大数据技术要解决的难题——海量数据要如何存储，海量数据要如何处理？海量数据的存储问题不是现在才有的，在很早之前就用NFS(网络文件系统)将数据分开存储来解决海量数据的存储问题，但NFS有着明显的缺点。对海量数据进行分析时不能充分运用多台计算机进行分析。为解决第一个问题，从纵向扩展的角度来看，单台计算机的扩展空间是有限的，无论cpu,内存，磁盘怎么扩展也都是有限的，而且高端的服务器极其昂贵，成本极高
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2024-02-28 13:45:47
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hadoop是什么？ Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分不是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，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不
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2023-09-18 10:00:00
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redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。
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2024-01-02 21:54:36
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1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色传统的数据分析使用关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）的数据库来创建数据仓库和数据集市，以便使用商业智能工具进行分析。RDBMS 数据库采用的是写时模式（Schema-on-Write）的方法，而这种方法有许多缺点。传统数据仓库的设计思想是用于提取、转换和
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2024-09-11 22:02:59
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前言 针对Hadoop的一些基础概念和术语进行整理。1、Hadoop是什么？ 分布式的解决方案。2、Hadoop解决了什么问题？ 分布式存储和分布式计算的问题。3、Hadoop如何处理数据？ Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有
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2023-09-06 14:09:14
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Hadoop-HDFS,思想的总结Hadoop的工作离线数据处理的简单流程(也就是不是实时更新是数据,如果要实时更新,就要用到spark进行实时处理): 流程:①②③④⑤⑥⑦⑧ ① :是产生的数据源,会将客户的操作等以日志的形式保存 ② :这些数据都会上传到Tomact服务器上,进行保存 ③ :通过flume对保存到磁盘的数据,进行捕抓到HDFS中的各个datenode ④ :通过mapreduc
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2023-08-16 17:35:47
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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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1.先说说什么是Hadoop？ 个人理解：一个分布式文件存储系统+一个分布式计算框架，在其上还有很多的开源项目来丰富他的功能，如Hbase,hive等等。官方：Hadoop是一个用Java编写的开源系统，可安排在大规模的计算平台上，从而提高计算效率。本质上它只是一个海量数据处理平台架构。2.Hadoop与MapReduce，有什么关系？ Hadoop生态圈的三个工具：第一，Hbas
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2023-09-13 10:46:45
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某hadoop集群的某个datanode节点主机有坏盘，但是没有配件及时更换，当几天后更换，启动datanode节点时，CM界面显示对应的XDYDAT10主机可用空间告警。如下图：检查该datanode空间使用情况：hdfs使用率86.88%，剩余空间976.62GB，但是主机单个磁盘空间大都100%。如下图：而且执行数据均衡时，显示“Thecluster is balanced”，程序退出。处理
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2023-12-07 10:36:52
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Hadoop相关概念Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，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.核心Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.优点Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
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2023-07-24 11:04:20
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1.hadoop是什么？ 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，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何
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2023-06-28 15:51:47
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# Hadoop处理数据
## 简介
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源软件框架。它采用了Google的MapReduce思想，能够有效地处理海量数据，并为用户提供高性能的数据分析和处理能力。本文将介绍Hadoop的基本概念以及如何使用Hadoop来处理数据。
## Hadoop基本概念
Hadoop由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File S
原创
2024-03-21 05:16:26
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由于Hadoop需要运行在Linux环境中，而且是分布式的，因此个人学习只能装虚拟机，本文都以VMware Workstation为准，安装CentOS7，具体的安装此处不作过多介绍，只作需要用到的知识介绍。VMware的安装，装好一个虚拟机后利用复制虚拟机的方式创建后面几个虚拟机，省时省力，需要注意的是需要修改每个虚拟机的IP与主机名。所有虚拟机采用NAT模式上网，而且要保证与物理主机的IP互相
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2023-12-15 19:37:21
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入门简介： 本文是讨论 Hadoop 的系列中的第一篇。本文介绍 Hadoop 框架，包括 Hadoop 文件系统 (HDFS) 等基本元素和常用的节点类型。学习如何安装和配置单节点 Hadoop 集群，然后研究 MapReduce 应用程序。最后，学习使用核心 Web 界面监视和管理 Hadoop 的方法。尽管 Hadoop 是一些大型搜索引擎数据缩减功能的核心部分，但是它实际上是一个
在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Had
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2023-06-14 22:16:42
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# 用Hadoop处理CSV格式的文件
## 引言
在大数据时代，CSV（Comma Separated Values）格式以其简单明了的特点成为了常用的数据存储格式。然而，随着数据规模的不断扩大，传统的处理方式已经难以应对。Hadoop作为一种开源的大数据处理框架，为我们提供了强大的处理能力。本文将介绍如何使用Hadoop来处理CSV格式的数据，并提供相关的代码示例。
## Hadoop生
1、Hadoop解决了哪些问题？###由于硬盘存储能力的提升速度远大于数据读取的提升速度，1T硬盘对应的读取速度为100M/s，因此需要花费两个多小时的时间来读取所有数据，而如果我们拥有100个硬盘并行读取，则只需要花费大约两分钟，所以我们更加愿意去共享硬盘来获取更快的读取速度，而这样就会出现两个问题：数据存储问题：由于硬盘数量变大，硬盘出错的可能性也会相应变大，这就需要我们对数据进行备份，Had
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2024-01-16 18:08:43
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?数据治理这个问题对于我一个小白来说，好像有点宽泛，从我自己的感觉来说，数据治理应该是有过很多数据体系建设经验之后的一些总结，今天我们就参考一些大佬的建议，对谈一谈数据治理，对以往内容感兴趣的同学可以参考?：第一篇: Hadoop之数据仓库概述.第二篇: hadoop数仓建设之日志采集.第三篇: Hadoop数仓建设之数据同步.第四篇: Hadoop数仓建设之数据模型.第五篇: Hadoop数仓建
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2023-10-03 11:45:06
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该文章为lagou学习记录笔记，里面的资源和内容来自lagou，作为大数据菜鸡，如果内容部分有错误还请各位大佬指出并纠正，谢谢?大数据技术解决的是什么问题？大数据技术解决的主要是海量数据的存储和计算 大数据的定义：是指无法在一定时间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。 大数据的特点：5v（volumn–大量、velocity–高速、variety–多样、veracit
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2023-07-20 20:44:42
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简化流程input: 读取输入文件map： 文件切片，并切片数量执行MapTask任务shuffle：分区、排序, 并将任务结果写入分区中reduce：从分区中读取数据，每个分区分配一个ReduceTaskoutput：数据输出到文件系统MapTask工作机制并行度与决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个split切片分配一个mapTask默认 切片大小=blocks
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2023-06-14 22:16:55
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