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解析-hadoop五大节点

1.NameNode(管理节点)    Namenode 管理着文件系统的命令空间(Namespace)。它维护着文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据(metadata),元数据包括编辑日志(edits)和镜像文件。

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基于阿里云HBase产品的游戏大数据实践

本文介绍了厦门点触科技股份有限公司使用阿里云HBase建立游戏大数据平台的实践。

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开源-开源公司-Apache

Apache开源软件一览: 1.Hadoop Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

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存储类型千千万,安全可靠又能挖掘数据价值的怎么甄选?

【最新动态】 为数据计算提供强力引擎,阿里云文件存储 HDFS 公测 在2019年3月的北京峰会上,阿里云正式推出全球首个云原生 HDFS 存储服务—文件存储 HDFS ,为数据分析业务在云上提供可线性扩展的吞吐能力和免运维的快速弹性伸缩能力,降低用户 TCO 。

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Spark中分布式使用HanLP(1.7.0)分词示例

HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典".分享某大神的示例经验:是直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解压源码,把源码加入工程(依赖本地jar包,有些麻烦,有时候到服务器有找不到jar包的情况)按照文档操作,在Spark中分词,默认找的是本地目录,所以如果是在driver中分词是没有问题的。

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数道云解析:基于Hadoop集群环境的数据采集和舆情监测技术分析,Hadoop在大数据平台搭建中扮演着何种角色?

基于Hadoop集群环境的数据采集系统,利用分布式网络爬虫进行数据抓取,以HDFS作为底层存储系统,在其上构建基于HBase的分布式数据库对数据进行统一存储管理。然后根据采集的数据,通过检索的形式分类数据,进行一个深层次的数据分析工作。

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大数据领域三个大的技术方向

大数据领域三个大的技术方向: 1、Hadoop大数据开发方向 2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向 3、大数据运维&云计算方向 大数据学习什么 很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 Python:Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。

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做大数据工程师需要掌握哪些技能呢?

大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 Hadoop工程师用人企业普遍要求掌握以下技术: 1、熟悉Linux开发环境,熟悉Shell命令 2、熟悉Java、python、scala语言(至少一种) 3、具备较丰富的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据处理项目经验。

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使用EMR-Flume将非EMR集群的数据同步至EMR集群的HDFS

E-MapReduce从3.20.0版本开始对EMR-Flume新增了Log Service Source。借助Log Service的Logtail等工具,可以将需要同步的数据实时采集并上传到LogHub,再使用EMR-Flume将LogHub的数据同步至EMR集群的HDFS

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老司机告诉你大数据开发:学Hadoop好还是Spark好?

相信看这篇文章的你们,都和我一样对Hadoop和Apache Spark的选择有一定的疑惑,今天查了不少资料,我们就来谈谈这两种 平台的比较与选择吧,看看对于工作和发展,到底哪个更好。 一、Hadoop与Spark 1.Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

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大数据方面核心技术有哪些?新人必读

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

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写给大数据开发初学者的话 | 附教程

很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:498856122,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

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