Hadoop生态圈简介

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大数据之Hadoop生态圈
J_fovik_R0407的博客
06-30 1386
HDFS是整个Hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理，Hdfs有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，适合那些有着超大数据集的应用程序。
第1讲_Hadoop生态圈简介
02-19
### Hadoop生态圈简介 #### 一、什么是大数据 **1.1 大数据的基本特征** 大数据通常被定义为无法通过传统的数据库工具进行有效处理的数据集。这些数据集具有以下四个关键特征，通常被称为“4V”： - **数据规模...
Hadoop生态圈图鉴
u013998466的博客
12-31 281
大数据Hadoop生态圈
【Hadoop生态圈简介】
小猪de博客
08-30 659
Hadoop生态圈简介
Hadoop生态圈知识
happy_king_zi的博客
07-27 1231
源自于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月，Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版。MapReduce是一种分布式计算模型，泳衣进行大数据量的计算。他屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分。map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce非常适合大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
大数据学习——Hadoop生态圈
qq_44480793的博客
10-24 758
Hadoop生态系统是一个由Apache基金会开发的开源框架，旨在通过集群计算机处理大数据集。它由多个组件组成，每个组件都设计用来处理与存储、处理和分析大型数据集相关的特定任务。
Haddoop大数据教程笔记_02_Hadoop生态圈简介
Snowing_inhope的博客
04-16 870
Hadoop生态圈简介 目录 Hadoop生态圈简介 Hadoop生态圈： （一）Hdfs （二）Mapreduce （三）Hive （四）Hbase （五）Zookeeper （六）Sqoop （七）Pig （八）Mahout （九）Flume （十）Spark （十一）Storm （十二）Impala （十三）Kafka （十四）Yarn （十五）Hue...
Hadoop生态圈介绍
影子
03-13 3606
hadoop生态： 1、hadoop的核心组件： （hdfs）分布式存储、（mapReduce）分布式计算、（Yarn）资源调度与任务管理、Common 2、Lucene：索引检索工具包 3、Nutch：开源的搜索引擎 4、HBase/Cassandra：基于google的BigTable开源的列式存储的非关系型数据库 5、Hive：基于SQL的分布式计算引擎，同时是一个数据仓库 6、Thrift/Avro:Rpc框架，用户网络通讯 7、BigTop：项目测试、打包、部署 8、Oozie（乌贼）/Az...
Hadoop生态圈
qq_45974639的博客
08-29 647
Hadoop生态圈
hadoop生态圈组件
Wasd7890的博客
03-15 3753
这样可以确保数据的可靠性和容错性。\n\nMapReduce是一种基于磁盘的分布式并行批处理的计算模型，用于处理和生成大型数据集，他将计算任务分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，MapReduce用于在HDFS上处理大量数据，尤其是批量处理任务。Flink是一个基于内存的分布式并行处理框架，类似与Spark，但是在部分设计思想方面有很多不同的，对与Flink而言，适合处理事实数据和流式数据，具有更好的状态管理和任务调度能力，而Spark适合处理离线批处理数据，，具有更好的内存管理和执行引擎能力。
hadoop生态圈组件搭建全过程
03-12
hadoop生态圈组件搭建全过程，介绍如何安装一套大数据计算框架的过程。
hadoop生态圈.pptx
03-24
### Hadoop生态圈详解 #### 一、海量数据与Hadoop的重要性 随着信息技术的快速发展，海量数据的处理成为了当今社会的一项重大挑战。据资料介绍，中国移动每天处理的数据量达到了惊人的500TB，而像淘宝这样的电商...
开源hadoop生态圈的简介
03-24
【开源Hadoop生态圈的简介】 Hadoop是一个广泛应用于大数据处理领域的开源软件框架，以其可靠性、高效性和可伸缩性著称。它最初由Apache Software Foundation开发，并随着时间的推移，形成了一个庞大的生态系统，...
使用小波、EMD、SVD 分析进行手部运动检测.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【嵌入式系统】69字节帧数据解析：GPS坐标与时间戳传输协议分析
08-16
内容概要：本文档为一个名为《фреймы 69 байт.txt》的文本文件，主要记录了一系列十六进制数据帧及其对应的地理坐标和eph值。每个数据帧以“0x”开头表示十六进制数值，后面跟随具体的坐标信息（如49.9886168, 53.1024544）以及eph值（如7 eph 333）。这些数据帧共有五组，每组都包含不同的十六进制序列和坐标信息，最后还有一组异常的数据帧，其中包含大量0xFF和无效的十六进制值。; 适合人群：对十六进制数据解析、地理信息系统（GIS）、卫星通信或相关技术领域感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①用于研究或分析特定设备或系统传输的数据帧结构；②作为地理定位或卫星信号处理的研究样本；③帮助理解和解析类似十六进制编码的数据流。; 其他说明：文档中的数据帧可能来自某种传感器或通信设备，但具体来源和用途未明确说明。最后一组数据帧包含大量无效值，可能是设备故障或传输错误导致。建议结合实际应用场景和技术背景进行深入分析。
sssd-dbus-2.5.2-2.el8_5.3.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【编程语言领域】Kotlin函数式编程与跨平台开发详解：多范式编程特性及应用案例分析
08-16
内容概要：本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势，结合详细的代码案例，展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用，解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着，详细讲解了Kotlin Multiplatform（KMP）的实现方式，包括共享模块的创建和平台特定模块的配置，展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后，文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景，并展望了其未来发展趋势，指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群：对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标：①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景；②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式，能够在多个平台上共享业务逻辑代码，提高开发效率；③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景，为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了大量代码案例，帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例，以加深理解和掌握。
【多智能体系统】基于历史速度命令的仿射编队控制增强：理论分析与实验验证（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值，通过全面评估HVC对系统的影响，提出了易于测试的稳定性条件，并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案，并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外，文中还提供了详细的Python代码实现，涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想，还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略，更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群：具备一定编程基础，对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升；②掌握仿射编队控制的具体实现方法，包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验；③学习如何通过引入历史信息（如HVC）来优化群体智能系统的性能；④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明：此资源不仅提供了理论分析，还包括完整的Python代码实现，帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰，涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节，并提供了丰富的可视化工具，便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践，读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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