1.MapReduce概述作用分析 Yarn：负责资源的管理 MapReduce：负责计算 HDFS：负责存储1.1 MapReduce定义Google发表了两篇论文《Google File System》 《Google MapReduce》《Google File System》简称GFS，是Google公司用于解决海量数据存储的文件系统。《Google MapReduce》简称MapRedu
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2024-03-21 18:05:22
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Hadoop的两大核心是HDFS和MapReduce，HDFS是分布式文件系统，而MappReduce的工作是进行数据处理 MapReduce两大核心函数：Map和Reduce MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce 编程容易，不需要掌握分布式并行编程细节，也可以很容易把自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算 MapRed
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2024-04-16 16:46:36
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一、 HDFS和MapReduce优缺点 1、HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop的核心子项目。实际上，Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口， 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现，但HDFS是各种抽
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2024-03-23 17:36:59
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HDFS和MapReduce实训第1关：WordCount词频统计第2关：HDFS文件读写第3关：倒排索引第4关： 网页排序——PageRank算法 HDFS和MapReduce实训Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，以满足在低性能的集群上实现对高容错，高并发的大数据集的高速运算和存储的需要。Hadoop支持超大文
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2024-08-16 21:31:00
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什么是MapReduce你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃。 MapReduce方法则是： 1.给在座的所有玩家中分配这摞牌 2.让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，然后把这个数目汇报给你 3.你把所有玩家告诉你的数字加起来，得到最后的结论MapReduce概述MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算
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2024-03-29 12:06:37
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Hadoop之 - 剖析 MapReduce 作业的运行机制（MapReduce 2）Professor哥关注0人评论17571人阅读2016-11-20 22:29:01在0.20版本及更早期的系列中，mapred.job.tracker 决定了执行MapReduce程序的方式。如果这个配置属性被设置为local(默认值)，则使用本地的作业运行器。运行器在耽搁JVM上运行整个作业。它被设计用来在
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2024-07-26 13:09:34
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目录1 MapReduce2 Spark3 对比3.1 性能3.2 使用难度3.3 成本3.4 兼容性3.5 数据处理3.6 容错3.7 安全性3.8 处理速度3.9 总结4 相关概念4.1 HDFS4.2 MapReduce4.3 YARN4.4 SparkStreaming4.5 SparkSQL4.6 Hive4.7 HBase4.8 Flume
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2023-10-26 14:18:46
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XY个人笔记序
上一篇把自己对HDFS的理解记录了一下，开始这两篇是计划写在一起的，后来因为这个MapReduce理解起来相对于HDFS是有一点点难度的就分开了，然后不断的反复的查找看理解，但是又不知道怎么继续写了。参考一些文章来做一下记录和个人的理解吧。 一、MapReduce（小广告^_^：在浅析一·Hadoop核心架构之HDFS浅析里有论文中英文版下载链接） &
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2024-04-19 16:22:19
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实现了一个分布式文件系统， hadoop distributed file system，简称HDFS。hadoop框架最核心的是HDFS(用来存储海量数据)和Mapreduce（用来计算海量数据）Mapreduce：最简单的mapreduce函数包括一个map函数，一个reduce函数和一个main函数。其中main函数将作业控制和文件输入输出结合起来。map函数接受一组数据并将其转
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2024-09-05 14:57:37
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Hadoop
一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（
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精选
2012-12-25 20:18:41
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HDFS 和 MapReduceHDFS 负责存储
MapReduce 负责任务的分解与结果的汇总HDFS 部分HDFS 中的角色： 名称结点：【NameNode】HDFS 中的管理者，负责文件系统的命名空间，集群配置信息，存储块信息的复制，保存每个块文件的 Metadata（文件信息保存在内存中） 数据结点：【DataNode】HDFS 中的文件存储基本单元，存储每个块的metadata ,周期
大数据时代的数据量是超大规模的，传统的关系数据库已经很难存储和管理这些数据了，为了存储海量数据，我们有了HDFS，它可以把成千上万台服务器上的硬盘聚集成一块超级大的硬盘，为了让这些数据产生价值，我们有了mapreduce，它可以计算这个超大硬盘的数据，面对这么大的数据量我们还有一个迫切的需求那就是如何快速检索出我们想要的数据，而这个功能就是由hbase来承担。hbase利用索引技术从海量数据中快速
原创
2022-06-01 05:23:16
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接上一章写的HDFS说，Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的一个平台，上一章介绍了分布式存储，这一章介绍一下分布式计算——MapReduce。 一、MapReduce设计理念 map——>映射 Red
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2023-11-01 22:20:29
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HDFS概述 HDFS产出背景及定义 HDFS优缺点 HDFS组成架构 HDFS文件块大小（面试重点）
MapReduce概述
定义
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2023-07-12 02:22:54
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一台存储数据的机器会由CPU、内存、硬盘三部分组成。当数据量逐渐增大后，内存严重不足，并且单机硬盘储存的数据会因为个体异常造成所有用户无法调取数据。因此产生了一系列的大数据生态技术，用于分布式的实现数据处理。虽然近几年，Hadoop平台逐渐被Spark等大数据平台所取代。但是分布式存储和Map-reduce处理的思路却是一切大数据技术的基础。这篇文章主要对这两部分进行介绍。分布式文件系统：1.数据
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2024-07-26 12:54:46
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Apache Hadoop有2个核心的组件，他们分别是：HDFS： HDFS是一个分布式文件系统集群，它可以将大的文件分裂成块并将他们冗余地分布在多个节点上，HDFS是运行在用户空间的文件系统MapReduce： MapReduce是函数式编程领域分布式计算中的一个编程模型，这个模型是专门用于查询/处理存储在HDFS中的大量数据 HDFSNameNodenamenode将整个源
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2024-01-12 10:46:09
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简介 一、概述 1.HDFS是Hadoop中用于进行数据分布式存储的模块 二、特点 1.能够存储超大文件-分布式+切块 2.能够快速的应对和检测故障-心跳 3.高可用-副本+双namenode 4.能够动态扩展在廉价机器上-横向扩展 5.不支持低延迟响应 6.不建议存储小文件-每一个小文件会对应一条元数据，大量小文件则会产生大量元数据，元数据多了就会导致元数据的查询效率也变慢 7．简化的一致性模型
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2024-06-07 06:39:37
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1、HDFS分布式存储 namenode:统一管理文件的元数据信息 fsImage:存储了文件的基本
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2024-03-19 22:02:23
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转：https://mp.weixin..com/s/vhdQ8ppd6eRD0dhXByv-aA HDFS常见命令 HDFS上的数据，分布在不同的地方，我们有一些命令可以用于 增加/查看/删除 等数据操作。 #显示/下的所有文件夹信息hadoop fs -ls /#递归显示所有文件夹和子文件( ...
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2021-08-09 20:03:00
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（1）Spark能否替换Hadoop？首先，Spark只是一个计算平台，本身没有提供分布式文件系统，即没有提供分布式存储和管理。现在大多Spark计算都依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFS，以及集群资源管理器YARN。Hadoop工作原理：将作业分解成更小的任务，将数据进行分区，每一个任务实例处理一个不同的分区，任务实例并行执行。它的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce框架，HD
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2023-09-21 06:12:13
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