Hadoop博文目录

最新推荐文章于 2025-09-13 12:54:57 发布
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#大数据

本文深入分析了使用Hadoop实现超大矩阵相乘的技术细节，包括算法优化、并行处理策略和实际应用案例，为解决大规模数据处理提供了一种高效解决方案。
linux Hadoop安装目录,Linux中安装配置hadoop集群详细步骤
weixin_32566055的博客
04-29 1175
一. 简介参考了网上许多教程，最终把hadoop在ubuntu14.04中安装配置成功。下面就把详细的安装步骤叙述一下。我所使用的环境：两台ubuntu 14.04 64位的台式机，hadoop选择2.7.1版本。(前边主要介绍单机版的配置，集群版是在单机版的基础上，主要是配置文件有所不同，后边会有详细说明)二. 准备工作2.1 创建用户创建用户，并为其添加root权限，经过亲自验证下面这种方法比...
linux hadoop etc目录,Hadoop系列——Linux下Hadoop的安装与伪分布式配置
weixin_39627697的博客
04-30 456
1 环境配置1.1 JDK配置在这里使用的是Oracle的JDK1.8。1. 下载安装JDK2. 配置环境变量以上两个步骤不再展开赘述。3. 验证JDK是否安装成功分别使用echo $JAVA_HOME和java -version命令查看JDK的版本信息，若二者的信息一致，则证明JDK配置成功。4. 手动设置系统默认JDK通常系统默认的jdk为openjdk，在这里需要手动修改系统默认的JDK为我...
【Hadoop】Windows下安装Hadoop（手把手包成功安装）
热门推荐
tttzzzqqq2018的博客
07-26 5万+
【实操】Windows下安装Hadoop（手把手包成功安装）
Hadoop 安装及目录结构
程序猿进阶
05-22 4958
【1】 各个服务组件逐一启动/停止#分别启动/停止HDFS组件#启动/停止YARN【2】各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）#整体启动/停止HDFS start-dfs.sh/stop-dfs.sh #整体启动/停止YARN start-yarn.sh/stop-yarn.sh。
Hadoop 博文整理
weixin_34116110的博客
03-16 70
参考文章##搭建 使用yum安装CDH Hadoop集群   http://blog.javachen.com/2013/04/06/install-cloudera-cdh-by-yum/   Hadoop文档-ubuntu上建立CDH+Impala集群 http://www.xingxingge.com/Hadoop/134.html  hadoop-CDH5.3 集群搭建（中国银行实战）  ...
Hadoop框架
qq_62787098的博客
06-23 1852
Hadoop由Apache Software Foundation开发，是一个用于存储和处理大数据的开源框架。它能够在计算机集群上分布式存储和处理大量数据，并具备高容错性和高可扩展性。Hadoop最初由Doug Cutting和Mike Cafarella开发，并以《指环王》中的角色“哈比人”（Hobbit）命名。Hadoop是一个强大的分布式计算框架，适用于处理大规模数据集。通过掌握Hadoop的核心组件（HDFS和MapReduce）以及其生态系统中的工具，可以高效地存储和处理大数据。
了解hadoop
ZzzqlX10qMi的博客
05-03 1562
Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是Hadoop生态系统中的一个重要组成部分，是用于存储和处理大数据的分布式文件系统。组件NameNode是HDFS的主节点，负责管理整个文件系统的命名空间和数据块的元数据信息。它维护文件系统的目录结构、文件的安全权限信息和数据块的位置信息等。NameNode还处理客户端的文件系统操作请求，如文件的读写和块的创建、复制和删除等。
Hadoop：全面深入解析
CloudJourney的博客
06-30 6099
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。
spark集成到hadoop
wbo
09-01 804
这篇文章是在hadoop的基础上集成spark，关于hadoop环境的搭建可以参考我之前的博文https://blog.youkuaiyun.com/wbo112/article/details/124654197?本次使用的是后续web 界面访问有可能直接是机器名，所以需要把IP与主机 加到本地hosts文件中解压到目录下进入解压后的目录执行spark自带计算圆周率示例代码在spark目录中执行如下代码输出日志中有这么一句。
win安装部署hadoop3.0.0并启动上传文件到HDFS(博文相关代码)
04-27
在本文中，我们将深入探讨如何在Windows环境下安装和部署Hadoop 3.0.0，并进行基本的操作，如启动服务、上传文件到HDFS、创建目录以及运行MapReduce的WordCount示例。Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，主要用于...
hadoop
08-11
在描述中提到的博文链接，虽然具体内容没有提供，但通常这类博客会介绍 Hadoop 的使用经验、配置技巧或者解决实际问题的方法。博主可能分享了对 Hadoop 源码的理解，或者是关于如何利用 Hadoop 进行大数据分析的案例...
hadoop配置
04-06
【描述】：虽然描述信息为“NULL”，但从提供的博文链接可以推测，该资源可能涵盖了作者在实践Hadoop过程中的一些经验分享，包括但不限于环境搭建、优化技巧以及可能遇到的问题和解决方案。博文...
Elasticsearch (ES)相关
最新发布
Running_boy_的博客
09-13 477
ES 中，Term Index 是。
AI-调查研究-74-具身智能 机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇
永远好奇，无限进步！
09-10 977
具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游
TDengine 选择函数 TOP() 用户手册
TDengine(老段）专注时序数据库领域
09-12 688
其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数返回指定列中最大的 k 个非 NULL 值及其对应的记录。如果多条数据取值相同，且全部取用会超出 k 条限制时，系统会从相同值中随机选取符合要求的数量返回。
还在重启应用改 Topic？Spring Boot 动态 Kafka 消费的“终极形态”
郑龙飞
09-10 780
/ 用于存储 @KafkaListener 的“蓝图”// ... 可按需添加 concurrency, autoStartup 等其他属性(元数据采集与注册)@Component@OverrideClass<?= null &&!通过巧妙地结合和动态配置中心，我们实现了一个功能极其强大的动态 Kafka 消费管理方案。
云原生与多云策略：构建弹性、开放的数据底座
晴天彩虹雨的博客
09-13 112
在前面的文章中，我们探讨了在智能化时代的重要性。？云原生与多云策略，正在成为新一代大数据平台架构的必选项。
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
IT研究室的博客
09-09 1143
本文介绍了一个基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统。该系统采用Hadoop+Spark分布式架构，结合Python/Java开发语言，通过Django/Spring Boot后端和Vue前端实现全流程旅游数据分析。系统具备五大核心功能模块：游客画像分析、消费行为挖掘、区域市场研究、时序环境分析和景点评估，可处理海量旅游数据并进行多维度的可视化展示。开发环境整合了HDFS、Spark SQL、Pandas等技术栈，使用MySQL存储分析结果。
内存大（巨）页
fpcc的专栏
09-12 644
文章摘要： 大页（巨页）是比标准4KB页更大的内存页（如2MB或1GB），用于优化内存管理。随着内存容量增长，传统小页导致页表膨胀、TLB命中率下降等问题。大页通过减少页表层级、提升连续内存访问效率，显著提高性能，尤其适用于数据库、大数据处理、高性能计算等场景。但其分配复杂，可能加剧内存碎片。技术发展推动内存管理演进，未来可能出现更优方案。开发者需持续关注前沿技术动态。 （150字）
Hadoop集群探索：HBase之旅
1.2 通过一个博文示例，文档对比了RDBMS（关系型数据库管理系统）和HBase的解决方案。在RDBMS中，数据通常以表格形式存储，而在HBase中，数据是以行键、列族、列限定符和时间戳的形式组织。HBase的设计允许高效地...
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