8个值得关注的SQL-on-Hadoop框架 数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标自然就是能够在Hadoop上使用SQL。这些工具有些只是在MapReduce之上做了简单的包装，有些则是在HDFS之上实现了完整的数据仓库，而有些则介于这两者之间。这样的工具有很多，来自于Shoutlet的软件开发工程师Matthew Rathbone最近发表了一篇文章，他列举了一些常用的工具并对各个工具
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2023-12-28 22:58:08
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# Hadoop大数据平台技术组件实现流程
## 1. 介绍
在开始教授如何实现Hadoop大数据平台技术组件之前，我们先来了解一下Hadoop大数据平台的基本概念和组成部分。
Hadoop大数据平台是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它主要由以下几个组件组成：
- Hadoop Distributed File System (HDFS)：分布式文件系统，用于存储
原创
2023-08-31 09:53:08
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high thr
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2023-07-14 19:14:52
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第一部分 基础概念Google的分布式计算三驾马车：Hadoop的创始源头在于当年Google发布的3篇文章，被称为Google的分布式计算三驾马车。 Google File System（中文，英文）用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都
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2024-10-12 11:33:07
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1.hadoop是什么apache hadoop是apache旗下的一套开源的软件平台。hadoop是一套高可靠的、可扩展的分布式的计算开源软件。hadoop软件库是一个框架，使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型的数据集（海量数据）。2.hadoop的功能：利用服务器集群，根据用户自定义的业务逻辑，对海量数据进行分布式处理。3.hadoop核心模块：hadoop common：支持其他ha
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2019-07-26 12:04:00
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二、Hadoop 核心组件2.1、Apache Hadoop简介Apache Hadoop是一套用于在由通用硬件构建的大型集群上运行应用程序的框架。它实现了Map/Reduce编程范型，计算任务会被分割成小块（多次）运行在不同的节点上。除此之外，它还提供了一款分布式文件系统（HDFS），数据被存储在计算节点上以提供极高的跨数据中心聚合带宽。优点： 高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本2.2
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2023-07-19 20:36:08
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兵马未动，粮草先行 ——汉语成语系列文章目录Hadoop集群搭建之Linux系统安装 Hadoop集群搭建之Hadoop组件安装 文章目录系列文章目录前言一、IP和主机名称配置（一）Hadoop服务器（二）VMware（三）Window二、配置远程连接总结 前言记录自己在家用电脑利用虚拟机搭建Hadoop集群的具体过程，分享我遇到的坑，如有错误，请各位小伙伴指正，持续更新中。一、IP和主机名称配置
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2023-11-16 10:08:53
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Hadoop是什么大白话，Hadoop是个存储数据，计算数据的分布式框架。核心组件是HDFS、MapReduce、Yarn。HDFS：分布式存储MapReduce：分布式计算Yarn：调度MapReduce现在为止我们知道了HDFS、MapReduce、Yarn是干啥的，下面通过一张图再来看看他的整体架构。HDFSHDFS是Hadoop的存储系统，将庞大的数据存储在多台机器上，并通过数据副本冗余实
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2023-05-26 16:23:20
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认知和学习Hadoop，我们必须得了解Hadoop的构成，我根据自己的经验通过Hadoop构件、大数据处理流程，Hadoop核心三个方面进行一下介绍：一、 Hadoop组件由图我们可以看到Hadoop组件由底层的Hadoop核心构件以及上层的Hadoop生态系统共同集成，而上层的生态系统都是基于下层的存储和计算来完成
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2024-02-22 23:16:52
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Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。序列化机制，支持多语言交互// 特点
数据并行，处理串行！生态圈组件：HDFS：是一个高度容错性的系统，提供高吞吐量的数据访问，突破硬盘大小的限制，适合大规模数据集上的应用，可为yarn和Hbase服务。Yarn：通用的资源协同任务调度框架，解决namenode负载太大和其他问题，提高资源利用率，具有良好的扩展性，可用性，可靠性，向后兼容性。在YARN中，
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2023-08-18 19:40:25
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一、Hadoop三大组件1.HDFS 分布式文件系统2.MapReduce 分布式离线计算框架3.Yarn 资源调度1.HDFS管理者：NameNode1）作用1.管理整个文件系统的元数据/名字空间/目录树2.管理每一个路径/文件所对应的block块信息3.管理DataNode的心跳日志2）NameNode元数据持久化的2种形式1.EditLog（日志文件）对于文件系统的每一次更改，例如，增加文件
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2023-07-12 15:09:51
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1. HADOOP背景介绍
1.1 什么是HADOOP1. HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台2. HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理3. HADOOP的核心组件有A. HDFS（分布式文件系统）B. YARN（运算资源调度系统）C. MAPREDUCE（分布式运算编
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2023-08-07 17:21:51
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1.学习Hadoop之前需要的基础，javaSE（基础），EE(SSM)，Linux基础，因为90%的框架都是用java写的，Hadoop、hive、HBase、下面是Hadoop的有关介绍。2.学习大数据里面最核心的就是Hadoop，我们知道什么是大数据。就是一个非常庞大的数据，计算机无法直接取读取以及分析处理，这个时候就要用到我们学到的大数据。 Hadoo
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2023-07-23 17:16:27
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各种大数据框架近几年发展得如火如荼，比如Hadoop, MapReduce,Hive, Hbase, Storm, Spark, Flink, Kylin 等。一、Hadoop核心组件首先要介绍一下Hadoop，现在Hadoop分为3部分，分别是HDFS，Yarn和Mrv2Hadoop CommonHadoop Common是在Hadoop0.2版本之后分离出来的HDFS和MapReduce独立子
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2023-08-18 19:45:40
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1.hadoop有三个主要的核心组件：HDFS（分布式文件存储）、MAPREDUCE（分布式的计算）、YARN（资源调度），现在云计算包括大数据和虚拟化进行支撑。（hdfs、MAPREDUCE、yarn）大数据处理技术框架，擅长离线数据分析.分布式协调服务基础组件，Hbase 分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理。数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大，可以方便对数据的分
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2023-11-08 18:32:13
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1. Hadoop 2.01.1 Hadoop1.0于Hadoop2.0的区别1）. 从整体框架来说 a. Hadoop1.0即第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。 b. Hadoop2.0即第二代Hadoop，
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2023-09-13 15:28:38
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hadoop三大发行版本： apache、cdh、hdp apache: www.apache.org 软件下载：(http://www.apache.org/dist)hadoop是基于Java编写的框架，由大量廉价的计算机组成的集群运行海量数据的分布式并行处理计算平台hadoop1.X的组件：（两大组件） HDFS：分布式文件系统 MapReduce：分布式离线计算框架 hadoop2.X的组
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2023-10-12 22:37:19
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Hadoop的核心组件有HDFS、MapReduce和Yarn，以及其他常用组件如：HBase、Hive、Hadoop Streaming、Zookeeper等。具体如下图： HDFS：分布式海量数据存储功能Yarn：提供资源调度与任务管理功能资源调度：根据申请的计算任务，合理分配集群中的计算节点(计算机)。任务管理：任务在执行过程中，负责过程监控、状态反馈、任务再调度等工作。MapRe
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2023-05-26 16:21:08
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一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述 1.HDFS（分布式文件系统）HDFS是hadoop体系中数据存储管理的基础。它是 Hadoop 技术体系中的核心基石，负责分布式存储数据，你可以把它理解为一个分布式的文件系统。此文件系统的主要特征是数据分散存储，一个文件存储在 HDFS 上时会
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2024-02-03 08:39:45
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一、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 组件1：HDFS，作用：分布式文件系统，存储是hadoop体系的基础。 组件2：MapReduce，作用：作为一种计算模型，用来大数据的计算。 组件3：Yarn，作用：改善MapReduce的缺陷，是另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器。 组件4：Sqoop，作用：传统数据库和Hado
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2023-07-17 19:55:43
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