利用Hive与Hadoop构建大数据仓库：从零到一
作为一位专注于大数据技术分享的博主，今天我将带领大家踏上利用Apache Hive与Apache Hadoop构建大数据仓库的探索之旅。Hive与Hadoop作为大数据处理领域的两大基石，携手为海量数据的存储、管理与分析提供了坚实的平台。下面，我将从基础概念、构建流程以及应用场景三个方面，帮助您从零...
[帮助文档] 迁移Hadoop集群至DataLake集群
本文将详细阐述如何将您已有的旧版数据湖集群（Hadoop），高效地迁移至数据湖集群（DataLake），以下分别简称“旧集群”和“新集群”。迁移过程将充分考虑旧集群的版本、元数据类型以及存储方式，并针对这些因素，提供适应新集群的迁移策略与步骤。
【大数据处理框架】Hadoop大数据处理框架，包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈
Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它包含了底层的分布式文件系统和分布式计算资源管理系统，以及高级的数据处理编程接口。底层原理Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它的底层原理是基于分布式计算和存储的。首先，我们来了解一下HDFS。HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，...
hadoop完全分布式集群搭建（超详细）-大数据集群搭建
hadoop完全分布式集群搭建本次搭建完全分布式集群用到的环境有：jdk1.8.0hadoop-2.7.7本次搭建集群所需环境也给大家准备了，下载链接地址：https://share.weiyun.com/dk7WgaVk密码：553ubk本次完全分布式集群搭建需要提前建立好三台虚拟机，我分别把它们...
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力之数据压缩（四）
4.1 概述1）压缩的好处和坏处压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加CPU开销。2）压缩原则（1）运算密集型的Job，少用压缩（2）IO密集型的Job，多用压缩4.2 MR 支持的压缩编码1）压缩算法对比介绍2...
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三）
3.5 MapReduce 内核源码解析3.5.1 MapTask 工作机制（1）Read阶段：MapTask通过InputFormat获得的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写m...
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（二）
3.3 Shuffle 机制3.3.1 Shuffle 机制Map 方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。3.3.2 Partition 分区1、问题引出要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）2、默认...
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（一）
前言在大数据时代，高效地处理海量数据成为了各行各业的迫切需求。Hadoop作为一种重要的大数据处理框架，其核心概念之一就是MapReduce。今天开始将深入了解MapReduce，探索其在大数据处理中的重要作用。1.MapReduce概述1.1MapReduce 定义MapReduce 是一个分布式...
Hadoop学习指南：探索大数据时代的重要组成——HDFS(下)
HDFS的读写流程（面试重点）HDFS 写数据流程1.1 剖析文件写入（1）客户端通过Distributed FilileSystem 模块向NameNode 请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。（2）NameNode返回是否可以上传。（...
Hadoop学习指南：探索大数据时代的重要组成——HDFS(上)
HDFS概述1.1 HDFS 产出背景及定义1）HDFS产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。2）HDFS定义...
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