大数据（分布式计算框架+分布式存储）

最新推荐文章于 2025-07-02 18:43:23 发布
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本文深入探讨了Spark和MapReduce在大数据处理领域的区别与优劣，分析了它们的工作原理、适用场景及性能表现，同时介绍了分布式存储系统HDFS与Ceph的特点与优势，为读者提供了全面的大数据技术视角。

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大数据——分布式部署
zq771793683的博客
06-20 1036
之前学期的大数据内容都是在伪分布式下完成的，若想了解伪分布式，可以找前几天的内容，今天主要是针对与分布式部署。安装方式    在Linux上手动将配置好的Hadoop分发给其他机器。不使用工具。        Linux环境的配置：                            ip（几台虚拟机都在一个网段中）                            主机名（主机名最好一样，...
【大数据】分布式计算框架算法
大雨的博客
09-07 1764
分布式计算框架算法是为了解决大规模数据处理问题而设计的一系列算法。这些算法能够在多台计算机上分布执行计算任务，通过网络连接协同工作，从而提高数据处理速度和效率。常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark等。
分布式大数据计算框架
huxian1234的专栏
05-29 1242
胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电子工业出版技术成长领路人称号，荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专家称号。
大数据知识梳理
2501_92661596的博客
07-02 924
1、Volume，数据量大2、Variety，数据类型多大数据由结构化和非结构化数据组成：10%的结构化数据，存储在数据库中；90%的非结构化数据，与人类信息密切相关。3、Velocity，处理速度快4、Value，价值密度低。
大数据技术入门：MapReduce（分布式计算框架）
我这么骄傲的一个人。
07-07 1388
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。——来源于百度百科。MapReduce核心特性 大数
面向大数据的分布式计算框架：Apache Arrow的高性能数据存储
AI天才研究院
12-29 2057
1.背景介绍 大数据时代，数据量越来越大，传统的数据处理方法已经不能满足需求。分布式计算框架成为了解决大数据问题的重要手段。Apache Arrow 是一种高性能的数据存储和处理框架，专为分布式计算环境设计。它通过提供一种高效的内存布局和数据结构，以及一种跨语言的数据交换格式，来帮助开发者更高效地处理大数据。 本文将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作...
大数据处理系统，分布式存储系统和分布式计算框架介绍
多智时代的博客
03-21 8869
整个大数据处理的体系，按我的理解可以分为两个部分，一个是分布式存储系统、另一个是分布式计算框架。分布式存储系统主流是HadoopDFS，其他还有Ceph和Swift。分布式计算框架主流是MapReduce，Storm和Spark。 首先说分布式存储系统HadoopDFS。它是一种本地文件系统之上的更高的抽象，把跨节点的组成的文件系统看成一个逻辑上的整体。它存储的思路是，把文件分成一个个block，...
大数据分布式计算框架设计(1).pptx
06-24
为了提高计算效率，应对大规模数据处理，大数据分布式计算框架应运而生。该框架通过将数据分散到多台计算机上进行处理，不仅大幅度提升了计算速度，还能够根据需求动态地添加或删除计算节点，以适应数据量的增长。...
Python语言与大数据分布式计算作业
最新发布
08-09
本课程深入探讨了Python语言在大数据分布式计算中的应用，内容涵盖了从基础的数据处理到高级的大数据处理框架的使用。通过本课程，学员不仅能够掌握Python的基础语法和高级特性，还能了解和实践如何使用Python进行...
多模型数据统一存储的大数据分布式存储平台方案分享
08-04
星环科技的企业级一站式多模型大数据基础平台 Transwarp Data Hub（TDH）是基于领先的多模型技术架构，提供统一的接口层，统一的计算引擎层，统一的分布式存储管理层，统一的资源调度层，以及异构存储引擎层。...
大数据分布式系统平台框架
03-27
大数据分布式系统平台框架 ...10. Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架。 大数据分布式系统平台框架是一个功能强大、灵活、可靠的解决方案，旨在帮助企业快速构建大数据平台，提高数据处理效率，降低运维成本。
大数据框架分布式部署
IT时代周刊
05-21 470
大数据内容都是在伪分布式下完成的，若想了解伪分布式，可以找前几天的内容，今天主要是针对与分布式部署。 安装方式 在Linux上手动将配置好的Hadoop分发给其他机器。不使用工具。 Linux环境的配置： ip(几台虚拟机都在一个网段中) 主机名(主机名最好一样，后面跟个数字) 本地映射，DNS，防火墙，selinux(/etc/selinux/config) 扩展：Hadoop启动...
大数据之Hadoop分布式计算框架MapReduce
zouyang920的博客
04-27 1607
Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集。MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map的输出进行排序，然后输入到reduce 中。MapReduce 框架专门用于 键值对处理，它将作业的输入视为一组 对，并生成一组 对作为输出。
大数据 --分布式计算框架MapReduce介绍
weixin_43874875的博客
11-20 888
Hadoop组成 Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。 Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。 Hadoop Yarn：基于HDFS,用于作业调度和集群资源管理的框架。 什么是计算框架？ 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构。用于去解决或者处理某个复杂的计算问题。...
分布式大数据系统概览（HDFS/MapReduce/Spark/Yarn/Zookeeper/Storm/SparkStreaming/Lambda/DataFlow/Flink/Giraph）
夏栀的博客
01-10 820
分布式大数据处理系统概览（四）   本博文主要对现如今分布式大数据处理系统进行概括整理，相关课程为华东师范大学数据科学与工程学院《大数据处理系统》，参考大夏学堂，下面主要整理HDFS/MapReduce/Spark/Yarn/Zookeeper/Storm/SparkStreaming/Lambda/DataFlow/Flink/Giraph有关的内容。 分布式大数据处理系统大纲 分布式大数据...
玩转大数据14：分布式计算框架的选择与比较
沛哥儿的专栏
12-11 2007
分布式计算框架是一种先进的软件工具，它可以将计算任务划分为多个子任务，并在多个节点上并行执行。这种框架的设计目标是为了提高计算效率，同时降低计算的复杂性。它通过资源管理器、调度器和通信库等组件的协同工作，实现了在分布式环境下的计算资源管理和任务调度。
大数据分布式存储操作
dmbds20的博客
10-09 841
大数据分布式存储操作 1.搭建集群 角色=进程 搭建集群的模式分为三种： ①伪分布式 在一台服务器上，启动多个进程，分别表示多个角色 ②完全分布式 在多台服务器上，每台服务器启动不同角色的进程，使用多台服务器组成HDFS集群 block副本数+自己本身<=DataNode节点数 ③高可用的完全分布式 因为namenode有可能会挂掉，所以在这中模式中，会对namenode做一个备份 2.搭建...
Hadoop大数据原理(3) - 分布式计算框架MapReduce
小爱玄策
05-12 967
Hadoop出现前就已经有了分布式计算，那个时候的分布式计算是专用的系统，只能专门处理某一类计算，比如进行大规模数据的排序。这样的系统无法复用到其他的大数据计算场景，每种应用都需要开发与维护专门的系统，通用性不够。直到Hadoop MapReduce的出现，使得大数据计算通用编程成为可能。我们只要遵循MapReduce编程模型，只需投入经历编写业务处理的逻辑代码，就可以运行在Hadoop分布式集群上，无需关心分布式计算是如何完成的。
MapReduce：大数据分布式计算框架解析
"该资源是关于大数据技术框架的讲解，主要聚焦于MapReduce，这是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架。文档共44页，详细介绍了MapReduce在大数据处理中的应用，包括数据分布式存储、作业调度、容错机制以及机器...
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