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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 九.大数据技术之hadoop(5)
2018年03月02 - 这些数据块的文件就是文件的元信息 打开虚拟机,进入 ~/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name/current目录,看到fsimage*******文件就是文件的元信息,这个文件记录着HDFS上数据块的保存位置(数据块保存在哪个节点上),但此文件是二进制的文件,不能查看
3 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
4 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
5 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
6 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
7 七.大数据技术之hadoop(3)
2018年03月01 - ;localhost>:9000 端口9000表示RPC(远程过程调用)的端口,关于RPC,后面会详细介绍,第二个属性hadoop.tmp.dir表示数据存放在linux上的保存的位置,这里设置为hadoop的home目录下的tmp目录(tmp目录要事先存在,不存在的话mkdir tmp创建一个目录),更改完毕,保存
8 关于大数据框架hadoop
2015年03月03 - ”是由 数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合。 大数据的处理过程被称为“垃圾里找黄金” Hadoop 大数据的终极解决方案,是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。它的设计目的就是让不了解分布式细节的人也能很轻松 的使用分布式技术。 Hadoop的框架最核心的设计就是HDFS
9 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
10 大数据笔记(五):Hadoop
2018年05月28 - MapReduce和HDFS的架构设计改进 •另一方面是Hadoop生态系统其它组件的不断丰富,加入了Pig、 Tez、 Spark和Kafka等新组件 HDFS 2.0的新特性 HDFS HA HDFS1.0组件及其功能回顾(具体请参见第3章HDFS)名称节点保存元数据

 
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