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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一、什么是Hadoop？Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台， 为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且 可以部署在廉价的计算机集群中Hadoop被公认为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提供开发工具、开源软件、商 业化工具和技术服务，如谷
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2023-07-18 12:32:09
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# Hadoop 支持的语言及其应用示例
Hadoop是一个开源的分布式系统框架，它允许使用简单的编程模型在跨机器集群的环境中存储和处理大量数据。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce编程模型。Hadoop支持多种编程语言，包括但不限于Java、Python、C++等。本文将介绍Hadoop支持的语言，并提供一些简单的代码
原创
2024-07-27 08:44:41
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第二章-大数据处理框Hadoop 文章目录第二章-大数据处理框HadoopHadoop简介Hadoop概念Hadoop版本Hadoop优化与发展Hadoop生态系统HivePigHadoop重要组件Hadoop集群部署 Hadoop简介Hadoop概念Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop被公认为行业大数据标准开
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2023-07-12 14:02:04
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集算器是新型并行计算框架，它支持读写HDFS中的文件，可以通过并行框架将计算任务分担到多个节点中。它专注于加强Hadoop的计算能力，从而实现计算性能和开发效率更高的大数据应用。更强的计算能力。Hadoop所使用的计算语言为JAVA，JAVA是通用性和扩展性极佳的语言，但它不适用于专业化的数据计算领域和大数据处理领域。MapReduce没有库函数来支持最简单的数据算法，对于关联计算、子查询、行间
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2023-07-20 20:41:44
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大数据的关键技术：批处理技术、流计算、图计算、查询分析计算大数据处理架构Hadoop1. Hadoop简介apache软件基金会的开源软件，使用Java开发，但是Hadoop支持多种编程语言，有两大核心HDFS、MapReduce Hadoop的特点：高可靠性。多太机器构成集群，冗余副本机制，部分机器发生故障，也不影响剩余机器的服务高效性。用多台机器来做计算，效率自然就高了高可拓展性。机器（节点）
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2023-09-20 10:43:26
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# Hadoop支持的开发语言
## 介绍
Hadoop是一个用于处理大数据的开源框架，它提供了分布式存储和分布式计算的能力。Hadoop支持多种开发语言，如Java、Python、Scala等，开发者可以根据自己的喜好和需求选择合适的语言进行开发。
在本文中，我将为你介绍Hadoop支持的开发语言，并教你如何使用这些语言来开发Hadoop应用程序。
## Hadoop开发语言支持流程
下面
原创
2023-09-21 05:24:45
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一、Hadoop简介Hadoop是apache软件基金会下的开源软件。支持多种编程语言（c,c++,python,java等）。 Hadoop两大核心：HDFS+MapReduce，海量数据的存储和海量数据的处理。 谷歌大数据的发展：2003年，发布了分布式文件系统GFS(google file system)；2004年，发布了分布式并行编程框架MapReduce。Hadoop特性： 1、高可靠
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2023-07-03 01:03:29
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前期准备下载JDK 6.0以上版本下载Hadoop 2.4.11. 安装JDK因为Hadoop是Java开发的，所以需要安装JDK，建议JDK 6.0以上。解压JDKtar -zxvf JDK压缩包名 -C 解压缩路径
例：tar -zxvf jdk-7u55-linux-i586.tar.gz -C /home/hadoop/app配置环境变量sudo vim /etc/profile
#根据上
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2023-08-08 09:28:08
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## Hadoop是一个开源的分布式计算框架
Hadoop是由Apache开发的一个开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和处理。Hadoop是基于Google的MapReduce和Google File System（GFS）的研究论文而开发的，其目标是提供一种可靠性、可扩展性和容错性的计算模型。
Hadoop的特点包括高可扩展性、高容错性、高吞吐量和低延迟。它可以在廉价的硬件
原创
2023-11-24 09:47:40
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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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NO.1 想要学好大数据需掌握哪些技术？答：1，Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!2.Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windo
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2023-09-22 13:13:33
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前言上一篇文章，以WordCount为例讲了一下MapReduce的代码结构及运行机制，这篇文章将通过几个简单的例子进一步认识MapReduce。1.数据检索问题描述假设有很多条数据，我们从中查找包含某个字符串的语句。解决方案这个问题比较简单，首先在Map中获取当前读取的文件的文件名作为key,将要解析的数据按句号分割，逐句判断，如果包含指定的字符串则作为value输出。在Reduce中对属于同一
# Hadoop API 支持的语言及其实现流程
Hadoop 是一个强大的开源框架，广泛用于处理大规模数据集。Hadoop 的 API 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R、Scala、C++ 等。如果你是一名新手，想知道如何实现对 Hadoop API 的操作，下面将为你提供一个详细的流程和代码示例。
## 流程概述
在我们开始之前，首先了解一下实现 Hadoop API
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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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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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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