hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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简介Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件 映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题
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2024-05-21 06:51:10
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一、Hadoop简介1.什么是HadoopHadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的。2.Hadoop的核心架构Hadoop Common:提供基础设施； Hadoop HDFS:(Hadoop Distributed File System)一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统； Hadoop MapReduce:一个分布式的离线并行计
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2023-09-20 10:30:43
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1.大数据与数据库1） 从Hadoop到数据库大家知道在计算机领域，关系数据库大量用于数据存储和维护的场景。大数据的出现后，很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案。Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。2） Hadoop的限制Hadoop非常适合批量处理任务，
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2023-11-08 19:01:26
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读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Hado
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2023-07-30 15:59:20
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转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标
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2023-07-20 23:26:02
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Hadoop 3种发行版本:
Apache Hadoop旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。(实验用,有各种JAR包冲突问题!)
Hadoop CDH(企业一般选这个)
HDP(不常用)
Hadoop MapReduce：用于并行处理大型数据集的基于YARN的系统。
Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop HDFS（
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2023-07-12 12:01:17
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一、HDFS 的设计思路 1）思路切分数据，并进行多副本存储； 2）如果文件只以多副本进行存储，而不进行切分，会有什么问题缺点不管文件多大，都存储在一个节点上，在进行数据处理的时候很难进行并行处理，节点可能成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理；存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低； 二、HDFS 的设计目标Hadoop Distributed File Syste
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2024-02-02 17:51:11
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关于Hadoop平台，网上有很多的资料，但是比较零碎，为了方便大家对这个平台有着充分的了解，笔者在此系统的介绍一下这个平台。1、什么是Hadoop?(1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统，数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理)，Ha
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2023-10-16 12:58:17
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Hadoop 中的MapReduce库支持几种不同格式的输入数据。例如，文本模式的输入数据的每一行被视为一个key/value pair,其中key为文件的偏移量，value为那一行的内容。每一种输入类型的实现都必须能够把输入数据分割成数据片段，并能够由单独的Map任务来对数据片段进行后续处理。一. 输入格式InputFor
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2023-07-16 22:10:04
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文章目录Hadoop概述MapReduce概述MapReduce 优点MapReduce缺点MapReduce大致流程：举一个简单的例子：HDFS概述HDFS的优点HDFS的缺点HDFS的数据读写过程YARN概述YARN的体系结构YARN的工作流程 Hadoop概述Hadoop 官网Hadoop的核心分为MapReduce、HDFS、YARN。Hadoop生态还包括ZooKeeper（分布式协调
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2023-07-24 10:12:28
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hadoop的生态系统 1, hbase简介 –HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库
–利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务
–主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存NoSQL数据库） 高
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2023-10-02 20:16:01
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大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，
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2023-07-24 10:53:30
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Hive、HBase、Impala、HDFS是Hadoop生态体系中常用的开源产品，各个产品间是一个什么样的关系，许多人都搞不清楚，本文将进行研究分析。Hadoop生态在了解Hive、HBase、Impala、和HDFS之前，先熟悉一下Hadoop的生态。Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型在计算机集群之间对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算
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2023-07-25 18:46:21
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1、Hbase产生背景1.1、hadoop特点（1）存储：对于任意格式的庞大数据集，hadoop可以做到安全存储（2）单条记录：无法在庞大数据集中做针对单条记录随机的低延迟的增删改查1.2、hive特点（1）存储：对于存储在HDFS上的结构化数据抽象成为一张二维表格，使用Hive进行各种Insert/select操作（2）单条记录：Hive还是天生不支持对于单 条记录的增删改查，也不是设计用来做单
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2023-09-13 10:44:18
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hadoop是什么？(1)Hadoop就是一个分布式计算的解决方案，也就是帮助我们把 一个任务分到很多台计算机来运算。(2)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理）Hadoop的数据来源可以是任何形式
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2023-07-16 22:13:14
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# HADOOP数据库与MPP数据库的对比与应用
在当今数据驱动的时代，企业对数据存储和处理的需求日益增长。HADOOP数据库和MPP（大规模并行处理）数据库是两种重要的解决方案。本文将探讨它们的结构、优缺点和应用场景，通过代码示例加深理解，并使用Mermaid语法呈现关系图和甘特图.
## 一、HADOOP数据库概述
HADOOP是一个开源框架，主要用于存储和处理大数据。它的核心组件包括H
原创
2024-09-24 05:16:34
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考虑到这一点，让我们从特定的视角将Hadoop与典型SQL 数据库做更详细的比较。 1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大 的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机 标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。 更
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2023-09-20 10:52:12
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数据库笔记1————数据系统概述一.主要内容/知识框架二.数据库系统的概念1.数据库数据库(DataBase DB)顾名思义：就是存放数据的仓库。严格来说，就是指长期存放在计算机内的，有组织的，可共享的数据集合。2.数据管理系统数据管理系统（DataBase Management System，DBMS）,是位于用户和操作系统之间的数据管理软件，帮助用户建立使用和管理数据库的软件系统。主要功能
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2024-01-14 19:33:52
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数据仓库的四个特点数据仓库具有以下的几个特点面向主题 与业务相关的类别，也就是说针对什么业务进行分析就划分成什么样的数据主题。eg:一个公司要分析销售数据，就可以建立一个专注于销售的数据仓库，使用这个数据仓库，就可以回答类似于“去年谁是我们这款产品的最佳用户”这样的一个问题。集成 将数据进行整合，加工成一致，统一计量单位，无歧义的数据，命名无冲突等。eg:多个产品的，有很多独立的销售数据库。集成就
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2023-09-20 10:52:23
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