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大数据系列hadoop脚本分析 繁体
2017年07月31 - 一 start all.shhadoop安装目录 home hadoop hadoop . . libexec hadoop config.sh nbsp nbsp 设置变量sbin start dfs.sh nbsp nbsp nbsp nbsp 启动hdfssbin start yarn.sh nbsp nbsp nbsp 启动yarn二 sbin start dfs.sh nbsp conf

大数据学习笔记:启动脚本分析hadoop.cmd 繁体
2017年08月05 - 转到hadoop.cmd代码。if not defined HADOOP BIN PATH set HADOOP BIN PATH dp if quot HADOOP BIN PATH: quot quot quot set HADOOP BIN PATH HADOOP BIN PATH: , 设置hadoop可执行文件路径。call :updatepath HADOOP BIN PATH 调用u

大数据学习笔记:windows下hadoop的启动脚本分析,start-all.cmd 繁体
2017年08月04 - 以start all.cmd为起点分析hadoop启动过程。echo This script is Deprecated. Instead use start dfs.cmd and start yarn.cmd此句输出提示信息,建议使用start dfs.cmd与start yarn.cmd批处理命令。if not defined HADOOP BIN PATH set HADOOP BIN P

Hadoop大数据系列之一---Hadoop架构原理分析 繁体
2017年02月26 - .单节点体系 .集群结构分析 .HDFS架构分析Hadoop分布式文件系统 按需定制MapReduce 大数据量 纯文本 目标在于多次的文件流读取 优势在于一次写入,多次读取写入成本很高 高度数据冗余 副本,默认 每个节点不需要RAID 独立磁盘冗余阵列:redundant array of independent disks Blocksize较大 m 定制节点的位置感知 .NN和DN原生文档

基于大数据做文本分析 繁体
2016年03月01 - 在对大数据的认识中,人们总结出它的 V特征,即容量大 多样性 生产速度快和价值密度低,为此产生出大量的技术和工具,推动大数据领域的发展。为了利用好大数据,如何有效的从其中提取有用特征,也是重要的一方面,工具和平台化必须依靠正确的数据模型和算法才能凸显出其重要的价值。 现在就文本分析作为案例来分析数据处理技术在大数据领域的作用和影响。首先讨论文本分析的三种模型:词袋模型 TF IDF短语加权表示和

大数据Hadoop系列之压缩(二) 繁体
2018年06月12 - 压缩流和解压缩流 Java最初版本的输入 输出系统是基于流的,流抽象了任何有能力产出数据数据源,或者是有行能力接收数据的接收端。一般来说,通过设计模式装饰,可以为流添加一些额外的功能,如前面提及的序列化流ObjectInutStream和ObjectOutputStream。 压缩流 CompressionOutputStream 和解压缩流 CompressioninputStream 是H

大数据Hadoop系列之压缩(一) 繁体
2018年06月11 - Hadoop压缩简介 Hadoop作为一个较通用的海量数椐处理平台,在使用压缩方式方面,主要考虑压缩速度和压缩文件的可分割性. 所有的压缩算法都会考虑时间和空间的权衡,更快的压缩和解压缩速度通常会耗费更多的交间 压缩比较低 例如:通过gzip命令压缩数据时,用户可以设置不同的选项来选择速度优先或空间优先.选项 表示优先考虑速度,选项 表示空间最优,可以获得最大的压缩比。 需要注意的是:有些压缩算

大数据本分析的应用场景有哪些? 繁体
2018年11月08 - https: www.pmcaff.com discuss index from related amp pmc param Bentry id D 自问自答一发。之前写过 篇相关的文章: 数据运营 在运营中,为什么文本分析远比数值型分析重要 上 数据运营 在运营中,为什么文本分析远比数值型分析重要 一个实际案例,五点分析 下 除了上面那几种应用,这种基于大数据的文本分析还有如下实际应用: 传播分

【多维分析系列大数据下的数据分析:Hadoop架构解析 繁体
2013年11月24 - 大数据下的数据分析:Hadoop架构解析 : nbsp 发布者: nbsp joejoe nbsp 查看: nbsp nbsp 评论: 原作者: 谢超 来自: 程序员 摘要: 随着互联网 移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计 年的数据总量将达到 . 万亿GB,对这些海量数据分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求 ... 随着互联网

基于Hadoop大数据分析 繁体
2017年10月08 - Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为Hadoop Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化 半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复查


 
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