总结:HDFS+YARN+HIVE
狭义上：大数据是一类技术栈，是一种用来处理海量数据的软件技术体系。广义上：大数据是数字化时代、信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。分布式数据存储 - HDFS组件分布式数据计算 - MapReduce组件分布式资源调度 - YARN组件。
educoder-Hadoop开发环境搭建
进入过后，移动光标，移动到最末端按住键盘 fn + delete看到最末端出现–insert–就能进入写入操作然后输入在英文键盘下按esc键冒号shift + :输入wq就能退出。
深入解析《企业级数据架构》：HDFS、Yarn、Hive、HBase与Spark的核心应用
深入解析《企业级数据架构》：HDFS、Yarn、Hive、HBase与Spark的核心应用
Hadoop3.3.6（HDFS、YARN、MapReduce）完全分布式集群安装搭建
一文搞定Hadoop完全分布式部署
大数据主要组件HDFS Iceberg Hadoop spark介绍
NameNode：NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件和目录的结构、文件到数据块（Block）的映射、数据块到数据节点（DataNode）的映射等。每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（例如每列的最大最小值、
在Hadoop设置中输入jps没有出现namenode和datanode
可能是多次格式化NameNode后未删除相关文件，需要检查在hadoop中查看hdfs-site.xml和core-site.xml配置文件，确认其中的相关配置项是否正确设置，查看目录路径，然后删除相关文件。
Hadoop必会面试题
分布式: 多台机器做不同的事情, 然后组成1个整体.集群: 多台机器做相同的事情多台机器既可以组成 中心化模式(主从模式), 也可以组成 去中心化模式(主备模式)A.员工1和A.员工2的关系是集群，A.员工1和B.员工1的关系是分布式分布式存储解决了单机存储容量有限的问题, 且带来了比较高的性能提升
说明HDFS、HBase、Hive的区别
1、HDFS（分布式文件系统）： 2、HBase（分布式数据库）：3、Hive（数据仓库）：
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
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。
HADOOP HDFS详解
Volume: 数据量非常大Variety:数据类型多样化，组成庞大的数据集的数据，有结构化的，半结构化的非结构化的数据。Velocity：数据增长的速度非常快Value: 数据的价值低数据快速增长超过硬件存储及传输增长的速度因硬件故障造成的数据丢失读取的数据的正确性hadoop是Apache基金会
hadoop之HDFS高可用环境搭建和基础使用
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统，设计用于运行在商用硬件上。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。然而，与其他分布式文件系统的区别是显著的。HDFS是高度容错的，设计用于部署在低成本的硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大数据集的应用程序。HDFS
Hadoop之HDFS 详细教程
Hadoop 分布式系统框架中，首要的基础功能就是文件系统，在 Hadoop 中使用FileSystem 这个抽象类来表示我们的文件系统，这个抽象类下面有很多子实现类，究竟使用哪一种，需要看我们具体的实现类，在我们实际工作中，用到的最多的就是 HDFS(分布式文件系统)以及 LocalFileSys
解析Hadoop三大核心组件：HDFS、MapReduce和YARN
在大数据时代，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，已经成为处理大规模数据的首选工具。它采用了分布式存储和计算的方式，能够高效地处理海量数据。Hadoop的核心由三大组件组成：HDFS、MapReduce和YARN。本文将为您逐一介绍这三个组件。
Hadoop 环境搭建
1各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用（1）整体启动/停止HDFS（2）整体启动/停止YARN2各个服务组件逐一启动/停止（1）分别启动/停止HDFS组件（2）启动/停止YARN。
Hadoop：HDFS学习巩固——基础习题及编程实战
4.分布式文件系统HDFS采用了主从结构模型，由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类存储元数据叫（）？A.把文件名发送给名称节点，根据文件名在名称节点上找到数据块的实际存储信息，客户端再到数据节点上获取数据。9.数据节点负责数据的存储和读取,每个数据节点中的数据会被保存在()。C 存
2024-01-30（Hadoop_HDFS）
狭义（技术思维）：使用分布式技术完成海量数据的处理，得到数据背后蕴含的价值。广义：大数据是数字化时代，信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。大数据的核心工作：从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中挖掘出高质量的结果。（海量数据存储、海量数据传输、海量数据计算）NFS就是Network
xslx表格文件采集到hdfs流程&hdfs数据 load到hive表
值得注意的是脚本内容指定了一个json文件，如果后面需要同步其他任务，记得修改相关配置；后端启动hive --service metastore：nohup hive --service metastore > /dev/null 2>&1 &python datax/bin/datax.py js
Hadoop 3.1.1 HDFS 集群部署
【代码】Hadoop 3.1.1 HDFS 集群部署。
大数据之使用Flume监听本地文件采集数据流到HDFS
编写新的Flume配置文件，将数据备份到HDFS目录/user/test/flumebackup下，要求所有主题的数据使用同一个Flume配置文件完成，将Flume的配置截图粘贴至对应报告中。-Dflume.root.logger=INFO,console 打印输出在控制台上。进入/data_log
