# Hadoop对Windows支持简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。尽管Hadoop最初是为Unix/Linux系统设计的，但是现在也有对Windows系统的支持。在本文中，我们将介绍Hadoop在Windows上的支持情况，并提供一些示例代码来帮助您开始使用Hadoop。
## Hadoop对Windows的支持情况
Hadoop最初是为Unix/Lin
原创
2024-02-24 04:16:20
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背景2017.12.13日Apache Hadoop 3.0.0正式版本发布，默认支持阿里云OSS对象存储系统，作为Hadoop兼容的文件系统，后续版本号大于等于Hadoop 2.9.x系列也支持OSS。然而，低版本的Apache Hadoop官方不再支持OSS，本文将描述如何通过支持包来使Hadoop 2.7.2能够读写OSS。如何使用下面的步骤需要在所有的Hadoop节点执行下载支持包http
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2023-09-13 23:48:07
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很早的一篇博文最近 由于 项目 中 遇到了TIFF（我们的TIFF文件 是 GeoTiff）批量处理的问题，并且由于HDFS读写 图像文件功能的缺失，所以我们就自定义了Hadoop 的 ImageInputFormat ImageRecordReader等 类， 将 文件的 名称封装在 Key中 ，将 文件的 内容 放入 FSDataInputStream ，封装在 Value中 ， 完成了读取的
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2023-11-14 06:43:12
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Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。这是一篇入门文章，Hadoop的学习方法很多，网上也有很多学习路线图。本文的思路是：以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的
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2024-07-19 10:20:35
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在Windows中安装Hadoop操作系统：Windows 10Hadoop版本:hadoop-2.7.3JDK版本：jdk-8u181-windows-x64.exe配置Java环境变量Hadoop底层实现语言是Java，所以我们在运行Hadoop时是需要Java运行环境的。下载好jdk之后按照提示安装，这里就不演示了，安装完成之后在DOS命令窗(运行cmd)输入:java -version看到
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2023-10-30 21:54:13
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1.1.1 reduce端连接-分区分组聚合reduce端连接则是利用了reduce的分区功能将stationid相同的分到同一个分区，在利用reduce的分组聚合功能，将同一个stationid的气象站数据和温度记录数据分为一组，reduce函数读取分组后的第一个记录（就是气象站的名称）与其他记录组合
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2023-08-27 23:25:14
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随着Microsoft 也加入Hadoop 阵营，Hadoop 已经完全变成了DBMS 的好朋友了 , 2年之前的SIGMOD组织提出的“A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis”引发了关于并行数据库和MapReduce模型的讨论， 双方唇枪舌剑之后发现两个系统根本就是各有所长, DBMS 目前有些处理好的领域和商
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2023-12-26 21:09:02
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Hadoop ExamplesHadoop 自带了MapReduce 的 Examples 等程序(hadoop-mapreduce-examples), 当下载 hadoop源码 后，网上有很多介绍搭建环境并进行调试的文章。但大部分是将 WordCount.java 等程序打包成 jar 文件后，通过 org.apache.hadoop.util.Runjar 类运行并调试。但实际上，hadoo
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2024-05-28 23:24:56
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1 gzip压缩优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。缺点：不支持split。应用场景：当每个文件压缩之后在130M以内的（1个块大小内），都可以考虑用gzip压缩格式。譬如说一天或者一个小时的日志压缩成一个gzip文件，运行mapr
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2023-09-20 10:43:15
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一、Sqoop 简介Sqoop 是一个常用的数据迁移工具，主要用于在不同存储系统之间实现数据的导入与导出：导入数据：从 MySQL，Oracle 等关系型数据库中导入数据到 HDFS、Hive、HBase 等分布式文件存储系统中；导出数据：从 分布式文件系统中导出数据到关系数据库中。其原理是将执行命令转化成 MapReduce 作业来实现数据的迁移，如下图：二、Sqoop安装版本选择：目前 Sqo
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2024-01-12 10:15:38
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Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。有这样一句话流传：如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。01 整体介绍先简单介绍下：Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式非常适
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2023-09-01 10:06:29
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## Windows Hadoop: 介绍和示例
### 1. 引言
Hadoop是一个非常流行的分布式系统框架，用于处理大规模数据集。它提供了可靠的数据存储和快速的数据处理能力。在大数据领域，Hadoop被广泛应用于数据分析、数据挖掘和机器学习等任务中。然而，Hadoop最初是在Linux环境下开发和运行的，对于Windows用户来说，安装和配置Hadoop可能会有一些挑战。本文将介绍如何在
原创
2023-08-22 06:06:43
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，可以提供高性能和高可靠性的存储解决方案。作为一个强大的存储平台，Ceph能够支持多种不同的应用程序和工作负载。其中，Ceph对Hadoop的支持，为大数据处理提供了更加稳定和高效的存储解决方案。
Hadoop是一个用于处理大规模数据的开源软件框架，它采用分布式计算的方式来处理海量数据。在Hadoop中，数据通常存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，而
原创
2024-03-19 10:31:00
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# Hadoop支持Excel数据处理的探索
在大数据时代，Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，越来越多地被用于数据存储和处理。然而，由于Excel在数据分析和可视化中扮演着重要的角色，如何将Excel文件与Hadoop进行有效结合，成为了一个值得研究的话题。本文将探讨Hadoop如何支持Excel，并通过代码示例进行介绍。
## 1. 导入必要的库
在使用Hadoop处理Excel文
Key-Value 类型大多数的 Spark 操作可以用在任意类型的 RDD 上, 但是有一些比较特殊的操作只能用在key-value类型的 RDD 上.这些特殊操作大多都涉及到 shuffle 操作, 比如: 按照 key 分组(group), 聚集(aggregate)等.在 Spark 中, 这些操作在包含对偶类型(Tuple2)的 RDD 上自动可用(通过隐式转换).object RDD
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2024-10-17 09:35:53
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Windows10下安装Hadoop2.6，Windows10下编译64位Hadoop2.x。详细记录了Windows10版本下对Hadoop的编译、安装步骤，以及相关包或者软件下载安装过程。不需要在Cygwin下安装Hadoop，官方也不推荐使用Cygwin。 Hadoop版本支持情况：Hadoop 2.2版本起包括Windows的原生支持。截至2014年一月份，官方的Apache Hadoop
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2023-07-29 20:18:13
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1. 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。2. MapReduce（并行计算架构）：它可以将计算任务拆分成大量可以独立运行的子任务，接着并行运算，另外会有一个系统调度的架构负责
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2023-07-14 20:10:20
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# 实现“hadoop 支持 kerberos”流程：
| 步骤 | 操作 |
|:---:|:---:|
| 1 | 配置 Kerberos 服务器 |
| 2 | 配置 Hadoop 集群支持 Kerberos |
| 3 | 测试 Kerberos 认证 |
## 步骤一：配置 Kerberos 服务器
首先，我们需要在服务器上安装并配置 Kerberos 服务。下面是一些关键步骤：
原创
2024-02-25 06:29:07
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# Hadoop支持并发
在大数据处理领域，Hadoop是一个被广泛使用的开源分布式存储和计算系统。它的并发性能非常出色，可以同时处理多个任务，提高了数据处理的效率和速度。下面我们来看看Hadoop是如何支持并发的。
## 并发处理原理
Hadoop的并发处理能力主要体现在其分布式架构上。Hadoop将大数据分割成多个小数据块，并将这些数据块分布在不同的节点上进行处理。每个节点可以同时处理多
原创
2024-02-26 06:06:18
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# Hadoop支持Update：数据处理新方式
Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架，最初主要用于批处理大规模数据。然而，随着数据处理需求的日益多样化，尤其是对实时数据更新的需求，Hadoop逐渐向支持更新操作的方向发展。本文将介绍Hadoop支持更新的基本概念、工作原理，并提供相应的代码示例。
## Hadoop的基本架构
Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop分布式文件
