Hadoop学习总览

本文介绍了Hadoop项目的发展背景及核心组件,包括HDFS、MapReduce、HBase、Zookeeper等,强调其在可靠、可扩展和分布式计算方面的优势。同时,简述了Apache软件基金会及其对Hadoop的支持。

概述
Hadoop项目是以可靠、可扩展和分布式计算为目的而发展而来的开源软件。
可靠:冗余储存,单个故障不会影响整体运行
可扩展:可以横向扩展,多磁盘
分布式:多个计算机节点计算,结果合一起,得到结果。
Hadoop 是Apache的顶级项目。
Apache:APACHE软件基金会,支持Apache的开源软件社区项目,为公众提供好的软件产品。
项目主页:http://hadoop.apache.org
生态圈简单介绍:
HDFS–分布式文件系统-存储在集群上,一次写入多次使用。为HBase等工具提供基础
Mapreduce–分布式计算模型,大数据集分解成小数据集,各个节点处理得到中间结果,之后合并成一体。
HBase–分布式列存数据库,在HDFS基础上(存储在HDFS里面),操作nosql数据库,被zookeepe管理
Sqoop–sql to hadoop用于传统数据库和hadoop的之间传输数据
Flume–日志收集系统
Storm–实时计算系统
Zookeeper–分布式协作系统,用于管理hadoop管理;统一命名/配置同步等操作
Pig-mapreduce的抽象脚本
Hive–数据仓库 ,定义了HQL语句,将sql转化为mapreduce在hadoop上执行
Spark–比hadoop更快的数据处理平台
Oozie–工作流调度器–将 map/reduce整合,处理更大的数据
Mahout–数据挖掘算法库–机器学习算法
Hadoop yarn–分布式资源管理器 mapreduce的进阶板本,解决了扩展性差的问题
Tez-运行在yarn上,支持DAG的计算模型

1/ zookeeper介绍

Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,实现诸如同步服务、配置维护和集群管理或者命名的服务。
Zookeeper服务自身组成一个集群,2n+1个(奇数)服务允许n个失效,集群内一半以上机器可用,Zookeeper就可用。

2/ HDFS介绍

3/ YARN介绍

4/ MapReduce介绍

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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