:13:20
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1、Hadoop是一种具体的技术吗？准确的说，Hadoop是一套大数据的解决方案或者技术栈，不仅仅特指某种大数据技术，由Apache基金会上多个与大数据有关的明星组件构成，包括HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统）、Spark、Hive、Hbase、Mahout、Zookeeper、Flume等，如下图所示。本文将重点讨论HDFS、YARN
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2023-07-12 13:37:19
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基础：linux常用命令、Java编程基础大数据：科学数据、金融数据、物联网数据、交通数据、社交网络数据、零售数据等等。Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于Apache）Hadoop的组成： HDFS:分布式文件系统，存储海量的数据。 MapReduce:并行处理框架，实现任务分解和调度。Hadoop的用处： 搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等
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2023-07-10 23:22:33
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2.1 Hadoop概论创始人：Doug Cutting 1.简介： 开源免费;操作简单，极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java； Hadoop两大核心：HDFS+MapReduceHDFS：海量数据存储MapReduce：海量数据的处理 2.起源：原本是文本搜索库，模仿谷歌的搜索引擎；融
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2023-05-26 14:08:20
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Hadoop总览1、 简介： Hadoop是一个由Apache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。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件2、 版本： Hadoop版本分为1.0和2.0两代版本。 第一代Hadoop包含三大版本，分别是0.20.x，0.21.x，0.22.x，其中，
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2023-07-18 23:41:28
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一：课程介绍 数据库管理人员如何管理分布式的海量数据，是云计算时代的数据库从业人员面临的核心问题之一，Hadoop提出了解决方案。 本课程从数据库管理人员与系统管理人员的职业角度出发，从动手搭建Hadoop集群环境开始，涉及Hadoop集群的配置、维护、管理、监控、运维、测试、优化等主题，并细致剖析Hive数据仓库集群和优化等主题，帮助传统的数据库管
项目案例：HDFS分布式文件系统Hadoop的简介：Hadoop是apache软件基金会的开源分布式计算平台hadoop集群包括两种角色Mater和Slave。一个HDFS集群由一个运行于Master上的NameNode和若干个运行于Slave节点的DataNode组成。NameNode负责管理文件系统命名空间和客户端对文件系统的访问操作；DataNode管理存储的数据。文件以块形式在
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2023-09-01 09:18:34
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首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。注释：1. 延时 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，“快”应该主要指这个。2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。storm的网
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2024-08-22 15:40:21
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数据库底层结构图：（1）链接层：主要提供与客户端的链接服务，判断权限，进行链接限制等等。 创建好链接后下一步把请求发给服务层。（2）服务层：解析SQL语句，使用SQL优化器对SQL语句进行重排序，再进行优化。 对热点数据和已经查询过的数据有进行部分缓存。 提供其他各种各样的接口供用户使用。（3）引擎层：innodb和myisam的两种不同的表引擎，分别对应不同的存储数据方式和查找数据的方式。（4）
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2023-07-30 16:08:24
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HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现分布式存储的底层支持的，通过MapReduce来实现分布式并行任务处理的程序支持。 一、HDFS的体系结构。HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中:NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名
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2023-09-13 13:43:31
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**实现大数据架构+hadoop的步骤**
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装和配置Hadoop集群 |
| 2 | 编写MapReduce程序 |
| 3 | 打包MapReduce程序 |
| 4 | 将打包后的程序上传至Hadoop集群 |
| 5 | 运行MapReduce程序 |
| 6 | 分析和查看结果 |
**步骤一：安装和配置Ha
原创
2024-04-24 12:05:05
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# 大数据Hadoop架构
## 引言
随着互联网的普及和信息技术的发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理技术已经无法满足大规模数据的处理需求。因此，大数据技术应运而生。Hadoop作为大数据处理的重要框架，被广泛应用于各行各业。本文将介绍Hadoop架构的原理和应用。
## Hadoop架构概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。它的核心包括HDFS
原创
2024-07-07 04:13:53
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# 如何在Hadoop架构中进行数据更新
随着大数据技术的不断发展，Hadoop架构在数据存储和处理方面得到了广泛的应用。对于新手而言，理解Hadoop的数据更新流程可能会有些挑战。本文将为你解读Hadoop中数据更新的具体步骤，并提供一些代码示例。
## 数据更新流程概述
在Hadoop中，数据更新的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-08-13 07:04:10
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第一章节是从一个餐厅的角度出发，引出来许许多多的相关概念。第一个概念就是什么是数据挖掘，这个简单，望文生义就好了。它的名字本身就诠释了它的内涵。基本任务还是得记一下：1分类与预测。（有点像量化，股票交易）2聚类分析（）3关联规则（）4时序模式（）5偏差检测（）关于定义挖掘目标，就是什么菜品推荐，门店开在哪，这些问题。可以不多说。关于数据取样，没啥好说的。 然后重点在后面，数据质量分析：有
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2023-10-03 11:47:47
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blog/1943464[/url]
原创
2023-05-29 11:06:47
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1.试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece ，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的开源的分布式并行编程框架。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
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2023-10-05 22:02:40
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一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
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2024-05-15 20:53:04
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大数据框架实例（Hadoop 原理总结）简介Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 大概工作流程如下图： Hadoop框架中最核心的设计是HDFS(文件系统)和MapReduce(编程模型，大数据并行运算)。二、HDFS(文件系统)1、HDFS简介HDFS即Hadoop Di
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2023-07-20 20:40:28
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目录2.1Hadoop简介HDFS（分布式文件系统）MapReduce（分布式并行编程框架）Hadoop的特点Hadoop的应用编辑Hadoop版本的变化2.2Hadoop项目结构TezSparkHivePigOozieZookeeperHBaseFlumeSqoopAmbari2.3Hadoop集群的部署和使用NameNodeDataNodeJobTracker，TaskTracker备份Sec
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2023-07-14 20:47:06
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