文章目录前言存储数据的方式存储数据的基础知识基础知识：Excel写入与读取基础知识：csv写入与读取项目：存储周杰伦的歌曲信息复习 前言上一关我们以QQ音乐为例，主要学习了如何带参数地请求数据（get请求）和Request Headers的用法，最终爬取到了周杰伦歌曲信息的数据。那么有一个新的问题来了——爬到的数据要怎么存下来？可能你会想到这样的方案：把爬到的数据一条条复制黏贴，然后存成Exce
转载
2024-08-09 13:13:25
50阅读
# 项目方案：爬虫数据存储到Hadoop
## 简介
在大数据时代，海量数据的处理和分析成为了一个重要的问题。Hadoop是一个开源的分布式计算系统，可以在集群中高效地存储和处理大规模数据。而爬虫是获取互联网上数据的常用工具。本项目的目标是将通过爬虫获取到的数据存储到Hadoop集群中，以便后续的数据分析和处理。
## 方案概述
项目的主要流程如下：
1. 使用爬虫工具获取数据。
2. 对获取
原创
2023-08-28 06:53:26
417阅读
常用图像格式有bmp,tif,jpeg,png,gif等。图像的基本数据结构其中有A通道，则图像可以做透明效果。不能工具读取RGB的顺序不同图像格式如果将原始格式的图像直接存储到文件中是非常大的，如果使用zip或rar类的算法来压缩图像数据，就有了jpeg和png等格式。1. BMP格式 是windows操作系统中的标准文件格式，能够被多个windows应用程序所支持。这种格式包含图像的信号较丰富
转载
2024-09-14 10:06:09
76阅读
大数据学习Hadoop之HDFSHadoop和HDFS定义hadoop广义上讲是指整个大数据学习阶段的hadoop生态圈；狭义上讲就是hdfs和mapreduce，一个用来存储数据，一个用来计算数据。hdfs是指hadoop分布式文件存储系统，将我们的数据存放在多台服务器上进行存储文件的存储方式把大文件切分成多个小文件存储在多个节点上存储切分：存储时把大的文件切分成多个小的文件，查找时可以根据文件
转载
2023-08-16 17:51:31
56阅读
Kudu 是一个广泛使用的列式存储引擎，适用于实时分析和数据管道。在许多大数据架构中，Kudu 可以与 Hadoop 生态系统中的工具如 Apache Spark 和 Apache Impala 配合使用，来实现高效的数据存储与查询。本文将详细探讨 Kudu 如何将数据存储到 Hadoop 中，包括相关的业务影响、错误现象、根因分析、解决方案和预防措施。
### 问题背景
在当今的商业环境中，
Hadoop是什么？Hadoop：适合大数据的分布式存储和计算平台HadoopHadoop不是值具体一个框架或者组建爱你，它是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个家园分布式计算平台（开源）。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。适合大数据的分布式存储和计算平台。 Hadoop核心组件：MapReduce和Hadoop Distributed 
转载
2023-07-27 17:31:57
122阅读
上一篇文章，学习了搭建hadoop 环境，现学习如何使用python编写mapper 和reducerHadoop Streaming 原理Hadoop 本身是用 Java 开发的，程序也需要用 Java 编写，但是通过 Hadoop Streaming，我们可以使用任意语言来编写程序，让 Hadoop 运行。Hadoop Streaming 就是通过将其他语言编写的 mapper 和 red
转载
2024-06-30 07:05:49
37阅读
要实现这个示例，必须先安装好hadoop和hive环境，环境部署可以参考我之前的文章：大数据Hadoop原理介绍+安装+实战操作（HDFS+YARN+MapReduce）(https://blog.51cto.com/liugp/5375408)大数据Hadoop之——数据仓库Hive(https://blog.51cto.com/liugp/5375504)【流程图如下】!(https://s2
原创
2022-07-22 22:52:53
505阅读
一、分布式文件存储面临的挑战1.海量数据存储问题
采用多台服务器，支持横向扩展
2.海量数据问题查询便捷问题
使用元数据记录文件和机器的位置信息
3.大文件传输效率慢问题
分块存储，分别存储在多台机器上，并行操作提高效率
4.数据丢失问题
冗余存储，多副本机制
5.解决用户查询视角统一规整问题
可以报分布式文件系统的元数据记录抽象为统一的目录树结构，类似传统的操作系统二、HDFS应用场景适
转载
2023-08-15 10:01:06
212阅读
大数据存储技术面向的是海量、异构数据，因此，它需要提供高性能、高可靠的存储和访问能力。本节将介绍大数据存储技术的概率和原理，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、列式数据库（HBase）和其他数据存储技术2.3.1分布式文件系统：HDFS解决了大规模数据存储问题的有效方案。HDFS是hadoop两大核心组成部分之一HDFS集群包含一个名称节点（NameNode）和若干数据节点（DataNod
转载
2023-08-15 11:52:58
93阅读
Hadoop 数据是存储在HDFS， Mapreduce 是一种计算框架，负责计算处理。HDFS上的数据存储默认是本地节点数据一份，同一机架不同节点一份，不同机架不同节点一份。默认是存储3份HDFS 存储元数据信息和存储位置信息，metadata。他们之间是通过文件名进行关联的。DataNode 节点存储FsImage， editLog；NameNode 存储的是block storage用户的请
转载
2023-07-05 21:44:43
393阅读
快，关注“Linux宝库”，一起涨姿势～背景大数据时代，企业数据爆发式增长，如国内某企业平均每天有300亿笔业务，业务高峰期间每天可达600亿笔业务。随着数据的与日俱增，业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高，不同场景的数据分不同业务系统而构建，导致存储冗余严重，缺乏高效、统一的融合数据分析。业界大数据分析方案，每种技术都只能解决某种场景下的诉求，不能同时满足多场景的应用，例如：MPP数据库，SQ
1、Shared Preferences 共享的数据，私有数据，用键值对存储的。 使用键值对的形式去存储私有数据，这种数据只有当前应用可以访问，其他应用无法访问。(数据是以xml的形式存放在data/data/应用程序包名/….)2、Internal Storage 3、External Storage 4、SQLite Databases 5、Networ
转载
2023-05-25 10:11:48
137阅读
# Java 存储文件到 Hadoop 的完整指南
在当今的大数据时代，Hadoop 是一种被广泛使用的分布式计算平台。在许多应用场景中，使用 Java 将文件存储到 Hadoop 确实是一个基本而重要的任务。本文将为您详细介绍如何实现这个过程，确保即使是初学者也能理解并掌握这一技能。
## 流程概览
以下是将文件存储到 Hadoop 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 05:48:16
15阅读
行存储如图2所示，基于Hadoop系统行存储结构的优点在于快速数据加载和动态负载的高适应能力，这是因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点，即同一个HDFS块。不过，行存储的缺点也是显而易见的，例如它不能支持快速查询处理，因为当查询仅仅针对多列表中的少数几列时，它不能跳过不必要的列读取；此外，由于混合着不同数据值的列，行存储不易获得一个极高的压缩比，即空间利用率不易大幅提高。尽管通过熵编
转载
2023-07-11 19:45:00
144阅读
文章目录1. 编写Demo2. 常用 Java API(1) 创建文件夹(2）上传文件(3）下载文件(4）删除hdfs的文件(5）文件移动和重命名(6）类似ls命令获取目录信息(7）只获取目录中的文件3. 修改配置项3.1 方式一：使用配置文件配置3.2 方式二：使用java代码配置3.3 关于配置的优先级说明 1. 编写Demo客户端安装hadoop：虽然我们编写 java 代码的电脑是作为客
转载
2024-04-09 09:19:57
129阅读
在Hadoop中数据的存储是由HDFS负责的，HDFS是Hadoop分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的文件系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征： 对于整个集群有单一的命名空间。 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。 文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储
转载
2023-07-12 12:36:21
170阅读
随着大数据时代的到来,第三次信息化浪潮已经开幕了(15年一次),在第四次信息化浪潮的到来之前,各种新兴企业的兴起也愈发迅速,大数据HADOOP体系的技术也愈发成熟HDFS存储过程有客户端发送提交请求,首先与namenode进行交互,然后namenode与datanode实时发送心跳(即ping),然后将文件切分成block进行上传,但是其实HDFS默认有三个机架,这里就先不讲机架感知策略,只要知道
转载
2023-06-28 19:01:24
114阅读
# 数据存储Hadoop：大数据时代的先锋
在当今数据蓬勃发展的时代，处理和存储海量数据成为各行各业的重要需求。Hadoop作为一个开源框架，为数据存储与处理提供了强大支持。本文将简要介绍Hadoop的基本原理，并通过一个代码示例来说明其用法。
## Hadoop的基本概念
Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce。HDFS
大数据之Hadoop入门 一、Hadoop特点：volume(大量) velocity(高速) variable(多样) value(低价值密度)二、Hadoop优势： 1.高可靠性--hadoop底层维护多个数据版本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。 2.高扩展性--在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 3.高效性--在MapReduc
转载
2023-07-10 22:11:13
237阅读
