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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大数据分析——Hadoop大数据分析一、hadoop的简介 hadoop是整个大数据的根基,没有Hadoop就没有其它任何大数据相关的内容和应用。1.介绍为了搭建 可靠的 可扩展的 分布式的计算机框架所做的开源的项目框架
这个软件是一个允许分布式的框架,使用简单的编程模型处理跨计算机框架的大数据集。
我们的网站日志文件就有2TB/天,那么我一台计算机已经不可能完成任务。在我们机房搭建计算机集群,
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2023-06-28 17:34:38
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1、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,也是一个开源的大数据框架,通俗点说,是一个分布式计算的解决方案。 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允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。它的设计是从单个服务器扩展到数千个机器,每个都提供本地计算和存储。可以这
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2023-09-20 10:51:32
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两种推荐阅读方式。第一为快速通读全书,对Hadoop和分布式数据分析有大致了解。第二为选择感兴趣的章节深入学习。内容概述第一部分包括(1-5节),宏观的介绍了分布式计算,讨论如何在集权上运行计算。第二部分包括(6-10节),侧重于介绍数据科学家应该具体了解的技术。第一章 数据产品时代大数据和数据科学的结晶是数据产品,讨论数据分析的串行模式以及如何分布式计算。第二章 大数据操作系
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2023-07-06 18:49:34
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1.1 什么是Hadoop- Hadoop的概念:Apache™ Hadoop® 是一个开源的, 可靠的(reliable), 可扩展的(scalable)分布式计算框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集可扩展: 从单个服务器扩展到数千台计算机,每台计算机都提供本地计算和存储可靠的: 不依靠硬件来提供高可用性(high-availability),而是在应用层检测和处理故障,从
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2023-09-14 13:42:16
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数据准备:用作构建网络数据集的道路网数据,首先做打断处理 路网shape数据: 如果线数据没有做打断处理,需要先将线数据打断: 在【编辑器】下拉菜单中,选择【更多编辑工具】|【高级编辑】(图3),调出【高级编辑】菜单栏在选中全部图层要素状态下,单击【高级编辑】菜单上的【打断相交线】工具 ,弹出【打断相交线】设置面板,在此面板中可设置拓扑容差,此处选择默认值即可。单击【确定】,即可在线交点处进行打断
hive实训项目---------电商数据分析题干:某大型电商公司从后台服务器收集到30W条的日志用户行为数据,经过数据初步清洗得到数据如下表sale_user.zip,假如你是该公司一员开发工程师,需要你利用大数据集群为公司存储、计算、分析这些数据,并给出分析结果。需求如下:1.在Linux系统下将用户行为数据sale_user.zip将解压(解压后文件为sale_user.csv)。(8分)采
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2023-08-06 00:56:22
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Hadoop前言 文章目录Hadoop前言Hadoop用来作什么一、使用Hadoop的例子二、Hadoop 的核心:HDFS 和 MapReduce 和 YARN三、怎么使用Hadoop? Hadoop用来作什么Hadoop 是一个开源的分布式数据存储和处理框架,主要用于处理大规模数据集。Hadoop不是指一个具体的软件或者应用,它是一个编程模型(思想)来处理实际的问题.Hadoop 用于处理大规
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2023-07-12 13:55:18
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01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候,大家应该注意到,我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库,我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据,返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as snsdf = sns.load_dataset('titan
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2023-07-03 19:27:50
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm
"""
数据的两部分:
训练集:用于训练,构建模型
测试集:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效
训练集与测试集的常用数据量比:7-3、8-2、7.5-2.5(此比例较好,使用较多)
划分数据的api:sklearn.model_selection.train_test_split
数据集:
sklearn.datasets
# Hadoop权威指南气象数据集
## 介绍
气象数据一直是科研和应用领域中非常重要的数据之一。Hadoop权威指南中提供了一个气象数据集,可以用于学习和研究大数据处理技术。
## 数据集描述
这个数据集包含了各种气象参数的实时数据,比如温度、湿度、风速等。数据集中的每条记录包含了日期、时间、地点以及各个气象参数的数值。
## 数据处理示例
下面我们来看一个简单的数据处理示例,首先我
一、概述MapReduce是一种用于数据处理的编程模型,Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce,并且这种程序还是并行运行的,因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。二、数据集MapReduce的优势就是能够处理大规模的数据集。比如说气象数据集,需要收集全球各地的气象传感器每隔一个小时收集气象数据和收集大量的日志数据,这种大数据就适合用MapReduce来
Hadoop NameNode 高可用官方网站namenode可以手动进行切换也可以使用zookeeper进行自动的切换,下面只有第二种方法。配置zookeeper基本环境配置此时存在多台namenode,这些namenode之间需要进行免密配置。修改配置文件1. hdfs-site.xml<configuration>
<property>
<
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2023-08-23 20:35:25
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文章目录【数据集1】forge:小型模拟分类问题数据集【数据集2】wave:小型模拟回归问题数据集【数据集3】cancer:中型实际分类问题数据集【数据集4】boston:中型实际回归问题数据集 以下数据集为学习机器学习算法时,经常会用到的数据集,包括4种:小型模拟分类问题、小型模拟回归问题、中型实际分类问题、中型实际回归问题。这些数据集源自:[德]Andreas C.Muller和[美]Sar
该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。
原创
2022-10-17 13:47:06
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在这篇博客中,作者介绍了九个数据集,其中一些是推荐系统中常用到的标准数据集,也有一些是非传统意义上的数据集(non-traditional datasets),作者相信,这些非传统数据集更接近真实场景的数据。首先,先说明下推荐系统数据中的几个类别:Item: 即我们要推荐的东西,如产品、电影、网页或者一条信息片段User:对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人Rating:用户对item
说实话,为了实验这第一个hadoop实例真的是看了很多的视频,实验了很多的博客,大部分的均使用了maven,但是我在看得视频没有用maven,并且是直接在本地系统,也就是hadoop三个模式之一的独立模式下进行的,那么确实有很多的例子均不太能使用,今天给自己记录一下这第一个实例,同时希望能给一些人帮助。 
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2023-09-04 08:55:08
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在Hadoop中,对于数据的处理采用MapReduce来进行分布式处理,Map段起到对数据的过滤和处理,Reduce端负责数据的汇总。无论reducer在分布式处理系统中有多少个,但是有一点是不变的,那就是Map输出端数据中相同的<key>总是会进入同一个reducer! 但如果在大量的数据中有近一半或更多的数据都具有相同的<key>,
原创
2012-12-17 20:05:45
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文章目录HDFS 概述 及 Shell 操作一、HDFS 概述1.1 定义1.2 HDFS 优缺点1.3 HDFS 架构组成1.4 HDFS 文件块的大小二、HDFS 的 Shell 操作2.1 基本语法2.2 命令列表2.3 常用命令练习2.3.1 准备工作2.3.2 上传操作2.3.3 下载操作2.3.4 HDFS 直接操作 HDFS 概述 及 Shell 操作一、HDFS 概述1.1 定义
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2023-08-30 19:24:46
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