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1 数据大数据结合(VoltDB + Hadoop)
2015年09月19 - VoltDB提供了实时摄取数据与分析的能力(Fast Data),Hadoop作为大数据分析的平台(Big Data)。 两个处理系统的结合使用是即使Fast Data与Big Data的结合,也是联机事务处理系统(OLTP)和联机分析处理系统OLAP两种不同应用的结合
2 大数据~说说Hadoop
2017年02月28 - 也可以使用其他语言编写,比如 C++。 hadoop大数据处理的意义 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变 形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作
3 大数据Hadoop基础
2016年11月03 - 在物理内存中。 HDFS有高容错性、高吞吐量的特点,适合大数据的保存,可以以流的形式访问文件系统中的数据。 1.1.1 NameNode组成和分析 编辑日志(edits):描述的是整个的文件的所有相关记录,例如:xx时候,有一个文件上传,大小,创建时间...。 但是随着运行时间的加长,那么日志
4 大数据Hadoop之Hive
2018年06月04 - 大数据设计的计算/存储扩展能力(底层默认是MR,HDFS存储) 统一的元数据管理(可与Presto/Impala/SparkSQL等共享数据) Hive环境搭建 前置条件: jdk1.8.0_144 hadoop
5 了解Hadoop大数据
2016年09月08 - Hadoop: 1) 可靠的共享存储(分布式存储) 2) 抽象的分析接口(分布式分析) 2. 大数据 -- 可以理解为不能使用一台机器处理的数据 大数据的核心是样本 = 总体 特性: 大量性 快速性 多样性 易变性 准确性 复杂性 关键技术
6 我的hadoop大数据之路(三)
2016年04月15 - 我在windows方便调试mapreduce程序时产生权限问题加入的,不过滤权限,最后是指定每个存放进来的数据,我备份的数量。由于在hadoop版本2以后引入了yarn,所以目前都是通过mapreduce调用yarn的框架,所以在mapred.site.xml中我们只加入:这一个参数,意思是告诉hadoop,使用
7 大数据hadoop学习
2017年06月12 - 1、HDFS默认分块64M,一个文件可能被分成多个快存储。2、HDFS的nameNode和dataNode NameNode存储元数据,存储在内存中,保存文件、block、datanode之间的映射关系,起到数据目录的作用; DataNode存储数据,文件保存到磁盘,维护
8 大数据Hadoop学习六
2017年06月17 - 1、Hadoop的改进 Hadoop 1.0到2.0的改进分为MapReduce和HDFS架构的演进。另一方面,不断加入kafka,spark,pig,tez等新的组件。 Hadoop2.0 针对HDFS涉及了HDFS HA,提供名称节点的热备份; 设计了HDFS
9 大数据 hadoop关系
2015年03月09 - hadoop是一个开源的大数据分析软件,或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的,因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题,在数据仓库方面hadoop是非常强大的。但在数据集市以及实时的分析展现层面,hadoop也有着明显的不足,现在一个
10 大数据——初识Hadoop
2016年10月11 - 、转换和加载,即ETL操作。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HiveSql。从本质上讲,Hive其实就是一个SQL解释器,它能够将用户输入的HiveSql语句转换成MapReduce作业在Hadoop集群上执行。6.2、Hive的体系结构Hive的体系结构七、参考资料1、解惑大数据 丁圣勇

 
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