Hadoop知识集合

最新推荐文章于 2023-04-26 16:05:00 发布
最新推荐文章于 2023-04-26 16:05:00 发布
阅读量157 收藏
点赞数
分类专栏： Hadoop
博客聚焦于Hadoop Map领域，探讨了如何处理跨行Block和InputSplit的问题，为Hadoop相关开发提供了关键思路，属于信息技术中大数据开发范畴。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Hadoop知识点大全
默主归沙的博客
03-27 3270
一、大数据的概述 1、大数据的概念和特征(重点) --1. 概念： 海量数据，数据种类多样化，增长速度块，无法使用常规分析管理工具进行管理的数据集合 --2. 特征(4V) volume: 巨大的数据量 variety: 数据种类多样化 --结构化的数据 --半结构化的数据 --非结构和的数据：网页，视频，音频等，占现在数据量的90% volecity: 增长速度块 value: 价值密度低 2、大数据的应用前景 --1.应用案例 预测犯罪，城市规划，远程医疗，预测选举...
Hadoop知识点整理
wenhui12345的博客
08-21 2697
本文是根据《Hadoop权威指南》的知识点进行归纳整理，基本涵盖hadoop重要的知识点。
Hadoop之命令集合（全）
iteye_14970的博客
08-19 249
Hadoop命令系列文章共5篇，链接地址如下： Hadoop之文件系统Shell Hadoop之命令指南 Hadoop之HDFS命令 Hadoop之MapReduce命令 Hadoop之YARN命令 希望对大家能有所帮助，不正确的地方希望留言讨论。...
hadoop指令集合
齐梦星空
10-15 178
查看远程问价列表 hadoop fs -ls hdfs:/192.168.117.101:9000/ 创建文件目录 hadoop fs -mkdir hdfs://192.168.117.101:9000/book 从本地拷贝文件到远程 hadoop fs -copyFromLocal JAVA_learing.jar hdfs://192.168.117.101:9000/ //...
Hadoop入门详解以及Hadoop集群搭建
weixin_45236540的博客
04-26 1841
Hadoop基础知识入门详解，CentOs8搭建Hadoop集群
Hadoop和大数据：60款顶级开源工具
Make progress step by step everyday.....
08-10 2212
2015-08-10 优快云大数据 说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率（CAGR）高速增长；到2020年，市场产值会
Hadoop常用命令集合
绿萝蔓蔓绕枝生
09-04 2027
1、mkdir 创建文件夹； 使用方法 hadoop fs -mkdir /path #创建单个文件夹 hadoop fs -mkdir -p /path #递归创建多个文件夹 2、ls、lsr 查看文件或文件夹信息； 使用方法 hadoop fs -ls /path hadoop fs -lsr /path #递归查看文件或文件夹信息 3、 mv 将文件从源路径移动到目标路径。这个命令允许有多个源路径，此时目标路径必须是一个目录。不允许在不同的文件系统间移动文件。 使用方法 hadoo
hadoop知识点总结
junsuyiji的博客
11-12 3043
hadoop知识点总结
大数据——Hadoop 知识点整理
Vicky_Tang
09-07 9559
1. 大数据的特点（4V特征） Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生 Velocity(速度快)：数据增长速度快，时效性高 Variety(多样化)：数据种类和来源多样化 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值 2. 谈谈 Hadoop 的优缺点 优点： 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本 高容错性：Hadoop框架能够自动将失败的任务重新分配 低成本：Had
hadoop相关知识习题
03-14
【Hadoop相关知识习题详解】 1. HBase源自Google的BigTable博文，它是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，特别适用于大数据处理。 2. HBase的特性包括：高可靠性、高性能、面向列和可伸缩性。它是基于HDFS存储底层...
基于Hadoop的数据仓库Hive基础知识
02-25
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行...
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电动汽车充电设施：15kW充电桩电源模块与三相电源电路设计详解
08-08
15kW充电桩电源模块的设计细节及其三相电源电路图。首先探讨了主电路采用的三电平结构以及IGBT选型和驱动设计的关键考量因素，如门极电阻的选择和驱动芯片FD6288的应用。接着讨论了主功率回路中电容阵列的作用和布局技巧，强调了PCB热设计的重要性，包括覆铜区域和散热过孔阵列的设计。此外，文章还涉及了滤波电感L1的参数计算方法和安全设计要点，如Y电容和MOV的正确选择。最后分享了一些实际调试的经验教训，提醒工程师们注意调试时的安全措施。 适合人群：从事电力电子、充电桩设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解15kW充电桩电源模块的具体设计思路和实现方法，掌握相关硬件设计的关键技术和注意事项，提高实际项目中的设计水平。 其他说明：文中提供了大量实用的设计经验和调试技巧，有助于避免常见错误并优化设计方案。
基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
05PCweChat资源
最新发布
08-09
05PCweChat资源11111111111111
基于东芝TCD1501D线阵CCD的USB接口驱动板及FPGA控制电路板开发与直径测量应用 核心版
08-08
基于东芝TCD1501D线阵CCD的直径测量系统的设计与实现。该系统采用自制的USB接口线阵CCD驱动板和四层单板核心控制电路板，集成了FPGA线阵CCD驱动程序和STM32单片机程序。系统能够精确测量直径范围为30mm的物体，像元尺寸为7μm，像元数为5000。文中深入探讨了线阵CCD的工作原理及其在工业自动化中的应用，重点讲解了FPGA在数据处理和控制中的关键角色。此外，还提到了上位机图像数据接收软件的开发情况。 适用人群：从事工业自动化、精密测量领域的工程师和技术人员，对CCD技术和FPGA开发感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度直径测量的应用场合，如制造业的质量检测环节。目标是提高测量精度和效率，推动工业自动化的进一步发展。 其他说明：本文不仅展示了硬件设计和软件开发的具体细节，还展望了该技术在未来的发展前景，强调了团队将继续致力于技术创新，为更多行业提供高效解决方案。
智能车竞赛简单介绍.md
08-08
智能车竞赛是融合多学科与前沿技术的科技竞技活动，以智能汽车为载体角逐自动驾驶技术，既是检验技术实力的舞台，也是推动智能交通发展的核心力量。​ 在人工智能等技术飞速发展背景下，智能驾驶成未来交通核心方向，该竞赛由此诞生，为相关群体提供交流展示平台，助力解决交通难题。其源于 20 世纪末发达国家，如今全球有多个知名赛事，参赛规模和技术水平持续提升。​ 竞赛核心是硬件设计与软件开发，硬件含多种传感器等，软件有各类核心算法。赛道多样，或模拟城市道路，或侧重高速操控。​ 竞赛面临环境感知、路径规划、决策控制等技术挑战，参与意义重大，能提升团队能力、推动行业发展、培养专业人才。
hadoop知识点
04-01
### Hadoop核心技术概念与知识点总结 #### 1. Hadoop版本及其核心组件 Hadoop分为多个版本，其中Hadoop 1.x 和 Hadoop 2.x 是两个重要的阶段。 - **Hadoop 1.x 组成**: 主要由HDFS (分布式文件系统) 和 MapReduce (离线并行计算框架) 构成[^1]。 - **Hadoop 2.x 组成**: 在原有基础上增加了YARN (Yet Another Resource Negotiator)，负责作业调度与集群资源管理。 #### 2. 各核心组件的功能描述 - **HDFS (Highly Distributed File System)**: 提供高可靠性、高吞吐量的分布式文件存储能力。其架构为主从模式，主节点为NameNode，从节点为DataNode[^2]。 - NameNode 负责管理元数据以及维护整个文件系统的命名空间。 - DataNode 则负责实际的数据块存储和读取操作。 - **MapReduce**: 这是一个编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它通过Map(映射)和Reduce(规约)两个阶段完成复杂的计算任务。 - **YARN**: 它引入了全局资源管理和调度机制，使得同一个集群上能够运行多种不同类型的应用程序而无需担心资源争抢问题。 - **Common**: 此模块包含了支持上述三个主要子项目所需的通用库和其他实用工具函数集合。 #### 3. 集群初始化过程中的重要变化 首次启动Hadoop集群时会发生如下几个显著的变化： - Datanodes会在指定路径`${hadoop.tmp.dir}/dfs/data`下创建用于存放数据块的实际物理位置； - Namenode将在`${hadoop.tmp.dir}/dfs/name`目录新增一个名为edits的日志文件用来记录所有的修改动作； - 整个环境中还会自动生成logs文件夹来追踪各个守护进程的状态信息以便后续排查可能存在的异常情况[^3]。 #### 4. 文件读写的内部工作流程 对于客户端(Client)而言，在HDFS之上执行任何关于数据的操作都遵循特定的原则——要么是从远程获取已存在资料副本(read), 要么就是向目标地址上传新素材(write)[^4]: - 当进行写入(write)活动期间,HDFS会先将待传输的大规模文档分割成为若干个小片段(blocks); 接着这些碎片会被复制多份分散存放到不同机器上面以增强容错性和可用度. - 对于检索行为来说，则是依据预设好的寻址策略定位到具体哪个Datanode持有请求的目标区块(Block)，之后再逐步拉回所需部分直至全部下载完毕为止. #### 5. 名称节点(NameNode)的关键职责 Namenode承担起协调整个体系运转的核心角色之一，主要包括但不限于以下几个方面的工作内容: - 维护文件同它们所对应的磁盘分区列表之间的关联性(file-block mapping); - 记录哪些具体的服务器实例正保管着每一个独立单元(block instance)(data-node block mapping). 上述两项联系分别被持久化至fsimage静态镜像快照以及动态更新增量日志edit logs之中; 只有当服务重启之时才会重新加载进内存环境里去.[^5] ```python # 示例代码展示如何连接HDFS并列出根目录下的所有文件 from hdfs import InsecureClient client = InsecureClient('http://localhost:9870', user='hadoop') files = client.list('/') print(files) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值