了解Hadoop

最新推荐文章于 2025-02-12 15:53:58 发布
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文章标签： hadoop 大数据 分布式
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发展历程：

单机数据系统：

localFS单机存储、SQL单机计算

分布式系统：

扩展数据存储Hadoop：基于磁盘：Hadoop核心【HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架、资源管理和任务调度】+SQL on Hadoop【Hive、Impala、Presto】：

扩展数据计算spark：基于内存：spark核心+sparkSQL+sparkStreaming+MLlib+Graphx

qq_33803292
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大数据利器Hadoop：从基础到实战，一篇文章掌握大数据处理精髓！
邓邓子的博客
10-06 6219
在当今大数据时代，数据量的爆炸式增长对企业和技术提出了前所未有的挑战。如何高效地存储、处理和分析这些庞大的数据集，成为了亟待解决的问题。Hadoop作为一种分布式计算框架，应运而生，为大数据处理提供了有效的解决方案。Hadoop是一个由Apache软件基金会维护的开源项目，它基于Google的分布式文件系统（Google File System，GFS）和MapReduce计算模型设计。Hadoop的主要目标是处理大规模数据集，它可以在普通硬件集群上运行，从而降低了大数据处理的成本。
大数据技术Hadoop小白教程（一）——Hadoop概述及环境配置
weixin_68955195的博客
03-17 6978
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的概念，并且能够在廉价的硬件上运行。Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它能够将大规模数据集分布式存储在多个节点上，并提供高容错性和高可靠性。
Hadoop生态圈（一）- Hadoop详解
程序园@大Null
01-11 3579
HDFS基准测试、Hadoop配置文件详解、Hadoop概述、Hadoop是什么、Hadoop三大发行版本、Hadoop优势、Hadoop组成、Hadoop1.x、2.x、3.x区别、HDFS架构概述、YARN架构概述、MapReduce架构概述、HDFS、YARN、MapReduce三者关系、Hadoop运行模式、Hadoop3.x在centos上的完全分布式部署（包括免密登录、集群测试、历史服务器、日志聚集、常用命令、群起脚本）、安装目录结构说明、集群部署
Hadoop史诗级入门详解
h123456789999999的博客
06-06 6589
Hadoop最详细的入门讲解
一文读懂hadoop
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优快云博客技术，java高级工程师，业务层架构师，高级管理认证，毕业设计可以联系我
02-12 611
Hadoop是由java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。HDFS（分布式文件系统）：引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取MapReduce（计算框架）：MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分（Map计算/Reduce计算）再根据任务调度 器（JobTracker）对任务进行分布式计算。
Hadoop详细入门知识
githubcurry
10-17 6118
现在的我们，生活在数据大爆炸的年代。2020年，全球的数据总量达到44ZB，经过单位换算后，至少在440亿TB以上，也就是说，全球每人一块1TB的硬盘都存储不下。扩展: 数据大小单位，从小到大分别是: byte、kb、mb、Gb、Tb、PB、EB、ZB、DB、NB...单位之间的转换都是满足1024一些数据集的大小更远远超过了1TB，也就是说，数据的存储是一个要解决的问题。同时，硬盘技术也面临一个技术瓶颈，就是硬盘的传输速度(读数据的速度)的提升远远低于硬盘容量的提升。
Hadoop：全面深入解析
CloudJourney的博客
06-30 5705
本文从定义、架构、原理、应用场景、常见命令、安装与配置、性能优化、安全性、未来发展和社区支持等多个方面对Hadoop进行了全面深入的解析。希望通过本文，读者能够对Hadoop有一个清晰和全面的认识，并能够在实际工作中灵活运用这一强大的工具，解决大规模数据处理和分析的挑战。未来，随着大数据技术的发展，Hadoop必将发挥更大的作用，帮助企业和组织从海量数据中获取更多的洞察和价值。同时，它也可以用于ETL（抽取、转换、加载）过程，将数据从不同源系统提取出来，进行清洗和转换，最后加载到数据仓库中。
大数据之Hadoop图解概述
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
10-22 2万+
文章目录1 Hadoop是什么2 Hadoop 发展历史（了解）3 Hadoop 三大发行版本（了解）3.1 Apache Hadoop（常用）3.2 Cloudera Hadoop3.3 Hortonworks Hadoop4 Hadoop 优势（4 高）5 Hadoop 组成（面试重点）5.1 HDFS 架构概述5.2 YARN 架构概述5.3 MapReduce 架构概述5.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系6 大数据技术生态体系7 推荐系统框架图 1 Hadoop是什么 1）Had
认识Hadoop了解Hadoop
lh_12154的博客
06-14 948
Hadoop的起源可以追溯到2002年的Apache Nutch项目。Hadoop的发展史是大数据技术演进的一个缩影。最初，它只是作为一个开源搜索引擎Nutch的底层存储和处理框架，但随着网页数据的爆炸式增长，Nutch面临了巨大的可扩展性挑战。这一挑战催生了Hadoop的诞生。Google在2003年和2004年发表的两篇论文——描述GFS（Google File System）和MapReduce计算模型——为解决海量数据处理问题提供了理论基础。
Hadoop介绍：什么是Hadoop？了解Hadoop的应用
qq_74350135的博客
04-26 3409
Hadoop是一个功能强大、灵活多变的大数据处理框架，它在许多领域都有着广泛的应用前景。随着技术的不断发展和完善，Hadoop将继续为企业和组织提供高效、可靠的大数据解决方案。
Hadoop大数据开发项目实战数据云盘项目源代码+文档说明（高分项目）
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Hadoop大数据开发项目实战数据云盘项目源代码+文档说明（高分项目）Hadoop大数据开发项目实战数据云盘项目源代码+文档说明（高分项目）Hadoop大数据开发项目实战数据云盘项目源代码+文档说明（高分项目）Hadoop...
深入了解Hadoop配置文件的管理与应用
Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，主要用于处理大规模数据集的存储和计算。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System），以及MapReduce编程模型。为了实现高效配置与管理，Hadoop配置文件存放...
Hadoop学习第一课（简单了解Hadoop以及Hadoop3.2.2版本的安装部署）
whs0329的博客
11-30 2451
一.Hadoop（大数据组件） 广义：以hadoop软件为主的生态圈(Sqoop、Flume、Spark、Flink、Hbase、Kafka和cdh环境) 狭义：hadoop软件本身，开源的(在gitlab上可以看到源代码和地址)--开源必会存在bug 二.组成 Hadoop由以下三个部分组成： 1.hdfs 存储数据(可以理解为网盘)--hbase 2.mapreduce 计算作业(生产上不使用，但设计理念指导着其他框架，比如Spark和Flink) 3.yarn 资源(CPU、内存mem...
HADOOP HDFS详解
freellf的专栏
03-03 1335
Volume: 数据量非常大Variety:数据类型多样化，组成庞大的数据集的数据，有结构化的，半结构化的非结构化的数据。Velocity：数据增长的速度非常快Value: 数据的价值低数据快速增长超过硬件存储及传输增长的速度因硬件故障造成的数据丢失读取的数据的正确性hadoop是Apache基金会旗下一个开源的分布式存储和分析计算平台，使用java语言开发，具有很好的跨平台性，可以运行在商用(谦价)硬件上，用户无需了解分布式底层细节，就可以开发分布式程序，充分使用集群的高速计算和存储。
(萌新必看)Hadoop的基础知识
TS194919892003的博客
05-01 3299
认识Hadoop，详细版知识，萌新瞧一瞧哦！
Hadoop 入门教程（超详细）
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西门催学不吹雪
04-18 13万+
文章目录1. Hadoop 框架1.1 Hadoop 介绍1.1.1 Hadoop 是什么1.1.2 Hadoop 的发展历史1.1.3 Hadoop 三大发行版本1.1.4 Hadoop 的优势1.1.5 Hadoop 的组成 1. Hadoop 框架 1.1 Hadoop 介绍 1.1.1 Hadoop 是什么 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。 主要...
一文读懂Hadoop技术详细介绍
XYlittlework的博客
09-09 2798
一、背景 随着数据量的增大，存储技术出现以下问题， ①硬件问题：复制数据解决（RAID） ②分析需要从不同的硬盘读取数据：MapReduce 而Hadoop提供了以下功能， ①可靠的共享存储（分布式存储） ②抽象的分析接口（分布式分析） 首先简单解释一下大数据的概念，大数据实际上是不能使用一台机器进行处理的数据，大数据的核心是样本=总体。处理大数据所需要的关键技术主要包括以下要求， ①数据分布在多台机器，每个数据块都复制到多个节点，多个节点同时处理数据。 ②计算随数据走，网络IO速度 &l
Hadoop-hdfs读写流程
学习小天地
12-06 1327
HDFS写流程     写详细步骤： 客户端向NameNode发出写文件请求。 检查是否已存在文件、检查权限。若通过检查，直接先将操作写入EditLog，并返回输出流对象。 （注：WAL，write ahead log，先写Log，再写内存，因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作。如果后续真实写操作失败了，由于在真实写操作之前，操作就被写入EditLog中了，...
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