Hadoop概述1、Hadoop是什么2、Hadoop版本3、HDFS、YARN、MapReduce（1） HDFS（2）YARN（3）MapReduce（3）Hadoop模块之间的关系 1、Hadoop是什么是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。解决海量数据的存储以及分析计算。广义的Hadoop是一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 重点框架：Kafka、Spark、Flin
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2023-09-27 22:10:51
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1、什么是Hive？ Hive简单用一句话概括就是基于Hadoop的数据仓库解决方案，它始于2007年的FaceBook，官方网站是hive.apache.org。 Hive的作用主要是作为一种数据仓库用来存储数据，它可以将结构化的数据文件映射为数据库表，提供类sql的查询语言HQL（Hive Query Language），虽然Hive基于Hadoop生态环境，但是Hive的强大也让更多的人使用
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2023-07-12 12:08:23
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Hadoop主要用来对非结构化或半结构化（HBase）数据进行存储和分析，而结构化的数据则一般使用数据库来进行存储和
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2023-07-12 20:42:31
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一、Hadoop简介1.什么是HadoopHadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的。2.Hadoop的核心架构Hadoop Common:提供基础设施； Hadoop HDFS:(Hadoop Distributed File System)一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统； Hadoop MapReduce:一个分布式的离线并行计
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2023-09-20 10:30:43
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一、Hadoop生态系统云计算架构 Hadoop云计算架构 主要包含如下核心组件：HDFS。它是hadoop使用的分布式文件系统，提供了hadoop运算过程中的数据存储、数据备份、数据错误校验等功能。 MapReduce。 它是hadoop的并行计算框架。基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。HBSE。HBse是建立
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2024-01-23 22:56:58
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什么是Hadoop？Hadoop是一个基于Java的开源框架,由Apache基金会开发，可编写和运行分布式应用处理大规模数据,专为分布式计算环境下的超大数据量并行处理而设计。Hadoop=HDFS（HadoopDistributedFile System文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理）;Hadoop的数据来源可以是任何形式
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2023-07-24 10:06:40
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hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，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。它旨在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。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，
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2023-07-24 10:53:30
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关于Hadoop平台，网上有很多的资料，但是比较零碎，为了方便大家对这个平台有着充分的了解，笔者在此系统的介绍一下这个平台。1、什么是Hadoop?(1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统，数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理)，Ha
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2023-10-16 12:58:17
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本发明公开了一种基于页面染色技术的内存数据库访问优化方法。该方法首先将弱局部性数据集的所有数据页面的访问顺序按页面颜色进行排序，并将所有数据页面按页面颜色进行分组，然后按页面颜色分组的顺序扫描弱局部性数据集的所有数据页面。进一步地，预设若干具有相同页面颜色的内存页面作为页面颜色队列，该页面颜色队列用作内存页面被加载入CPU缓存之前的内存缓存；弱局部性数据集的数据页面首先通过异步方式进入页面颜色队列
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2024-03-13 19:36:06
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文章目录一、概述二、Hive优点与使用场景1）优点2）使用场景三、Hive架构1）服务端组件1、Driver组件2、Metastore组件3、Thrift服务2）客户端组件1、CLI2、Thrift客户端3、WEBGUI3）Metastore详解四、Hive的工作原理五、安装1）local模式（内嵌derby）1、下载hive2、配置环境变量3、启动验证2）单用户模式（mysql）1、安装mys
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2023-09-14 13:43:36
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审计功能介绍审计是对选定的用户动作的监控和记录。审计(audit)用于监视用户所执行的数据库操作，审计记录可存在数据字典表( 称为审计记录:01.存储在system表空间中的 sys.aud$表中，可通过视图dba_audit_trail查看。) 或操作系统审计记录中( 02.默认位置为$oracle_base/admin/$oracle_sid/adump/)。10G：默认情况下审计是没有开启的
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2023-10-17 15:24:42
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简介Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题
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2024-05-21 06:51:10
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Hive、HBase、Impala、HDFS是Hadoop生态体系中常用的开源产品，各个产品间是一个什么样的关系，许多人都搞不清楚，本文将进行研究分析。Hadoop生态在了解Hive、HBase、Impala、和HDFS之前，先熟悉一下Hadoop的生态。Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型在计算机集群之间对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算
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2023-07-25 18:46:21
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广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。  
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2023-07-24 10:53:40
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众目期待之下，首款集关系型数据库的数据处理能力与Hadoop、MapReduce等下一代技术的可伸缩性于一身的开源并行数据库HadoopDB正式发布。7月20日，美国耶鲁大学计算机科学教授Daniel J. Abadi在其博客中公布了HadoopDB推出的消息。HadoopDB是Abadi领导的开发团队利用不同的组件，包括开源数据库、PostgreSQL、Apache Hadoop数据分类技术和H
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2023-07-24 10:44:20
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转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标
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2023-07-20 23:26:02
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读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Hado
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2023-07-30 15:59:20
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Hadoop 3种发行版本:
Apache Hadoop旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。(实验用,有各种JAR包冲突问题!)
Hadoop CDH(企业一般选这个)
HDP(不常用)
Hadoop MapReduce：用于并行处理大型数据集的基于YARN的系统。
Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop HDFS（
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2023-07-12 12:01:17
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1.大数据与数据库1） 从Hadoop到数据库大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。大数据的出现后，很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案。Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。2） Hadoop的限制Hadoop非常适合批量处理任务，
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2023-11-08 19:01:26
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