大数据Hadoop的基础知识与入门

【学习笔记】尚硅谷Hadoop大数据教程笔记 本文是尚硅谷Hadoop教程的学习笔记,由于个人的需要,只致力于搞清楚Hadoop是什么,它可以解决什么问题,以及它的原理是什么。至于具体怎么安装、使用和编写代码不在我考虑的范围内。 一、Hadoop入门 大数据的特点: Volume(大量) Velocity(高速) Variety(多样) Value(低价值密度) 1. Hadoop概念 是一个分布式系统基础架构 2. Hadoop优势 高可靠 高扩展性 高效性 高容错性 3. Hadoop组成 (1) HDFS架构概述 HDFS(Hadoop 阅读详情

随着大数据与云计算的应用十分广泛,在这里写一下我对大数据的基本认识与了解;

一、大数据是啥?

1.

(1)      举例子:商品推荐 问题(1)、大量订单如何存储  (2)、大量的订单如何计算

(2)      天气预报  问题  (1)、大量天气数据如何存储 (2)、大量天气数据如何计算

 2.核心问题  数据的存储 与数据的计算

3、Hadoop 要解决的问题就是上面两个问题

4. IBM提出大数据的定义5个v ,就是关于数据量大单词

 

二、如何学习大数据Hadoop

1.重要:原理与运行机制

2.操作: 开发程序(Java程序)

 

三、Google的基本思想;


3篇论文:

1.GFS (Google file system) : 分布式的文件系统(类似与网盘)----数据的存储----HDFS(Hadoop Distribute file system )

2.Page rank (搜索排名) 算法:        Google向量矩阵 大---小       -----数据的计算   Mapreduce 计算模型

3.Big Table (大表                         ------) NoSql 数据库  Hbase ( Hadoop  DataBase) 不支持事物

 

分布式文件系统 :思想来源:Google论文

   问题:1、数据不够安全  冗余度:Hadoop 默认是3    2、硬盘不够大 (多几块硬盘)

管理员:namNode  1+1 DataNode(具体存储


 



大数据初学者如何入门指南 学习使用流行的大数据存储和处理技术,如Hadoop、Spark和Hive,是入门的关键。了解数据的不同类型、数据存储和处理的基本概念以及常见的数据处理工具是很重要的。同时,了解编程语言,如Python或Java,也是必要的,因为它们在大数据领域中被广泛使用。通过以上的指南,你可以逐步入门大数据,并建立起自己的数据处理和分析能力。记住,大数据领域是一个广阔而有挑战性的领域,坚持学习和实践是取得成功的关键。然而,通过以下的指南,你将能够入门大数据,并开始构建自己的数据分析和处理技能。学习数据存储和处理技术。 阅读详情

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