MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed
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2023-09-07 13:15:03
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目录一、简介二、HDFS 1.1Namenode 1.2Sconedarynamenode 1.3Datanode&n
一、本地数据集上传到到数据仓库Hive1、 实验数据集的下载1. 将user.zip下载到指定目录 2.给hadoop用户赋予针对bigdatacase目录的各种操作权限 3.创建一个dataset目录用于保存数据集 4.解压缩user.zip文件 5.可以看到dataset目录下由两个文件 6.查看文件前五条记录 
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2023-07-23 23:20:25
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一：Hadoop简介优点：1：Hadoop是开源免费的。2：屏蔽了很多底层的复杂的实现，提供了方便用户操作的接口。3：支持在Hadoop上多种语言开发应用两大核心：分布式文件存储：HDFS 分布式文件处理：MapReduceHadoop成名原因：2008年4月利用910个结点的集群对1TB的数据进行排序，只用了209秒。引起大企业和高效对Hadoop进行引入和
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2023-07-12 12:31:23
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大数据技术原理与应用学习笔记（三）本系列历史文章分布式文件系统HDFSHDFS简介HDFS实现目标HDFS相关概念HDFS的核心概念——块块设计的好处名称节点和数据节点第二名称节点HDFS的体系结构HDFS的局限性HDFS的存储原理冗余存储（多副本存储）好处存储策略错误&恢复读写过程读过程写过程编程实践 本系列历史文章大数据技术原理与应用学习笔记（一）大数据技术原理与应用学习笔记（二）分
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2023-07-24 11:15:57
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2.1 Hadoop概论创始人：Doug Cutting 1.简介： 开源免费;操作简单，极大降低使用的复杂性;Hadoop是Java开发的;在Hadoop上开发应用支持多种编程语言、不限于Java； Hadoop两大核心：HDFS+MapReduceHDFS：海量数据存储MapReduce：海量数据的处理 2.起源：原本是文本搜索库，模仿谷歌的搜索引擎；融
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2023-05-26 14:08:20
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大数据技术原理与应用学习笔记（二）本系列历史文章HadoopHadoop简介Hadoop的特性Hadoop在企业中的应用架构Hadoop的版本Hadoop项目结构Linux和Hadoop安装Hadoop集群部署 HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop简介Hadoop两大核心：分布式文件系统
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2023-09-13 16:32:42
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1. hadoop 原理hadoop是apche基金会的一个开源项目，是一个可运行在大规模集群上的分布式并行编程框架，核心设计是HDFS（分布式文件系统）和mapreduce。为用户提供了底层细节透明的分布式基础设施。其中hdfs提供了高容错和高伸缩的特性，而mapreduce计算模型编写分布式应用程序相对简单，主要设计实现map、reduce类，其他并行编程复杂问题如分布式存储，工作调度，负载均
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2023-09-24 19:27:33
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一、RDD设计背景在实际应用中，存在许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是，目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。虽然，类似Pregel等图计算框架也是将结果保存在内存当中，但是，这些框架只能支持一些特定
原创
2021-03-07 20:17:52
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网上有很多介绍Hadoop安装部署的资料，这篇文章不会向大家介绍Hadoop的安装及部署方法，我会重点向大家介绍Hadoop实现的基本原理，这样当我们今后学习Hadoop生态相关的知识时可以快速入门。 Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会
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2023-08-11 13:19:55
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1.数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：A. 数据流阶段B. 运营式系统阶段C. 用户原创内容阶段D. 感知式系统阶段2单选(2分) 第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及A. 物联网、云计算和大数据B. CPUC. 个人计算机D. 互联网3单选(2分) 1TB = ( )MBA. 2^20（备注：2的20次方）B. 1024C. 1000D. 2^10（备注：
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2023-09-28 07:28:31
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文章目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、Secondary NameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构: Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN
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2023-07-24 11:14:08
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一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
近年来，大数据技术越来越吃香，也是追求高薪的必备技能之一。 近些日子，打算技术转型，开始研究大数据技术，基于对JAVA、LINUX系统有一定的基础，完成hadoop集群搭建（1个master和1个slave）。一、准备工具 VMvare、centOS6.3、SSH Secure客户端（具体安装过程这里不做描述） hadoop2.X压缩包与jdk安装包，我这里准备的JDK和Hadoop软件包如下所示
文章目录1. 搭建环境1.1 实验环境1.2 架构模型1.3 前期准备2. 软件环境依赖部署2.1 jdk安装及配置2.2 ssh免密钥配置3. Hadoop及Zookeeper部署3.1 Hadoop安装及配置3.1.1 解压hadoop-2.6.5.tar.gz：3.1.2 修改配置文件/etc/profile:3.1.3 修改 hadoop-env.sh 和 mapred-env.sh 配
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2023-06-14 22:15:30
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本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第2章，第2.3节，作者 （印）Vignesh Prajapati2.3 Hadoop MapReduce原理为了更好地理解MapReduce的工作原理，我们将会：学习MapReduce对象。MapReduce中实现Map阶段的执行单元数目。MapReduce中实现Reduce阶段的执行单元数目。理解MapReduce的数据流。深入理
Spark Streaming是对核心Spark API的一个扩展，它能够实现对实时数据流的流式处理，并具有很好的可扩展性、高吞吐量和容错性。Spark Streaming支持从多种数据源提取数据，如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis以及TCP套接字，并且可以提供一些高级API来表达复杂的处理算法，如：map、reduce、join和window等。最后，Spark Streaming支持将处理完的数据推送到文件系统、数据库或者实时仪表盘中展示。实际上，你完全可以将Spark的机器学习（machine learning） 和 图计算（graph processing）的算法应用于Spark Streaming的数据流当中。
原创
2022-06-18 22:38:38
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3图
1、简述对大数据组件的理解？Yarn：大数据组件运行的job的管理器Spark：分布式的利用内存进行分布式运算的大数据组件Hbase：基于Hadoop的大数据常用数据库Hive：基于Hadoop的大数据数据仓库，操作和关系型数据库（MySQL）类似2、hdfs文件系统中NameNode和DataNode的区别和联系？NameNode存储了元数据，并且调度，协调整个集群DataNode主要用来存储数
第0章大数据概论一、大数据概念大数据：Big Data,指的是无法在一定时间范围内使用常规软进行捕捉，管理和处理的数据的集合。需要新的处理模式来进行决策力。洞察收取海量、高增长和多样化的信息进行管理。二、大数据的特点大量高速多样性低密度值三、大数据的应用场景物流仓储零售旅游商品广告推荐保险金融人工智能…四、大数据的部门组织结构平台组：数据仓储组：数据挖掘：报表工程：第一章Hadoop简介一、什么是
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2023-07-25 20:09:02
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