毕业设计 基于SpringCloud+Hadoop+Vue的企业级网盘系统设计与实现
基于SpringCloud+Hadoop+Vue的企业级网盘系统设计与实现提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放**项目分享: **
大数据内容分享(五)：Hadoop各组件的主要功能及作用详解
虽然hadoop的生态体系已经有好多年了，而且越来越多的做大数据的可能会觉得hadoop体系在数据处理方面有一些笨重，但是作为大数据的分布式系统领域的鼻祖，我们还是好好学习一下。Hadoop体系最初建立于2005年，是由Doug Cutting和Mike Cafarella开发的。它的设计灵感来自于
hive 中少量数据验证函数的方法-stack
stack,lag,lead
Hadoop、Spark 和大数据处理
Hadoop 生态系统包含多个组件，每个组件都有不同的功能。：用于存储大规模数据的分布式文件系统。它将数据分成块并在集群中的多个节点上进行存储。MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将任务分为 Map 阶段和 Reduce 阶段，适合离线数据处理。：资源管理器，负责集群资源的分
Elasticsearch与Hadoop整合
1.背景介绍Elasticsearch和Hadoop都是大数据处理领域中的重要技术，它们各自具有不同的优势和应用场景。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，它可以实现快速、高效的文本搜索和数据分析。Hadoop则是一个分布式文件系统和大数据处理框架，它可以处理大量数据并进行高效的存储
PySpark 读写Hive数据源
Hive 3.0以后，默认建立的表是ORC格式的（不用在hive-site.xml中开启行级事务支持）。但如果是在Hive交互命令行创建的表，在spark程序看来都是HiveFileFormat格式的表。因此，上面的代码中采用.format('Hive')。要回避这个问题，也可以采用以下代码，即从一
HashData湖仓一体方案：方案概览与Hive数据同步
HashData研发的HMS异构数据的一站式查询方案，通过轻量级、简单化的技术架构，降低企业湖仓建设过程中产品选型、数据管理的难度和成本，高效发挥湖仓一体低成本、高可用、易拓展等优势，帮助企业建立统一治理、湖仓一体的云原生数据分析平台。
Hadoop学习笔记DAY3-MapReduce
1）什么是序列化序列化就是把内存的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输反序列化就是将收到字节序列或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象2）Why一般来说，对象只生存在内存里，关机断电就没有了，而且只能由本地进程使用，不能通过网络发送给另一台计算机，而序列
【详细版】Linux系统中搭建Hadoop
修改core-site.xml文件，分别指定hdfs 协议文件系统的通信地址及hadoop 存储临时文件的目录。进入/opt/server/hadoop-3.3.4/etc/hadoop 目录下，修改以下配置。进入 ~/.ssh 目录下，查看生成的公匙和私匙，并将公匙写入到授权文件。Hadoop 3
开局掉马，逃荒前我还在学Spark
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。1）HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础，它是Hadoop生态系统中的核心项目之一，是分布式计算中数据存储管理基础。2）MapRed
大数据开发（Hadoop面试真题-卷二）
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。它由Apache基金会开发和维护，为处理大数据提供了可靠和高效的解决方案。HDFS：HDFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据分割成多个块，并在集群中的多个节点上进行分布式存储。YARN：YARN是H
【Hadoop和Spark伪分布式安装与使用】
本教程（也算不上不哈）适用于从零开始安装，就是电脑上什么都没安装的那种，因为本人就是，看到这篇文章的伙伴，让我们一起安装吧！注意下面下载的所有文件均是免费的，如有网页弹出付费，请及时叉掉，我提供的一般都是官方网站，谨防受骗，在此温馨提醒！重启后桌面如果还是英文的话，按以下设置：1、右键单击，点击设置
大数据技术Hadoop+Spark
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。spark框架包含多个紧密集成的组件，包括Spark S
大数据开发（Hadoop面试真题-卷一）
输入分片是将大文件切割成适合并行处理的小块数据，每个小块数据叫做一个输入分片。作为MapReduce任务的基本单元，输入分片使得多个计算节点可以同时处理不同的输入数据，并发执行任务。这样可以提高整体任务的执行效率和并发度。数据倾斜指在分布式计算环境下，某个或几个计算节点负责处理的数据量远大于其它计算
【sentry 到 ranger 系列】二、Sentry 的 Hadoop 鉴权插件
Sentry 的 Namenode 插件如何更新权限信息和提供鉴权能力
hadoop（伪分布式）上的spark和Scala安装与配置详细版
这里我使用是xshell进行的操作，需要的可以自行下载，这里就不多做解释了（（4）进入spark/sbin 启动spark ./start-all.sh。然后进行文件的托拽到（/opt/software）目录下，也可以复制哦。然后用tar命令解压文件，解压到/opt/module目录下。出现上面的情
Hadoop之HDFS——【模块一】元数据架构
在Hadoop生态系统中，"元数据"（Metadata）指的是描述数据集特征的数据，它提供了关于文件系统中文件和目录的信息。在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，元数据主要由NameNode来管理。INodeMap是Hadoop中用于存储inode信息的数据结构。它是一个内存中的映射表，用于将
Linux-一篇文章，速通Hadoop集群之伪分布式，完全分布式，高可用搭建（附zookeeper，jdk介绍与安装）。
本片文章会详细介绍hadoop的作用，历史，学习hadoop。以及教会大家如何在Linux搭建hadoop的三种集群，以应对不同场所不同需求的集群环境。除此之外，也可以在本文里一起探讨交流，提升能力。
HDFS的架构优势与基本操作
如今，数据正以指数级增长，各行各业都在追求更多的数据存储、高效的数据处理和可靠的数据基础来驱动业务的发展。Hadoop Distributed File System（HDFS）作为Hadoop生态系统的核心组件之一，成为构建可靠的大数据基础的不二选择之一。本文将深入剖析HDFS的架构与优势。
【数仓】通过Flume+kafka采集日志数据存储到Hadoop
通过将数据从不同的数据源采集并传输到指定的目的地，Flume可以帮助企业实现数据的集中存储和管理，为后续的数据分析和挖掘提供基础。它主要用于将大量的日志数据从不同的数据源收集起来，然后通过通道（Channel）进行传输，最终将数据传输到指定的目的地，如HDFS、HBase等。上表中的参数是最常用的，
