积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部云计算&大数据(12)Hadoop(12)

语言

全部中文(简体)(11)西班牙语(1)

格式

全部PDF文档 PDF(12)
 
本次搜索耗时 0.021 秒,为您找到相关结果约 12 个.
  • 全部
  • 云计算&大数据
  • Hadoop
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 西班牙语
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册

    银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .......................................................................................... 2 1.1 系统概述 ................................................................................................ ....................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域,突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势,针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能
    0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 大数据时代的Intel之Hadoop

    大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师:朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外,英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保,包括对适用亍特定用途、适销 英特产品所丌具有的特性,设计者亦丌应信赖仸何标有保留权利摂戒未定义摂说明戒特性描述。英特尔保 留今后对其定义的权利,对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误,已在勘误表中注明,这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 订购产品前,请联系您当地 htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算 机系统和/戒组件迚行测量,这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。系统硬件、软件设计戒配置的仸何差异都可能影响实际性能。购买者应迚行多方咨询,以评估其考虑购买的系统戒组 件的性能。如欲了解有关性能测试和英特尔产品性能的更多信息,请访问:英特尔性能挃标评测局限 此处涉及的所有产品、计算机系统、日期和数字信息均为依据当前期望得出的初步结果,可随时更改,恕丌另行通知。
    0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案

    .................................................................................. 22 6.3.1 迁移评估信息收集 ................................................................................................ .......... 44 7.1.2 解压工具包,并配置 MaxCompute 连接信息 ................................................................. 45 7.1.3 运行 meta-carrier 收集 meta 信息 .............................................. Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 6 1 概要 Hadoop 在企业构建第一代大数据平台中成为主流的技术框架,但是随着企业信息化的高 速发展,在数字化、智能化的转型过程中,Hadoop 越来越复杂的技术架构和运维成本、平台 的稳定性和安全性、资源的弹性伸缩能力都遇到了瓶颈,严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 云计算技
    0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hadoop 概述

    Hadoop 概述 本章内容提要 ● Hadoop 的组件 ● HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当 。而众 所周知的文件系统,Hadoop 分布式文件系统,或者说 HDFS,则是 Hadoop 的核心,然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据,你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑,它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理,可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中,它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 每个 znode 都由一个路径来标识,路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS),但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分,并且展示它们如何与
    0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 大数据集成与Hadoop - IBM

    可以通过这项技术一一实现,从而大幅降低成本并创造新的 收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案,该解决方案不仅可实现大规模扩展,还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上,80%的大数据项目开发 精力用于数据集成,只有20%的精力投入 Hadoop 基础架构本身并非完整或有效的大数据集成解决方案 (请阅读此报告,其中对Hadoop为何并非数据集成平台进行了 讨论)。更加糟糕的是,一些Hadoop软件供应商利用炒作、神 话、误导或矛盾信息来渗透市场。 为彻底切断这种误导,并开发适合您的Hadoop大数据项目的 采用计划,必须遵循最佳实践方法,充分考虑各种新兴技术、可 扩展性需求以及当前的资源和技能水平。面临的挑战:创建最佳 请在 “Themis: An I/O-Efficient MapReduce”一文中了 解更多信息,文中对该主题进行了详细讨论:http://bit. ly/1v2UXAT 4 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存
    0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

    Hadoop 数据 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的 明细信息,以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据 存储在数据库之外,但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提 取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 Hadoop 集群里的数据。请注 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据,最简单的方法莫过于使用 外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据,并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。 因此,可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS(Hadoop 文件系统)中存储的 数据。遗憾的是,常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE(File 文件。FUSE(File System in Userspace)项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储,并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序,并在数据库实 例上挂载 HDFS(如果是 RAC 数据库,则在其所有实例上挂载 HDFS),即可使用外部表基 础架构轻松访问 HDFS 文件。 图 1. 用数据库内置的
    0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)

    (作者:尚硅谷大数据研发部) 版本:V3.3 第 1 章 Hadoop 概述 1.1 Hadoop 是什么 Hadoop是什么 1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3)广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2 Hadoop 发展历史(了解) (3)Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform(HDP),也同样是 100%开 源的产品,HDP 除常见的项目外还包括了 Ambari,一款开源的安装和管理系统。 (4)2018 年 Hortonworks 目前已经被 Cloudera 公司收购。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop(入门) —— Distributed File System,简称 HDFS,是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1)NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数、 文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 2)DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。 3)Secondary NameNod
    0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)

    (4)查看存储路径的数据单元和校验单元,并作破坏实验 5.2 异构存储(冷热数据分离) 异构存储主要解决,不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 RAM_DISK:(内存镜像文件系统) SSD:(SSD固态硬盘) DISK:(普通磁盘,在HDFS中,如果没有主动声明数据目录存储类型默认都是DISK) ARCHIVE:(没有特指哪种存储介质,主要的指的是计算能力比较弱而存储密度比较高的存储介质,用来解决数据量的 SSD,DISK hadoop104 DISK,RAM_DISK hadoop105 ARCHIVE hadoop106 ARCHIVE 2)配置文件信息 (1)为 hadoop102 节点的 hdfs-site.xml 添加如下信息 dfs.replication 2 module/hadoop- 3.1.3/hdfsdata/ram_disk (2)为 hadoop103 节点的 hdfs-site.xml 添加如下信息 dfs.replication 尚硅谷大数据技术之 Hadoop(生产调优手册) —————
    0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Hadoop开发指南

    Hadoop开发指南 开发指南 注解:本例中所运⾏脚本需在CentOS操作系统上,其他操作系统请修改脚本后再尝试执⾏。 1. 在 在UHost上安装 上安装Hadoop客户端 客户端 出于安全性考虑,⼀般建议⽤⼾在⾮UHadoop集群机器上安装客⼾端进⾏任务提交与相关操作 1.1 控制台安装 控制台安装 可通过控制台⼀键安装,参考:客⼾端安装。 1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存 b:$LD_LIBRARY_PATH 让环境⽣效 source /etc/profile或者 source ~/.bashrc 2. HDFS HDFS是⼀个⾼度容错性和⾼吞吐量的分布式⽂件系统。它被设计的易于扩展也易于使⽤,适合海量⽂件的存储。 2.1 HDFS基础操作 基础操作 查询⽂件 Usage: hadoop fs [generic options] -ls [-d] [-h] 查看HDFS状态,节点信息 状态,节点信息 hdfs dfsadmin -report 2.5.3 修改 修改HDFS⽂件副本数量 ⽂件副本数量 hdfs dfs -setrep -R [replication-factor] [targetDir] ⽰例:修改HDFS 根⽬录下⽂件副本数量为2,hdfs dfs -setrep -R 2 / 2.5.4 查看 查看HDFS⽂件系统状态 ⽂件系统状态 Hadoop开发指南
    0 码力 | 12 页 | 135.94 KB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Spark 简介以及与 Hadoop 的对比

    (如:count, collect, save 等),Actions 操作会返回结果或把 RDD 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark 启动计算的动因。 1.2.3 血统(Lineage) 利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现,Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性(节点实效/数据丢失)问 记住了它是如何从其它 RDD 中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的 备份或者 LOG 机制,RDD 的 Lineage 记录的是粗颗粒度的特定数据转换(Transformation) 操作(filter, map, join etc.)行为。当这个 RDD 的部分分区数据丢失时,它可以通过 Lineage 获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型,限制了
    0 码力 | 3 页 | 172.14 KB | 1 年前
    3
共 12 条
  • 1
  • 2
前往
页
相关搜索词
银河麒麟服务务器服务器操作系统操作系统V4Hadoop软件适配手册大数时代Intel迁移阿里MaxCompute技术方案概述集成IBM通过Oracle并行处理并行处理数据硅谷入门生产调优开发指南Spark简介以及对比
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩