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Hadoop应用

Hadoop应用相关知识

  • Hadoop应用案例分析
    hadoop是什么?hadoop能有哪些应用?hadoop和大数据是什么关系?下面我们将围绕这几个问题详细阐述。hadoop是什么?Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。项目起源Hadoop由 Apach
  • 让你年薪30万的大数据学习路线
     偶遇年薪30W大数据学习路线,努力追求一下。一、Hadoop入门,了解什么是Hadoop1、Hadoop产生背景2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系3、国内外Hadoop应用案例介绍4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍5、分布式系统概述6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介7、Hadoop核心MapReduce例子说明二、分布式文件系统HDFS,是数据库管理员的基础课程1、分布式文件系统HDFS简介2、HDFS的系统组成介绍3、HDFS的组成部分详解4、副本存放策略及路由规则5、NameNode Federation6、命令行接口7、Java接口8、客户端与HDFS的数据流讲解9、HDFS的可用性(HA)三、初级MapReduce,成为Hadoop开发人员的基础课程1、如何理解map、reduce计算模型2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程3、Yarn模型4、序列化5、MapReduce的类型与格式6、MapReduce开发环境搭建7、MapReduce应
  • Hadoop大数据分析应用场景
    为了满足日益增长的业务变化,京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上,采用了hadoop等热门的开源大数据计算引擎,打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。  一、Hadoop的应用业务分析  大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。  目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:  Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。  Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复查询,此外还融合数据仓库,流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。  Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能  Hadoop是使用Java编写,允许分布在集群,使用简单的编程模型的计算机大型
  • Hadoop-介绍
    Hadoop - 介绍Hadoop是一个使用java编写的Apache开放源代码框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。Hadoop框架工作的应用程序可以在跨计算机群集提供分布式存储和计算的环境中工作。Hadoop旨在从单一服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。原文地址:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/17/Hadoop-介绍/Hadoop架构Hadoop框架包括以下四个模块:Hadoop Common:这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象,并包含启动Hadoop所需的必要Java文件和脚本。Hadoop YARN:这是作业调度和集群资源管理的框架。Hadoop分布式文件系统(HDFS):提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。Hadoop MapReduce: 这是基于YARN的大型数据集并行处理系统。我们可以使用下图来描述Hadoop框架

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