Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是-HDFS（Hadoop分布式文件系统）-HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。即使硬件出现故障，它也能以可靠...
分布式计算：多个机器同时计算一个任务的一部分，然后，把每个计算的结果进行汇总。hadoop核心组件用于解决两个核心问题：存储和计算核心组件：1）HadoopCommon：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java...
MapReduce为大数据场景下数据计算提供了一套通用框架，用于处理TB级别数据的统计、排序等问题（单机内存无法处理）。用户需自己实现mapper和reducer方法，仅可用于离线批量计算，实时性不高。Spark作为更新一代的分布式计算引擎，更...
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据...
hadoop狭义上指的是HDFS和MapReduce.HDFS就是hadoop分布式文件系统，是由多台计算机组成的集群上构件文件系统。MapReduce是把HDFS上的海量数据进行数据清洗，然后输出到HDFS上。建议阅读Hadoop权威指南，一句话说不清楚，粘一段...
Hadoop的核心是HDFS（HadoopDistributedFileSystem），Mapreduce和Hbase，他们分别是Google云计算核心技术GFS，Mapreduce和Bigtable的开源实现。Hadoop集群有三种运行模式，分别为单机模式，伪分布式模式和完全分布式模式。hadoop...
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如AmazonElasticMapReduce(EMR)、ApacheHive、ApachePig、ApacheSpark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。9.数据准备减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件...
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换...
HDFS是GoogleFileSystem（GFS）的开源实现。MapReduce是GoogleMapReduce的开源实现。HBase是GoogleBigTable的开源实现。
对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。业务理解业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、...
2024/7/2