Hadoop原理解析

深入大数据世界：Kontext.TECH的Hadoop之旅

深入大数据世界：Kontext.TECH的Hadoop之旅winutils项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/winut/winutils在大数据的浩瀚宇宙中，Hadoop

钱桦实Emery·2025-03-13 04:58

大数据学习（61）-Impala与Hive计算引擎

&&大数据学习&&系列专栏：哲学语录:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、impala与yarn资源管理YARN是ApacheHadoop

viperrrrrrr·2025-03-12 21:38

大数据学习（62）- Hadoop-yarn

&&大数据学习&&系列专栏：哲学语录:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、YARN概述1.YARN简介Hadoop-YARN是ApacheHadoop

viperrrrrrr·2025-03-12 21:38

HBase2.6.1部署文档

1、HBase概述ApacheHBase是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上的分布式、列存储、NoSQL数据库。

CXH728·2025-03-12 17:10

Hive-4.0.1版本部署文档

Hadoop：Hive需要依赖Hadoop进行分布式存储，建议安装Hadoop3.x版本（本实验采用的是hadoop3.3.6）。

CXH728·2025-03-12 16:10

hive-3.1.3部署文档

提前准备一个正常运行的hadoop集群java环境hive安装包下载地址：https://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3

CXH728·2025-03-12 16:09

动态IP代理技术原理解析

在当今的互联网环境中，动态IP代理是数据采集、匿名浏览、广告验证、自动化测试等应用场景中不可或缺的技术之一。相比于固定IP代理，动态IP代理能够不断更换IP地址，避免封锁，提高访问成功率。那么，如何实现动态IP代理？它的技术原理是什么？本文将详细解析动态IP代理的工作机制，并介绍如何高效使用这一技术。1.什么是动态IP代理？动态IP代理（RotatingProxy）是指代理服务器会在一定时间间隔（

蓝色小坏爷·2025-03-12 14:24

使用AINetwork进行AI模型管理

核心原理解析AINetwork通过结合区块链技术和去中心化的计算资源，分布式管理和执行大规模的AI模型运算任务。这意味着开发者能够在网络中高效利用共享的GPU资

qahaj·2025-03-12 05:44

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT（GenerativePre-trainedTransform

shuoac·2025-03-12 04:06

使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询

核心原理解析Couchbase的向量搜索利用向量嵌入技术对文本进行处理，可以实现基于语义相似度的查询。这与传统的关键词匹配有根本的不同，更适合AI应用场景中模糊或语义相

eahba·2025-03-12 04:05

使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理

核心原理解析Trubrics主要通过对用户与模型的交互进行分析，来提供改进建议。其核心是利用API来监控用户发出的每一个提示和反馈，从而帮助开发者更好

dgay_hua·2025-03-12 04:35

使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理

核心原理解析Vespa具备以下核心功能：向量搜索（ANN）：基于向量空间的近似最近邻搜索，提高了高维数据检索的效率。词

scaFHIO·2025-03-12 03:29

mySQL和Hive的区别

SQL和HQL的区别整体1、存储位置：Hive在Hadoop上；Mysql将数据存储在设备或本地系统中；2、数据更新：Hive不支持数据的改写和添加，是在加载的时候就已经确定好了；数据库可以CRUD；3

iijik55·2025-03-12 00:41

flink-cdc实时增量同步mysql数据到elasticsearch

1.环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn说明：如果没有安装hadoop，那么可以不用yarn，直

大数据技术派·2025-03-11 19:51

搭建分布式Hive集群

title:搭建分布式Hive集群date:2024-11-2923:39:00categories:-服务器tags:-Hive-大数据搭建分布式Hive集群本次实验环境：Centos7-2009、Hadoop

逸曦玥泱·2025-03-11 18:17

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。

夜行容忍·2025-03-11 18:46

Windows系统下解压".tar"文件出错，提示：无法创建符号链接，可能需要以管理器身份运行winrar

1、解压文件出错，如下信息：D:\tools\hadoop-3.1.2.tar.gz:无法创建符号链接D:\tools\hadoop-3.1.2\hadoop-3.1.2\lib\native\libhadoop.so

ruangaoyan·2025-03-11 18:45

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中，Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术，它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。

雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-11 17:07

ZooKeeper学习总结（1）——ZooKeeper入门介绍

1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目，它是分布式系统中的协调系统，可提供的服务主要有：配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。

一杯甜酒·2025-03-11 17:03

Zookeeper+kafka学习笔记

Zookeeper是Apache的一个java项目，属于Hadoop系统，扮演管理员的角色。

CHR_YTU·2025-03-11 16:01

麒麟arm架构系统_安装nginx-1.27.0_访问500 internal server error nginx解决_13: Permission denied---Linux工作笔记072

[root@hadoop173nginx1.27.0]#wget-chttp://nginx.org/download/nginx-1.27.0.tar.gz--2024-07-0509:47:00--

添柴程序猿·2025-03-11 16:54

Zookeeper与Kafka学习笔记

一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用

上海研博数据·2025-03-11 15:51

LangChain 发布政策详解

核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制（Se

VYSAHF·2025-03-11 08:25

在LangChain中运行Replicate模型的实用指南

##核心原理解析在集成Replicate模型之前，需要进行一些基础设置和安装工作。LangChain是一个用于自然语言处理的库，它

fgayif·2025-03-11 04:50

使用 OpenAI Functions Tool Retrieval Agent 实现智能工具选择

核心原理解析工具检索的核心思想是在运行时根据用户的输入动态选择要使用的工具。我们将展示

bavDHAUO·2025-03-11 04:19

vue scoped 原理解析

Vuescoped，原理，涉及到vue-loader的处理策略：一、首先呢，是VueLoaderPlugin策略：VueLoaderPlugin先获取了webpack原来的rules（即compiler.option.module.rule的比如test:/.vue$/规则），然后创建了pitcher规则，pitcher中的pitcher-loader可以通过resourceQuery识别引入文件

短暂又灿烂的·2025-03-11 02:04

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应，支持不

shuoac·2025-03-11 02:03

phoenix无法连接hbase shell创建表失败_报错_PleaseHoldException: Master is initializing---记录020_大数据工作笔记0180

今天发现,我的phoenix,去连接hbase集群,怎么也连不上了,奇怪了...弄了一晚上org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing

添柴程序猿·2025-03-11 00:52

Hadoop的运行模式

Hadoop的运行模式1、本地运行模式2、伪分布式运行模式3、完全分布式运行模式4、区别与总结Hadoop有三种可以运行的模式：本地运行模式、伪分布式运行模式和完全分布式运行模式1、本地运行模式本地运行模式无需任何守护进程

对许·2025-03-10 09:35

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

核心原理解析

bavDHAUO·2025-03-10 04:57

Hadoop的mapreduce的执行过程

一、map阶段的执行过程第一阶段：把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize（128M），每一个切片由一个MapTask处理。（getSplits）第二阶段：对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量，value是本行的文本内容。（TextInputFormat）第三阶段：调用Mapp

画纸仁·2025-03-10 01:34

Hadoop：分布式计算平台初探

Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。

dccrtbn6261333·2025-03-10 01:32

【Hadoop】如何理解MapReduce？

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。通过这种方式，MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map（映射）：将输入数据分割成小块，并对每个小块进行初步处理。输出键值对（key-valuepairs），例如。2.Shuffle和Sort（洗牌

2302_79952574·2025-03-10 00:30

Hadoop：全面深入解析

Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架，其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。

CloudJourney·2025-03-09 21:29

Hadoop介绍：什么是Hadoop？了解Hadoop的应用

一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，使用Java语言编写，具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用（HA）等特点，非常适合处理海量数据。

Zzzxt007·2025-03-09 21:55

Hbase在hdfs上的archive目录占用空间过大

hbase版本：1.1.2hadoop版本：2.7.3Hbase在hdfs上的目录/apps/hbase/data/archive占用空间过大，导致不停地发出hdfs空间使用率告警。

宝罗Paul·2025-03-09 13:50

Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比

一、Hadoop的shuffle前置知识：Map任务的数量由Hadoop框架自动计算，等于分片数量，等于输入文件总大小/分片大小，分片大小为HDFS默认值128M，可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过

逆袭的小学生·2025-03-09 10:55

【Hadoop】什么是Zookeeper？如何理解Zookeeper？

ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务，可以为分布式应用提供一致性的服务，功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等等。ZooKeeper的目标是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。1.Zookeeper的特点最终一致性：Client不论连接到哪个Server,展示给它的都是同一个视图。可靠性：如果某个消息被一台服务器接受，那么它

2302_79952574·2025-03-09 09:46

【Hadoop】详解HDFS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

2302_79952574·2025-03-09 09:13

HDFS的设计架构

HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点，适合运行在廉价硬件上。

F_0125·2025-03-09 05:21

大数据Flink（六十四）：Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件

从以Greenplum为代表的MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）架构，到Hadoop、Spark为代表的批处理架构，再到Storm、Flink为代表的流处理架构

2401_84181942·2025-03-09 03:39

大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）

大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）系列文章目录第一篇：大数据运维概述与核心技能体系第二篇：Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇：分布式存储系统运维与优化第四篇：资源调度框架YARN

emmm形成中·2025-03-09 01:19

hadoop框架与核心组件刨析（四）MapReduce

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架，最初由Google提出，后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-09 00:42

hadoop 运行java程序_原生态在Hadoop上运行Java程序

第一种：原生态运行jar包1，利用eclipse编写Map-Reduce方法，一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar。

淇水煮汤·2025-03-08 09:23

hadoop运行java程序命令_使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0

网上的MapReduceWordCount教程对于如何编译WordCount.java几乎是一笔带过…而有写到的，大多又是0.20等旧版本版本的做法，即javac-classpath/usr/local/hadoop

emi0wb·2025-03-08 09:53

大数据Hadoop集群运行程序

目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序，以帮助读者对分布式计算有个基本印象。

赵广陆·2025-03-08 08:37

hadoop框架与核心组件刨析（三）YARN

一、负载均衡的概念负载均衡（LoadBalancing）是一种将工作负载（如网络流量、计算任务或数据请求）分配到多个资源（如服务器、计算节点或存储设备）的技术，目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间，并避免单个资源过载。负载均衡广泛应用于计算机网络、分布式系统、云计算等领域。负载均衡的核心目标提高性能：通过将负载分配到多个资源，避免单个资源成为瓶颈，从而提高系统的整体性能。提高可用性：如

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-08 04:46

Doris 数据集成 Kafka

这是我们Doris数据集成篇的第二篇，前面我们介绍过通过Catalog进行集成的例子Doris基础篇—数据集成Catalog目前公司的很多数据服务都开始使用Doris了，目前使用下来感觉还是很方便的，比起Hadoop

不二人生·2025-03-07 16:29

大数据面试系列之——Hadoop

Hadoop的三个核心：HDFS（分布式存储系统）MapReduce（分布式计算系统）YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式：直接解压安装，不存在分布式存储系统2.伪分布式

潜心_守道·2025-03-07 07:17

Azkaban其一，介绍、体系架构和安装

比如：想启动hadoop集群先启动zk集群，再启动hdfs,再启动yarn，再启动日志系统工作过程中总会遇到多个脚本执行的时候有顺序。任务可以有一个编排的工具

出发行进·2025-03-07 00:35

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