hadoop观点

最新推荐文章于 2025-07-22 14:45:06 发布
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分类专栏： hadoop 文章标签： hadoop
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xitiecheng/article/details/84081583
本文详细介绍了研究Hadoop的方法，推荐从Apache版本开始，然后深入研究Cloudera版本以提高理解层次。

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

   1 如果要研究Hadoop的话，在下载Apache的版本是一种不错的选择。

   2 只研究Apache版本的，不足以对Hadoop的理念理解。再对Cloudera版本的研究，会更上一层楼。

Hadoop学习与使用
lyd882的博客
06-12 1320
Hadoop基础 1. 大数据解决方案 Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。 “90％的世界数据在过去的几年中产生”。 由于新技术，设备和类似的社交网站通信装置的出现，人类产生的数据量每年都在迅速增长。美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节。如果以堆放的数据磁盘的形式，它可以填补整个足球场。在2011年创建相同数据量只需要两天，在2013年该速
hadoop线上购物活动分析（附源码+数据库）79285
11-06
(3)交流论坛：为普通用户提供的在线交流平台，用户可以在论坛的相应板块中发表帖子，提出问题、分享经验、发表观点等。帖子一般包括标题和正文内容，用户可以根据自己的需求选择合适的板块进行发表。 (4)购物资讯：...
Hadoop笔记
weixin_43895344的博客
02-20 1004
hadoop相关概念
Hadoop之sqoop
fang19970714的博客
05-14 361
sqoop产生的原因： 多数使用Hadoop技术的处理大数据业务的企业，有大量的数据存储在关系型数据中。由于没有工具支持，对Hadoop和关系型数据库之间数据传输是一个很困难的事。所以sqoop产生了。 sqoop简介: sqoop是连接关系型数据库和Hadoop的桥梁，主要有两个方面(导入和导出)： 将关系型数据库的数据导入到Hadoop及其相关的系统中，如Hive和HBase 将数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库 sqoop的优点： 可以高效、可控的利用资源，可以通过调整任务数来控制
hadoop on ceph
everlasting_188-java从业者
02-25 2886
hadoop on ceph调研
python——hadoop系列
qq_39209485的博客
03-22 1009
详细介绍python操作hadoop的Hdfs和MapReduce 一、hdfs 1、环境准备 在操作hdfs的时候使用了pyhdfs需要pip或者anaconda安装一个我使用了pip ps：我已经把pip的源换成了清华源，特别提醒换国内的源，不然很慢很慢很慢… pip install pyhdfs 2、python代码剖析 import pyhdfs #通过ip连接hadoop的集群，我使用...
hadoop背景原理介绍
阿拉斯加大闸蟹的博客
12-03 625
Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。 “90％的世界数据在过去的几年中产生”。 由于新技术，设备和类似的社交网站通信装置的出现，人类产生的数据量每年都在迅速增长。美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节。如果以堆放的数据磁盘的形式，它可以...
Hadoop教程
lianhedaxue的专栏
07-07 514
Hadoop教程 Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。 “90％的世界数据在过去的几年中产生”。 由于新技术，设备和类似的社交网站通信装置的出现，人类产生的数据量每年都在迅速增长。美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节
Hadoop Sqoop介绍
m0_67391401的博客
08-16 834
间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,PostgreSQL等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。导出数据：从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具，和 HDFS，Hive 相比，并没有什么高深的理论。导入数据：MySQL，Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等数据存储系统。核心的功能有两个：导入、迁入;...
Hadoop之MapReduce简介
叁木大数据
01-02 1908
Hadoop之MapReduce简介BB BB 时间
微博舆情的Hadoop存储和管理平台设计与实现
10-16
在互联网信息爆炸的当下，微博平台作为人们获取资讯和表达观点的重要途径，其产生的数据量之大难以想象。这些数据不仅包含了文本信息，还包含图片、视频等多种形式，属于典型的非结构化或半结构化数据。如何高效地...
基于Hadoop的微博推荐系统的设计及实现.docx
05-15
随着社交媒体的兴起，微博已成为人们获取信息、分享观点的重要平台。为了提高用户体验，个性化推荐成为了微博平台不可或缺的一部分。然而，面对海量的数据，传统的推荐算法在处理能力和效率上存在局限。因此，本研究...
hadoop（服务器伪分布式搭建）
qq_45026664的博客
07-18 676
摘要 本文解决两个常见问题：1) Windows脚本在Linux系统运行时因换行符差异导致的报错，可通过dos2unix命令转换格式；2) CentOS多版本Java管理方案，提供自动切换脚本并通过alternatives实现版本同步。同时介绍Hadoop 3.3.6的二进制包安装步骤，包括环境变量配置和版本验证，并解析Hadoop核心组件（HDFS/YARN/MapReduce）及其分布式处理原理，最后列举典型应用场景如日志分析、数据仓库等，强调其高扩展性和容错性优势。 （字数：150）
云祺容灾备份系统Hadoop备份与恢复实操手册
最新发布
qq_42934452的博客
07-22 211
依次点击Hadoop保护、恢复，选择需要恢复的数据，可以勾选部分文件或目录，也可勾选集群进行全量恢复，本次演示全量恢复为例，如图10。选择要恢复的位置，可恢复至原/异Hadoop集群、文件客户端、NAS设备、对象存储，本次演示以恢复至原Hadoop集群为例，如图11。确认任务名称及任务参数，准确无误后点击提交，备份任务便创建完成了，后续备份系统将自动定时备份Hadoop上的数据，如图8、图9。确认任务名称、任务参数，准确无误后点击提交，恢复任务将立即执行，如图13至图16。恢复完成，如图16。
java程序远程写入字符串到hadoop伪分布式
qq_45026664的博客
07-19 826
该Java程序实现了通过Hadoop API向HDFS文件系统写入内容的操作。主要功能包括： 使用Hadoop 3.3.6客户端连接HDFS集群 检查服务器hostname解析情况 以指定用户身份登录HDFS 删除目标路径已有文件 将字符串内容写入HDFS指定路径 程序使用了Maven构建，包含hadoop-client、protobuf等必要依赖。通过maven-shade-plugin打包成可执行jar，便于服务器测试。运行结果显示成功写入HDFS且无报错。 关键配置包括HDFS地址、用户名和目标路径，
深入解析Hadoop MapReduce Shuffle过程：从环形缓冲区溢写到Sort与Merge源码
zuiyuelong的博客
07-21 693
在大数据处理的经典范式MapReduce中，Shuffle过程如同人体血液循环系统般连接着计算框架的各个组件。作为Hadoop最核心的分布式计算模型，MapReduce通过"分而治之"的思想将海量数据处理分解为Map和Reduce两个阶段：Map任务负责数据的分片处理，Reduce任务进行全局汇总。而连接这两个阶段的Shuffle过程，则是整个计算框架中数据重分布的关键枢纽，其设计优劣直接影响作业的执行效率。随着大数据处理需求向实时化、智能化发展，传统Shuffle机制正面临根本性变革。
深入解析Hadoop YARN：三层调度模型与资源管理机制
zuiyuelong的博客
07-21 1092
在Hadoop早期版本中，MapReduce框架采用JobTracker/TaskTracker架构，这种设计逐渐暴露出严重局限性。JobTracker需要同时处理资源管理和作业控制两大核心功能，随着集群规模扩大，单点故障风险日益凸显——一旦JobTracker崩溃，整个集群将陷入瘫痪。更棘手的是，这种架构的资源分配基于静态槽位（Slot）机制，Map Slot和Reduce Slot之间无法共享资源，经常出现一种槽位资源紧张而另一种闲置的情况，资源利用率往往不足70%。
Hadoop安全机制深度剖析：Kerberos认证与HDFS ACL细粒度权限控制
zuiyuelong的博客
07-18 1137
在大数据时代，Hadoop作为分布式计算框架的核心组件，其安全性直接关系到企业数据资产的保护。随着数据价值的不断提升，Hadoop安全机制已从早期的"简单信任模式"演进为包含多重防护措施的综合体系，其重要性主要体现在三个方面：防止未授权访问、保障数据完整性以及满足合规性要求。在当今数据驱动的商业环境中，构建安全的Hadoop环境已不再是可选项，而是企业数据战略的基础要求。
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