hadoop 个人收集资料分享

最新推荐文章于 2025-12-03 17:29:49 发布
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#大数据

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Hadoop在大数据领域的农业数据分析案例
大数据洞察的博客
05-24 932
本文章的目的是深入探讨Hadoop在大数据领域的农业数据分析中的应用。通过详细分析实际案例，展示Hadoop如何有效地处理和分析农业大数据，为农业生产、决策提供有价值的信息。范围涵盖了Hadoop的基本原理、农业数据的特点、数据分析的具体流程以及实际应用场景等方面。旨在帮助读者全面了解Hadoop在农业大数据分析中的作用和优势，为相关领域的研究和实践提供参考。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Hadoop和农业数据分析的相关背景知识，包括核心概念、架构和术语等。
大数据领域Hadoop的调优经验分享
软件工程实践的博客
10-26 304
那是一个普通的周一早晨，某电商平台的数据工程师小李正盯着屏幕上缓慢滚动的日志，额头上渗出细密的汗珠。前一天的周末促销活动产生了30TB的用户行为数据，按照惯例，这些数据需要在上午9点前完成清洗、聚合并生成销售报表。然而此刻，Hadoop集群的进度条却像凝固了一般——MapReduce作业已经运行了4个小时，进度停留在67%，而报表生成时间迫在眉睫。"又卡壳了？“部门主管张工走过来，语气中带着无奈。这已经是本月第三次出现集群性能问题。
企业级Hadoop数据平台架构设计经验分享
2401_89221445的博客
09-23 650
不要低估元数据管理：某次项目初期忽视NameNode的元数据压力，当inodes数量突破4亿时，NameNode重启时间长达12小时。教训是必须提前规划NN高可用和联邦架构，等参数要尽早配置。警惕隐性成本：为追求实时性引入Kafka作为中间层，却忽略了Kafka自身的运维复杂度。在某个项目中，Kafka集群的维护成本占整体平台的35%，远超预期。建议评估技术选型时，将运维成本纳入计算。数据质量先于速度：曾有一个团队过度追求处理速度，导致数据质量监控缺失。
精心收集的Hadoop学习资料
ykblog.github.io
01-28 2495
1、《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS》下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/w397090770/6643259。 　　2、《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/w397090770/6643279。 　　
Hadoop高手之路1—Hadoop简介
W_chuanqi的博客
10-25 858
高速发展的信息时代，新一轮科技革命和变革正在加速推进，技术创新日益成为重塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量，而“大数据”无疑是核心推动力。那么，什么是“大数据”呢？如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据？不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。
分享一个最新最全的hadoop学习资料
qingtianxl的专栏
05-19 858
Hadoop 2.0集群配置详细教程 原载地址：http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2012/09/18/2689902.html update: 20130518  大家可以尝试下Ambari来配置Hadoop的相关环境 快速的部署Hadoop,Hbase和Hive等并提供Ganglia和Nagios的监控功能,强烈推荐使用. http://w
Hadoop基础学习
weixin_46093984的博客
03-16 2038
Hadoop框架HDFS、MapReduce、YARN三大核心组件的讲解
Hadoop
tomyyyyy
01-02 1290
Hadoop 基础知识 大数据 大数据概念 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力 大数据不仅仅是数据的“大量化”，而是包含“快速化”、“多样化”和“价值化”等多重属性。 数据量大 根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍(大数据摩尔定律) 人类在...
初识Hadoop
一米八多的瑞兹的博客
05-20 582
概要 随着近几年计算机技术和互联网的发展，“大数据”这个词被提及的越来越频繁。与此同时，大数据的快速发展也在无时无刻影响着我们的生活。例如，医疗方面，大数据能够帮助医生预测疾病；电商方面，大数据能够向顾客个性化推荐商品；交通方面，大数据会帮助人们选择最佳出行方案。 Hadoop作为一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以利用Hadoop生态体系开发和处理海量数据。由于Hadoop有可靠及高效的处理性能，使得它逐渐成为分析大数据的领先平台。 大数据概述 什么是大数据 高速发展的信息时代，新一轮科技
《Hadoop实战》电子书免费分享学习
描述中明确指出该电子书是个人收集，并且强调仅用于学习使用，不可用于商业用途。这意味着电子书的分发和使用是受到限制的，用户在获取这本书后需要遵守版权相关的规定，不能将其用于商业盈利目的。这和版权法规定的...
Securing Hadoop
10-28
- **日志收集与分析**：讲解了如何利用Flume等工具收集Hadoop集群的日志，并使用Logstash、Elasticsearch等工具进行日志分析。 - **异常检测与响应**：探讨了如何基于日志数据分析结果来发现异常行为，并采取相应...
基于Hadoop的微博推荐系统的设计及实现.docx
05-15
该系统充分利用了Hadoop的特性，实现了高效的数据处理和个人化推荐。未来的研究方向将重点放在算法优化和系统性能提升上，以期进一步提高推荐的精度和用户体验。 总之，基于Hadoop的微博推荐系统为解决大规模个性化...
基于SSM的电力大数据开发，Hadoop与Python数据抓取及源代码文档说明
06-24
该项目的源代码作为个人毕设成果，展示了如何将Hadoop和Python技术应用到电力数据的收集、处理和分析中。源代码经过测试验证，能够成功运行，且在答辩中获得了96分的高分评价。项目文档详细说明了如何部署和运行代码...
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 390
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 852
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解
陈奕昆的博客
11-29 1274
本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
RocketMQ消息可靠性实战：从发送到消费的全流程保障
最新发布
喜欢炒股的码农
12-03 401
业务场景RabbitMQ问题RocketMQ优势支付系统网络抖动导致12%消息丢失SYNC_FLUSH + 自动重试 = 0%丢失订单系统消费端重试风暴Broker内置熔断 = 恢复时间20秒金融交易1000万条/天丢失12万条RocketMQ实测丢失率=0%
挣值管理中引入ES——更准确的用时间维度监控项目执行
qiyong的专栏
12-02 1156
传统挣值管理虽然能同时监控成本和进度，但其进度指标(如进度偏差SV和进度绩效指数SPI)均以货币价值为单位，导致项目后期评估失真，且难以区分关键路径与非关键路径任务的进度影响。ES指标通过引入"计划完成速度(PAR)"这一关键参数，将已完成工作量的预算价值(EV)转换为时间单位，使进度评估更加直观和可靠。本文将深入探讨ES指标的理论基础、计算方法及其在弥补传统挣值管理局限方面的价值，为项目管理者提供更全面的绩效评估工具。
运维hbase服务重启，导致应用查询异常 hbase:meta
SUPER5266的博客
12-03 112
HBase 中所有数据都是存放在 Region（分片）里的，而 Region 是动态拆分、移动、负载均衡的。hbase:meta 是 HBase 中最核心、最关键的系统表（metadata 表）。Region 当前由哪个 RegionServer 负责？这个 row key 属于哪个 Region？记录集群中所有用户表的 Region 分布情况。检查hbase服务稳定性，做好运维保证即可。这些信息都在 hbase:meta 里。在服务调用时发生了错误。
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