对HDFS的初步认识.HDFS是Hadoop的三个核心组件之一， 其设计特点是1.适合T级别的大文件或一大堆数据文件的储存. 2文件分块存储，HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得都。 3流式数据访问，一次写入多次读写且不支持动态改变文件内容，要变化也只能在文件末添加内容。 4用于廉价硬
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2024-03-18 09:21:25
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随着科技时代的发展，大数据与云计算已势不可挡的架势席卷未来，不可否认，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。学习大数据技术，是时代的召唤，是社会对高薪技术人才的渴望，而想要了解大数据就一定要学习Hadoop。作为开发和运行处理大规模数据的软件平台，Hadoop是Appach中用java语言实现开源软件的框架，并实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。今天，我们就来看
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2023-08-18 21:30:02
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在大数据处理的诸多技术框架当中，Hadoop始终是不可忽视的一项，即使有了后来的诸多技术框架，诸如Spark、Storm等，但是Hadoop的核心基础架构，依然在实际开发当中得到重用。今天的大数据培训hadoop内容分享，我们主要来讲Hadoop核心架构。Hadoop的核心，说白了，就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce为海量数据提供了计算框架。
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2023-09-08 22:01:05
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首先来看看Hadoop 是什么？Hadoop 是一个开源的大数据框架Hadoop是一个分布式计算的解决方案Hadoop = HDFS（分布式文件系统）+ MapReduce（分布式计算）Hadoop 的两个核心：HDFS 分布式文件系统：存储是大数据技术的基础MapReduce 编程模型：分布式计算是大数据应用的解决方案先来介绍第一个核心 —— HDFS，它有三个特点：普通的成百上千的机器构成按T
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2023-08-31 10:17:49
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Hadoop是干什么的？Hadoop是一个处理大数据任务的框架，处理大量的数据进行业务逻辑。其中包括2个部分，第一个部分是hdfs海量数据存储，第二个部分是处理相应的业务逻辑的。例如：100TB的销售数据，根据相应的业务逻辑来统计，排名等等。 Hadoop目前有3个版本，1.0/2.0/3.0,本文用的是2.7.1版本，3.0版本目前还在测试阶段，还是先用2版本的稳定。。 Hadoop1.0版
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2024-07-09 00:25:51
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一、Spring是什么Spring是分层的JavaSE/EE 应用全栈结构的轻量级开源框架，以IOC 和 AOP为内核，提供了表现层SpringMVC 和 持久层 SpringJDBC及业务层事务管理等众多的企业级应用技术。二、Spring的两大核心1.IOC与DI1）IOCIoc—Inversion of Control，即“控制反转”，不是什么技术，而是一种设计思想。在Java开发中，Ioc意
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2024-03-28 18:07:07
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Apache 下Hadoop 版本繁多，最终选择了稳定版本作为学习、研究的切入点。Hadoop的核心包含了HDFS分布式文件系统和MapReduce计算框架，它们是主要适合大吞吐量、批量计算的情景， 换句话说， 就是不适合作为实时系统。HDFS负责数据的持久存储的， 并且保证数据的完整性。MapReduce提供了简单计算框架，框架负责任务的、分配、执行、以及处理执行过程中出现的异常。但是，人们选择
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2023-08-04 12:01:57
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Spring:全家桶 Spring、springMvc、Spring boot、Spring cloud历史：出现在2002左右，解决企业开发的难度。减轻项目模块之间的管理，类和类之间的管理，帮助开发人员创建对象，管理对象之间的关系 核心技术：Ioc、aop。能实现模块之间，类之间的解耦合（淡化类关系）。管理依赖：classA中使用了classB的属性或者方法，叫做classA依赖classB此次
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2023-10-07 20:31:32
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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。）大数据技术：
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2023-07-12 14:44:15
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作为Hadoop的核心技术之一，HDFS（HadoopDistributed File System，Hadoop分布式文件系统）是分布式计算中数据存储管理的基础。它所具有的高容错高可靠性、高扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储。 HDFS是一个主/从（Maste
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2023-10-05 14:11:12
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四大机制：（1）心跳机制：  介绍：hdfs是主从架构，所有为了实时的得知dataNode是否存活，必须建立心跳机制，在整个hdfs运行过程中，dataNode会定时的向nameNode发送心跳报告已告知nameNode自己的状态。  心跳内容：   -报告自己的存活状态，每次汇报之后都会更新维护的计数信息 &emsp
原创
2019-01-11 17:09:51
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大数据之所以能够从概念走向落地，说到底还是因为大数据处理技术的成熟，面对海量的数据，在有限的硬件条件下，以低成本满足大数据处理的各种实际需求。那么具体处理大数据需要哪些技术，今天我们来简单介绍一下大数据核心技术。大数据处理，其实最主要的支撑技术就是分布式和并行计算、大数据云以及大数据内存计算。 大数据的分布式和并行计算分布式计算，将复杂任务分解成子任务、同时执行单独子任务的方法，所以称
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2023-07-24 11:16:19
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# 理解 YARN 的两大核心：资源管理和作业调度
在大数据处理的生态圈中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的一部分，扮演着至关重要的角色。YARN的两大核心功能是资源管理和作业调度。本文将为刚入行的小白逐步讲解如何实现YARN的这两大核心。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现YARN的资源管理和作业调度：
| 步骤 | 描述
本文介绍了了对分布式存储的底层支持，以及通过MapReduce来实现对分布式并行任务处理的程序支持。本文分别介绍了HDFS和MapReduce体系结构的相关技术。关键词：云计算， Hadoop，HDFS，MapReduce。
大数据：无法在一定时间用常规工具处理的海量信息资产企业大数据多来源于日志、数据库、爬虫等Hadoop体系架构：HDFS(Hadoop Distributed File System)、YARN、MapReduce、Common Hadoop Common: &nbs
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2023-07-21 13:56:49
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文章目录一、SpringBoot的基础使用二、SpringBoot底层整体理解三、SpringBoot的SPI加载机制 一、SpringBoot的基础使用SpringBoot框架非常庞大，功能也非常多，基本上成了现在J2EE开发方向的事实标准。以SpringBoot扩展出来的生态圈基本上涵盖了所有的技术方向。对于SpringBoot，可以轻易的查出上百种使用方式，但是SpringBoot到底是什
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2024-06-25 19:17:21
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Apache Hadoop，一个稳定 可扩展的分布式计算开源软件。尽管Hadoop版本更新快，但大版本仅包括两个（1和2），Hadoop2多出一层资源管理器Yarn提高了资源了利用率。核心模块：Hadoop Common、HDFS、Hadoop YARN、Hadoop MRHadoop Common：为其余模块提供支持实用程序，是整体Hadoop项目的核心HDFS：提供对应用程序数据的高吞吐量访问
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2023-07-06 18:47:36
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## 实现“Hadoop的两大核心”教程
### 一、整体流程
首先，我们需要了解“Hadoop的两大核心”是指Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。下面是实现这两大核心的步骤：
```mermaid
erDiagram
HDFS --> MapReduce
```
### 二、具体步骤
1. **安装Hadoop**
原创
2024-03-17 05:39:08
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hadoop核心知识学习:hadoop分为hadoop1.X和hadoop2.X，并且还有hadoop生态系统。这里只能慢慢介绍了。一口也吃不成胖子。那么下面我们以hadoop2.x为例进行详细介绍：Hadoop的核心是mapreduce和hdfs。Mapreduce：mapreduce是很多人都需要迈过去的槛，它比较难以理解，我们有时候即使写出了mapreduce程序，但是还是摸不着头脑。我们都
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2023-07-12 15:06:49
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J2EE平台由一整套服务（SERVICES）、应用程序接口（APIS）和协议构成，它对开发基于WEB的多层应用提供了功能支持。在本文中我将解释支
撑J2EE的13种核心技术：JDBC, JNDI, EJBS, RMI, JSP, JAVA SERVLETS, XML, JMS, JAVA
IDL, JTS, JTA, JAVA MAIL 和
JAF，同时还将描述在何时
原创
2008-09-08 12:41:38
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