大数据性能测试的目的1.大数据组件的性能回归，在版本升级的时候，进行新旧版本的性能比对。2.在新版本/新的生产环境发布之后获取性能基线，建立可度量的参考标准，为其他测试场景或者调优过程提供对比参考。3.在众多的发行版本中进行测试比对，为PoC测试提供参考数据。4.支持POC测试，得出结论，到时候可以根据业务模型和需求，或者根据客户需求选择不同的方案。5.在客户方进行性能测试，达到客户要求的性能标准
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2023-12-15 08:49:39
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HDFS: 用于存放一切信息的分布式的文件系统。大数据系统由于其涉及到的数据量较大所以往往需要仰赖于一个数据仓库系统，将所有的数据能够分门别类地存储起来，而HDFS就是这样一个仓库。需要注意一点，HDFS并不是我们通常实际用来查询或者处理数据的数据仓库组件，其更像是仓库本身，是一个偏硬件，偏系统化的概念，用于将所有的信息都囊括进去。MapReduce: 软件框架，编写程序。用于实际进行计算数据
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2024-01-15 17:48:21
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离线计算组件1.1 hive 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。但是在转换为MapReduce的计算过程中，计算速度
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2023-08-28 20:47:02
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大数据概要流程图解析1)数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME 2)数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群 3)数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive 4)数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具 5)数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品 6)整个过程的流程调度：hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品什么
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2023-10-20 13:26:05
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大数据平台架构：大数据平台组件：简单介绍一下大数据平台的一般架构？列举一些常见的组件1、数据源大数据处理的起点，数据来源一般包括：业务数据、日志数据、埋点数据、第三方数据。2、数据采集数据采集(或数据同步)是将各种数据来源统一采集/同步到数据仓库中，包括全量和增量两种采集方式。常用的采集工具包括：Sqoop：用于HDFS与关系型数据库(如：mysql、Postgres、Oracle)之间的同步。C
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2023-11-27 09:01:22
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Spark SQLSpark SQL 是 Spark 处理结构化数据的程序模块。它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。RDD 的全称为 Resilient Distributed Datasets，即弹性分布式数据集，是 Spark 基本的数据结构。Spark 使用 RDD 作为分布式程序的工作集合，提供一种分布式共享内存的受限形式
文章目录一、Hadoop&HIVE1.1 HDFS读写流程1.1.1 HDFS读流程1.1.2 HDFS写流程1.2 HDFS文件和目录数过多问题1.3 文件压缩格式及存储格式1.3.1 存储格式1.3.2 压缩格式1.4 MR Shuffle过程1.5 MR任务优化1.5.1 输入小文件过多1.5.2 数据倾斜1.6 HIVE SQL1.7 HIVE架构及解析成MR的过程1.8 HIV
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2024-02-22 23:49:20
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文章目录一、 RDD 概述1.1 RDD 引入之IO流1.2 什么是 RDD1.3 RDD 特性二、RDD 编程2.1 编程模型2.2 RDD的创建及分区数指定2.3 Transformation 转换算子 *2.3.1 Value类型2.3.2 双Value类型2.3.3 Key-Value 类型2.4 Action 行动算子2.5 RDD 序列化2.6 RDD 依赖关系2.7 Spark 任
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2024-03-26 16:37:42
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本文目录Hadoop 原理hdfs读流程hdfs写流程Hive 原理HBase 原理Flume 运行原理kafka 原理MapReduce 原理Spark 原理 Hadoop 原理hdfs读流程HDFS文件读流程：客户端读取数据的过程如下：（1）首先客户端会调用FileSystem. open()方法获取的dfs实例，dfs会向远程的NameNode发送RPC请求。 （2）然后NameNode会
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2023-08-01 14:38:05
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大数据处理组件HDFS : 数据存储
Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的
具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、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，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。hdfs优点：
1、高容错性
1)数据自动保存多个副本。它通过增加副
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2023-09-22 15:26:52
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目录
1 Zookeeper
1.1 Zookeeper 的概述
1.1.1 ZooKeeper 如何保证数据一致性
1.2.2 Zab 一致性协议
1.2:Zookeeper的特点
1.3.Zookeeper的应用场景
1.3.1 数据发布/订阅
1.3.2 命名服务（一般文件名不能相同，使用zookeeper命名）
1.3.3 分布式协调/
原创
2021-04-09 19:11:39
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1.大数据架构图谱 文件系统 HDFS Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。  
HBASEHBase Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop列数据库，是一种OLTP 数据库nosql ，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等Sqoopsqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁，主要有两个方面(导入和导出)：1、将关系型数据库的数据导入到Hadoop 及其相关的系统中，如 Hive和HBase2、 将数
原创
2023-05-11 13:44:00
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L查询功能，其本质是将SQL转换为MapReduce程序。：是Master节点，管理数据块映射，处理客户端的读写请求，配置副本策略，管理HDFS的名称空间； 1、spark rdd：弹性分布式数据集。
原创
2023-06-07 09:50:16
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Hadoop和大数据在人们对云计算这个词汇耳熟能详之后，大数据这个词汇又在最短时间内进入大众视野。云计算对于普通人来说就像云一样，一直没有机会能够真正感受到，而大数据则更加实际，是确确实实能够改变人们生活的事物。Hadoop从某个方面来说，与大数据结合得更加紧密，它就是为大数据而生的。大数据的定义“大数据”（big data），一个看似通俗直白、简单朴实的名词，却无疑成为了时下IT界最炙手可热的名
# 实现大数据组件Hive的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现大数据组件Hive。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Hadoop |
| 步骤二 | 配置Hadoop |
| 步骤三 | 安装Hive |
| 步骤四 | 配置Hive |
现在让我逐步告诉你每个步骤需要做什么。
## 步骤一：安装Hadoop
原创
2024-01-17 07:28:26
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毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总?感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。?1、项目介绍技术栈： Python语言、Flask框架、Echarts可视化、百度地图、sqlite数据库、HTML
# 如何入门Apache Storm：新手指南
Apache Storm是一个开源的实时计算系统，广泛应用于大数据领域，能够处理实时数据流。这篇文章将帮助你一步步搭建自己的Storm组件，并且解析每一步的代码。作为一个刚入行的小白，你可能会感到有些迷茫，不过别担心，跟着下面的流程和示例代码进行，你就能够掌握Storm的基本用法。
## 步骤流程概述
下面是搭建Storm组件的一个基本流程：
apache大数据数仓各组件部署搭建第一章 环境准备1. 机器规划准备3台服务器用于集群部署，系统建议CentOS7+，2核8G内存172.19.195.228 hadoop101 172.19.195.229 hadoop102 172.19.195.230 hadoop103[root@hadoop101 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux re
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2023-12-08 23:17:58
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1 Spark概述1.1 什么是Spark1、定义 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。 2、历史 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，项目采用Scala编写。 2010年开源; 2013年6月成为Apache孵化项目 2014年2月成为Apache顶级项目。1.2 Spark内置模块Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错
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2023-10-18 21:18:11
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