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大数据导论：并行编程模型--MapReduce-之三课件

Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构 ？ Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状 态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。 ？ Slave：负责任务的执行和任务状态的回报，即MapReduce中的 TaskTracker。

  • 2021-12-27
  • 阅读539
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大数据导论：并行编程模型--MapReduce-之一课件

并行计算（Parallel Computing）或称平行计算是相对于串行计算来说的。 它是一种一次可执行多个指令的计算，目的是提高计算速度，以及通 过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。

  • 2021-12-27
  • 阅读549
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大数据导论：基于Hadoop的数据仓库之二课件

Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属 性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 由于Hive的元数据 需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的， 这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据 存储在数据库中，如Mysql、Derby中。我们可以通过修改Hive 的配置文件以修改元数据的存储方式。

  • 2021-12-27
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大数据导论：基于HDFS的数据库之三课件

Hbase安装 ？ 1 Hbase的三种运行模式：单机模式、伪分布模式、分 布式模式。 ？ 单机模式可以不依赖于HDFS； ？ 伪分布模式和分布式模式需要HDFS支持。 ？ 一般安装Hadoop过程中并没有安装Zookeeper， Hbase等，只是安装了HDFS和MapReduce等核心组件， Zookeeper需单独安装。 ？ 2 下载Hbase的安装包； ？ 3 解压Hbase安装包到某个文件夹中，例如/usr/local； ？ 4 把文件夹下的/bin添加到path中，例如/usr/local/path；

  • 2021-12-27
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大数据导论：基于HDFS的数据库之二课件

采用了很多数据库的实现策略。但并不支持完整的 关系型数据模型；而是为客户端提供了一种简单的 数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格 式，并且利用底层数据存储的局部性特征。 ？ 将数据看成无意义的字节串，客户端需要将结构化 和非结构化数据串行化再存入Bigtable

  • 2021-12-27
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大数据导论：HDFS的简要介绍课件

HDFS概述 ？ 分布式文件系统 – 在物理上是由多个计算机作为节点构成； – 节点分为主节点（Master Node）和从节点 （Slave Node）； ？ HDFS（Hadoop Distributed File System） – HDFS是一种适合运行在通用硬件上的，具有高 容错、高吞吐量的分布式文件系统。 – 主从节点称为NameNode和DataNode；

  • 2021-12-27
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大数据导论：hadoop简介之二课件

传统的并行计算方法主要从体系结构和编 程语言的层面定义了一些较为底层的并行 计算抽象和模型，但由于大数据处理问题 具有很多高层的数据特征和计算特征，因 此大数据处理需要更多地结合这些高层特 征考虑更为高层的计算模式。

  • 2021-12-27
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大数据导论：hadoop简介之一课件

海量存储技术已经不是单台的存储设 备。因此，要求统一平台的数据管理产品能够整 合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上， 结合虚拟化软件对存储资源进行管理。

  • 2021-12-27
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