文章目录一 基础1.hadoop简介2.hadoop架构设计⑴hadoopcommon hadoop基础设施模块⑵hdfs 分布式文件系统⑶mapreduce 实现在很多机器上分布式并行运算⑷yarn 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源3.hadoop的优缺点⑴优点⑵缺点4.hadoop名词以及他们之间的关系⑴hbase hive hdfs hue⑵spark mapre
现在已经进入了2019年了，我在这里给大家整理了2018年成功晋升为 Apache TLP 的大数据相关项目。2018年晋升成 TLP 的项目不多，总共四个，按照项目晋升的时间进行排序的。Apache Trafodion：基于 Hadoop 平台的事务数据库引擎2018年01月10日，Apache Trafodion 成功晋升成 TLP 的，参见这里。Apache Trafodion 最初由 He
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2023-08-23 20:59:21
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【前言】大数据的五大问题：当传统的方法已无法应对大数据的规模、分布性、多样性以及时效性所带来的挑战时，我们需要新的技术体系架构以及分析方法来从大数据中获得新的价值。McKinsey Global Institute在一份报告中认为大数据会在如下几个方面创造巨大的经济价值：·通过让信息更透明以及更频繁被使用，解锁大数据价值 ·通过交易信息的数字化存储可以采集更多更准确、详细的数据用于决策支撑 ·通过
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2024-03-14 22:51:36
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Hadoop生态链已经成为如今大数据实际意义上的实现。因此在Hadoop生态下建设数据仓库需要了解一些Hadoop的基本原理。这会对我们将来为什么这么设计数据仓库提供一些解答。Hadoop最基础的两块是它的分布式文件存储(HDFS)和MapReduce计算模型(MR)。通过大数据界的"Hello World"——统计一篇文章中每个单词出现的次数，这样一个案例来跟踪一下Hadoop是怎么做的。HDF
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2023-07-05 21:59:33
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常用的大数据工具按主题分类为：语言web框架应用服务器SQL数据访问工具SQL数据库大数据构建工具云提供商现在让我们来讨论一下存储/处理数据用的不同的非SQL工具——NoSQL数据库，内存缓存，全文搜索引擎，实时流，图形数据库，等等。MongoDB—— 一种流行的，跨平台的面向文档的数据库。Elasticsearch——专为云而构建的分布式REST风格搜索引擎。Cassandra——一个开源的分布
# Hadoop生态 大数据存储
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。Hadoop基于Google的MapReduce和Google File System (GFS)的论文发展而来，是大数据领域的重要技术。
Hadoop生态系统包括Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce等组件，其中HDFS用于存
原创
2024-04-24 07:39:34
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一、大数据概念二、大数据的特点大量（Volume）：顾名思义数据量非常大，达到TB级甚至EB级；高速（Velocity）：在处理数据上的速度比较快，分布式的运算；多样性（Variety）：在处理数据上可以处理结构化，非结构化的数据以及包括日志、音频、视频、地理位置等多类型的数据，比以往处理数据以文本和结构化的数据提出了更高的要求；价值密度（Value）：通过大数据我们可以分析数据，得到我们想要的价
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2023-11-16 21:12:00
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单机时代，主要使用的是RAID（独立磁盘冗余阵列）就是将多块普通磁盘组成阵列，共同对外提供服务。分布式时代，主要解决方案是分布式文件系统。 大数据技术主要是解决大规模数据的计算处理问题，但是要对数据计算，首先要解决的是大规模数据的存储问题。主要分为以
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2023-10-25 21:32:10
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# Hadoop数据分层实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现"Hadoop数据分层"的整体流程：
```mermaid
journey
title Hadoop数据分层实现流程
section 学习数据分层
开始 --> 学习数据分层流程
学习数据分层流程 --> 实践数据分层流程
实践数据分层流程 --> 完成数据分层
原创
2024-06-13 05:23:42
31阅读
## Hadoop数据分层实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现Hadoop数据分层。在本指南中，我将解释整个过程，并提供每个步骤所需的代码示例。
### 1. 概述
Hadoop数据分层是一种在存储和处理大量数据时常用的技术。它允许将数据按照不同的层级进行组织和管理，以便更高效地进行数据查询和分析。在数据分层过程中，通常会将原始数据存储在一个或多个存储层中，并使用ETL
原创
2023-11-12 13:05:47
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一、为什么写
分区和分组在排序中的作用是不一样的，今天早上看书，又有点心得体会，记录一下。
二、什么是分区
1、还是举书上的例子，在8.2.4章节的二次排序过程中，用气温举例，所以这里我也将这个例子说一下。
源数据内容
1900 35°C
1900 34°C
1900 34°C
...
1901 36°C
1901
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2023-10-06 20:39:44
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在贴近用户的终端中，会产生最原始的数据；原始的数据会被存储在业务的源系统中；将海量的原始数据，进行数据的筛选，进行有效数据的单独存储；需要有一个数据库，单独的进行业务流程和需求的数据计算结果的保存；最终这个数据需要进行报表页面的可视化展示。 数据在不同的层次中进行抽取、筛选、存储的过程，就叫做数据的ETL。 为什么工作中，项目组的数据要进行数据的分层？使用不同的数据库分层，每一
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2024-08-03 13:59:12
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大数据大数据简要概念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。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。大数据作用主要解决：通过对海量数据的存储和分析计算，找出其中的价值。数据单位按顺序给出数据存储单位:bit、ByteKB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YBBB、NB、DB。i Byte= 8bit ik=1
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2023-10-15 01:07:35
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Hadoop首先什么是HadoopHadoop的优势Hadoop1.0，2.0，3.0的区别（面试题）Hadoop组成Hadoop之HDFSHDFS的定义架构图如下： 首先什么是HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠，高效，可伸缩的方式进行数据处理。广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。主要解决，海量数据的存储和海量数据
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2023-07-12 12:31:00
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3.2 总结如何理解数仓为什么要设计数据分层通用的数据分层设计分层的原则是什么？为什么要这样分层？每层之间的界限又是什么？数据集市和数据仓库的区别数据库和数据仓库有什么区别？维度建模HDFS文件读写流程Hive和HBase的对比区别Hive内部表和外部表的区别？Hive分区表和分桶表的区别？Hive调优及优化 如何理解数仓数据仓库就是整合多个数据源的历史数据进行细粒度的、多维度的分析，帮助高层管
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2024-10-29 22:34:17
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在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。 HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小
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2023-10-17 10:35:59
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一、概述数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。二、数据分层作为一名数据的规划者，我们肯定希望自已的数据能够有秩序地流转，
原创
2021-07-05 15:06:30
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# Hadoop大数据平台存储资源的实现指南
在现代数据处理和分析中，Hadoop已成为处理大数据的核心平台之一。对于刚入行的小白，掌握如何在Hadoop上存储资源是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Hadoop大数据平台上实现存储资源。
## 实现流程概述
以下是Hadoop大数据平台存储资源的实现流程表：
| 步骤 | 描述
SequenceFile是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件。基于压缩类型CompressType，共有三种SequenceFile Writer：public static enum CompressionType {
原创
精选
2014-07-30 17:18:08
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# 替代Hadoop的大数据存储方案
在大数据存储领域，Hadoop一直以其强大的存储和计算能力著称。然而，随着数据规模的不断增大和业务需求的多样化，一些替代Hadoop的新型大数据存储方案也逐渐崭露头角。本文将介绍一些替代Hadoop的大数据存储方案，并且通过代码示例来展示它们的使用。
## 1. Apache Spark
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，可以用于
原创
2024-06-13 06:43:30
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