大数据笔记3.9

最新推荐文章于 2026-01-06 12:41:16 发布
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#hadoop

博客主要介绍了完全分布式的步骤，结合标签可知是Hadoop的完全分布式步骤，涉及Hadoop在分布式环境下的搭建流程等信息技术关键内容。


完全分布式的步骤

大数据Hadoop教程-学习笔记01【大数据导论与Linux基础】
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02-21 1758
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大数据之路 读书笔记 Day5 数据同步遇到的问题与解决方案
frank-liang的博客
07-14 2809
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大数据自学笔记
m0_62373413的博客
10-04 494
机器学习与深度学习方向的自学笔记
大数据笔记
weixin_45450980的博客
06-18 2210
文章目录1、大数据简介2、Linux2.1 安装部署2.2 windows连接虚拟机**作业**2.3 常用命令**系统相关命令****文件相关命令****软件安装操作**shell脚本脚本定时作业3、Hadoop3.1 为什么要用hadoop3.2 Hadoop的简要介绍3.3 谷歌的三篇论文3.4 Hadoop的发展历史3.5 Hadoop的版本介绍3.6 Hadoop的官网介绍3.7 Hadoop的组成部分3.8 Hadoop的生态系统3.9 Hadoop的安装部署3.9.1 单机版3.9.2 伪分布
2 | 史上最全大数据笔记-ZooKeeper
m0_61696517的博客
05-29 778
1. zookeeper是一个为分布式应用程序提供的一个分布式开源协调服务框架。是Google的Chubby的一个开源实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。主要用于解决分布式集群中应用系统的一致性问题。2. 提供了基于类似Unix系统的目录节点树方式的数据存储。3. 可用于维护和监控存储的数据的状态的变化，通过监控这些数据状态的变化，从而达到基于数据的集群管理4. 提供了一组原语(机器指令)，提供了java和c语言的接口。
江西理工大数据笔记
qq_43697256的博客
06-18 1182
文章目录1、大数据简介2、Linux2.1 安装部署2.2 windows连接虚拟机**作业**2.3 常用命令**系统相关命令****文件相关命令****软件安装操作**shell脚本脚本定时作业3、Hadoop3.1 为什么要用hadoop3.2 Hadoop的简要介绍3.3 谷歌的三篇论文3.4 Hadoop的发展历史3.5 Hadoop的版本介绍3.6 Hadoop的官网介绍3.7 Hadoop的组成部分3.8 Hadoop的生态系统3.9 Hadoop的安装部署3.9.1 单机版3.9.2 伪分布
Hadoop笔记
HuDie340的博客
06-08 1979
1.hadoop环境搭建，linux命令（vi);2.分布式的基本概念，cap理论（遵循此原则开发分布式数据库），hdfs,mapreduce；3.3.1；3.2重点；4.map，reduce过程，优缺点（第一二个版本）；6.6.3；7.sqoop；8.Zookeeper，yarn，mapreduce优缺点解决问题。
大数据 ClickHouse 笔记二
Gavin31415926的博客
09-02 408
普通视图不保存数据，保存的仅仅是查询语句，查询的时候还是从原表读取数据，可以将普通视图理解为是个子查询。物化视图则是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新进行了组织，你可以理解物化视图是完全的一张新表。
大数据技术学习笔记（三）—— Hadoop 的运行模式
hu_wei123的博客
10-22 928
Hadoop运行模式包括：本地模式 ：hadoop默认安装后启动就是模式，就是将来的数据存在Linux本地，并且运行MR程序的时候也是在本地机器上运行；伪分布式模式：其实就只在上启动HDFS集群，启动YARN集群，并且数据存在HDFS集群上，以及运行MR程序也是在YARN上运行，计算后的结果也是输出到HDFS上。本质上就是利用一台服务器中多个java进程去模拟多个服务；完全分布式模式：完全分布式其实就是。
Hadoop学习笔记---hadoop入门
weixin_42488772的博客
02-15 817
大数据概述
DAMA学习笔记(十三)-大数据和数据科学
weixin_44852067的博客
08-10 1767
组织的大数据战略需要与其整体业务战略和业务需求保持一致并提供支持，并成为其数据战略的一部分。1）组织试图解决什么问题，需要分析什么。2）要使用或获取的数据源是什么。3）提供数据的及时性和范围。4）对其他数据结构的影响以及与其他数据结构的相关性。5）对现有建模数据的影响。组织应仔细管理与大数据源相关的元数据，以便对数据文件及其来源和价值进行准确的清单管理。数据量大（Volume）、数据更新快（Velocity）、数据类型多样/可变（Variety）。数据黏度大（Viscosity）。
基于Django3.2+py3.9的靓号管理系统python源码+学习笔记.zip
04-11
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2021-02-13 大数据课程笔记 day24
qq_44745905的博客
02-13 1114
@R星校长 Lucene 与 ElasticSearch 概述 Lucene 全文检索 Lucene 概述 Lucene 是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像http://www.baidu.com/ 或者 google Desktop 那么拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。 lucene 能做什么 ： 本质就是给搜索内容定位 要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你.
【Hadoop】Linux（CentOS7）下安装Hadoop集群
feizuiku0116的博客
12-31 1199
本文记录了在CentOS7环境下使用Java21搭建Hadoop集群的过程。实验使用三台虚拟机(feilink1-3)，配置了Hadoop用户和SSH免密登录。详细介绍了Hadoop 3.3.4的安装步骤，包括文件解压、目录配置，以及关键配置文件的修改（workers、hadoop-env.sh、core-site.xml等）。配置内容涵盖NameNode和DataNode设置、HDFS权限、块大小等参数，以及MapReduce和YARN相关配置。所有操作主要在feilink1节点执行，为后续Hadoop集
WPF 中控件样式定义的三种方式详解
bugcom的博客
01-03 1122
本文详细介绍了WPF中定义控件样式的三种主要方式：内联属性设置（直接为控件设置属性）、隐式全局样式（无x:Key的TargetType样式）和显式键控样式（带x:Key的样式）。重点分析了每种方式的优缺点及适用场景：内联方式简单但难维护，隐式样式统一但缺乏灵活性，显式样式灵活但存在重复代码。文章还深入讲解了样式继承（BasedOn）的高级用法，通过定义基类样式实现属性复用，有效解决了重复代码问题。这些方法不仅适用于Button控件，同样可应用于TextBox、ComboBox等其他常见控件，帮助开发者构建统
hadoop平台问题总结
最新发布
sunxunyong的博客
01-06 261
控制 Hive 是否将 CTE（WITH 子句）的结果物化（materialize）到临时表中，以避免重复计算。不创建HDFS目录：/user/hive/warehouse/target_table/dt=20251214/true：使用 Spark 内置的 Parquet 数据源（更快、功能更全）1、解决spark有数据，tez读不到数据问题。2、解决tez有数据，spark读不到的问题。– 问题SQL：没有数据也会创建分区元数据。4、解决无数据创建分区的问题。递归子目录作为输入，得开启。
大专Hadoop课程考试方案设计
laocooon的博客
01-06 172
摘要：本文针对大专院校Hadoop课程考试设计了一套理论与实践相结合的考核方案。方案包含三种考核形式：上机实操（40%-50%）、笔试（30%-40%）和课程设计（20%-30%）。笔试侧重核心概念与原理，包含选择题、填空题和简答题；上机实操考察环境搭建、命令操作和编程能力；课程设计则通过实际项目评估综合应用能力。建议按6:3:1的难度梯度分配题目，适当提高实践考核权重，以符合应用型人才培养目标。该方案强调避免死记硬背，注重动手能力和原理理解，并提供考前模拟练习建议。
如何在 Red Hat Linux 8 上搭建高性能 Hadoop YARN 集群，并进行资源隔离与任务调度优化
A5互联
01-05 1117
在大数据平台建设中，高性能 Hadoop YARN 集群是支撑海量数据处理的核心架构之一。A5IDC在本教程以 Red Hat Linux 8 为操作系统，详细讲解如何构建一个高性能的 Hadoop YARN 集群，并重点介绍资源隔离（基于 Linux cgroups）与任务调度优化（CapacityScheduler／FairScheduler）的方法。方案兼顾生产可用性、性能调优与可维护性。
基于Hadoop的健康饮食推荐系统的设计与实现（源码+论文+部署+安装）
知识分享
01-05 939
基于MySQL构建数据库，核心数据表包括用户表（存储用户基本信息与隐私数据）、管理员表（存储管理员账号权限信息）、饮食记录表（存储用户饮食记录与审核状态）、反馈建议表（存储用户留言与管理员回复）、菜品类型表（存储菜品分类信息），通过合理的字段设计与主键关联，保障数据的一致性与完整性。核心技术选型与应用：详细阐述Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive等）、Spring Boot、Vue.js、Python爬虫、推荐算法等关键技术的选型依据，说明各技术在系统中的具体应用场景与作用。
掌握Java基因测序框架，提升大数据处理能力
4.3 大数据处理框架：应用大数据框架，如Hadoop和Spark，进行基因组数据处理。 4.4 内存管理优化：内存管理的优化策略，以提高处理速度。 4.5 并行算法设计：设计并行算法来加速基因组数据的处理。 4.6 索引结构优化...
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