新尚硅谷大数据技术之Hadoop（入门），尚硅谷大数据技术之Hadoop（HDFS文件零碎）.doc尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce）.doc尚硅谷大数据技术之Hadoop.xmind等多个文件
2019/6/26 6:06:46
31.76MB
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我们都知道Hadoop次要由HDFS和MapReduce两个核心部分组成。
其中最底部就是HDFS，它被用来存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。
hadoop的核心子项目——HDFS(分布式文件系统)，下面将从HDFS的背景、基本概念开始，步步深入了解HDFS的设计目标、HDFS的基本结构以及HDFS的相关操作等核心知识！随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。
HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS（HadoopDistributedFi
其中最底部就是HDFS，它被用来存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。
hadoop的核心子项目——HDFS(分布式文件系统)，下面将从HDFS的背景、基本概念开始，步步深入了解HDFS的设计目标、HDFS的基本结构以及HDFS的相关操作等核心知识！随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。
HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS（HadoopDistributedFi
2019/5/17 2:57:32
442KB
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Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。
Shuffle横跨Ma
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。
Shuffle横跨Ma
2017/2/21 22:56:54
532KB
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eclipse上运转mapreduce时需要这两个工具
2020/3/15 10:06:44
266KB
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ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
2016/7/12 6:50:02
219.33MB
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ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（FlinkRuntime），提供支持流处理和批处理两品种型应用的功能。
现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。
例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Stor
现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。
例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Stor
2018/2/5 18:10:16
691KB
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hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运转。
2018/5/6 14:24:14
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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