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珍藏好几年的无价之宝之hadoop详细介绍及笔记等等内容

基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发

随着北部湾海洋生态资源的开发和利用,海量海洋科学数据飞速涌现出来,利用海量数据存储平台合理管理和存储这些科学数据显得极为重要.这里提出了一种基于分布式计算技术进行管理和存储海量海洋科学数据方法,构建了海量海洋科学数据存储平台解决方案,采用Linux集群技术,设计开发一个基于Hadoop的海量数据存储平台.系统由五大模块组成,有系统管理模块、并行加载存储模块、并行查询模块、数据字典模块、备份恢复模块,能够实现存储海量海洋科学数据.系统模块实现结果表明,该系统安全可靠、易维护、具有良好的可扩展性.

基于Hadoop的海量数据处理模型研究和应用

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海量数据分布式存储.pdf

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Hadoop OperationsPDF

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Hadoop海量网络数据处理平台的关键技术

近几年,云计算产业飞速发展,大数据处理技术也在不断成熟。与此同时,国内移动互联网市场规模不断扩大,用户数量已经超过5亿,并带来了海量的移动互联网流量数据。在此背景下,如何基于云计算大数据处理技术来承载海量网络数据处理业务,是一个非常有研究价值的课题。从移动互联网的现状来看,一方面移动数据流量猛增,给运营商带来了巨大的运营压力,需要其投入更多的资金来进行网络建设与升级,另一方面由于移动数据业务增长,传统的语音短信等业务出现下滑,导致运营商出现增量不增收的现状。因此研究如何使用通过流量通道获取到的海量移动互联网数据流量资源,对于电信运营商有着十分重大的意义。针对移动互联网流量数据的特性,本文对基于Hadoop的海量网络数据处理平台的关键技术进行了深入研究。具体来说,本文的主要研究内容和创新点如下： 1.提出了一种针对移动互联网的海量数据处理架构针对移动互联网中海量网络数据处理业务的特点和存在的问题进行相关研究,提出了一种承载海量网络数据处理业务的分布式数据采集、存储和分析的安全云计算平台架构。整个平台包含数据采集,数据存储,数据处理及流量安全检测四个部分,可以完美解决移动互联网流量数据从数据的采集到最后的数据处理这一业务流程,通过引入云计算技术实现了对海量数据的存储及高效的数据处理,并基于云计算技术进行快速的异常流量检测来提高该平台的安全性。通过实验和具体的实际应用证明了该架构的可行性,且优化技术的应用对于提高海量网络数据处理业务的服务质量和安全性都有着明显的效果,后续基于该平台架构对其中的关键技术进行深入研究。 2.提出了一种基于分布式故障检测机制的高可靠数据采集框架数据采集是海量网络数据处理业务的首要工作,只有保证采集数据的完整和可信,后续进行的数据处理工作结果才有意义和价值。因此本文首先针对当前移动互联网流量数据采集的技术特点和难点进行了详细分析,包括分布式、高动态性、采集终端多样性、节点异构等等,然后针对这些数据采集的难度问题,本文引入了分布式网络故障检测技术,设计了一种适合移动互联网网络流量数据采集机制的分布式节点监控框架,该框架中提出了应用于数据采集的节点故障检测与处理算法和节点负载均衡算法,实现对海量网络数据采集框架的节点进行实时监控,并提供快速高效的故障检测机制,避免数据丢失。同时,该算法还实现了对节点的负载进行动态均衡,防止某些节点出现负载过重的情况。实验结果表明,该分布式节点监控框架,能够实现采集节点故障检测的快速处理和节点负载的动态均衡,保障移动互联网流量数据采集的可靠性和完整性。 3.提出了一种异构环境下的高效数据存储机制针对当前基于Hadoop的海量网络数据处理平台中数据存储问题,本文对分布式数据存储技术进行深入研究,并结合服务器性能评估技术提出了一种适用于异构环境下的高效数据存储算法。该算法在存储数据时引入节点的性能参数,并将节点间的数据块分布与节点性能相关联。一方面,该算法可以提高大数据的读写效率,另一方面可以提高后续数据处理作业的运行速率,提高数据本地化的任务比率。最后实验证明,该算法可以有效地提高存储空间利用率和异构云计算集群的数据处理性能。 4.提出了一种基于节点动态性能推断的任务分配算法海量网络数据的处理分析是海量网络数据处理平台最为核心的功能,数据处理的效率关系到整个海量网络数据处理平台的性能,因此对于该平台数据处理性能的优化是本文需要考虑的关键问题。当前,在构建云平台时,需要根据需求对云平台的硬件进行逐步扩容和升级,因此集群往往存在着硬件异构的情况。默认的数据处理计算主要是针对同构集群设计,在异构集群中性能会有很大程度的降低。因此结合当前海量网络数据处理平台的集群现状,本文研究并设计一种基于节点动态性能推断的任务分配算法。首先该算法在主节点中引入了节点动态性能推断模块,该模块采用基于指数平滑预测法实现对该集群中运行的作业历史数据学习分析,从而计算出集群中各个节点的计算能力。然后本文结合集群节点的性能指标对Reduce任务分配算法和推测性任务执行机制进行改进,实现集群可以动态选择最佳节点来运行数据处理任务。实验结果表明该算法可以有效地提高异构集群数据处理性能和集群的稳定性,减少异构集群的计算资源浪费,提高了云计算平台的资源利用率。5.一种基于分类器联合的分布式异常流量检测算法海量网络数据处理平台中存在着大量的实时数据流,该数据具有价值高、流量大等特点。同时,云计算平台本身具有强大的计算能力和存储资源,极易成为黑客的攻击目标。而云计算的环境极其复杂和多样化,具有跨地域、异构化、虚拟化等特点,使用传统的网络安全防御技术已经无法满足云计算的信息安全防御需求。因此在传统网络安全防御技术的基础上,本文需要进一步加强云平台的安全保障。针对当前海量网络数据处理平台的业务特点,本文对异常流量检测技术和云计算技术的结合进行了相关研究,提出了一种基于云计算技术的分类器联合检测算法。该算法联合了无监督的模糊K-均值分类算法和有监督的朴素贝叶斯分类算法,有效地避免单一分类算法在检测大流量数据时的缺陷,更为全面地对网络流量进行异常检测。同时,本文基于Mahout技术实现了这两个分类算法在MapReduce框架上的海量数据流的分类计算,极大地提高了异常流量检测的效率。最后通过实验证明,基于分类器联合的分布式异常流量检测算法可以快速有效地对海量网络数据流进行检测,并保持较高的检测准确率和较低的误报率。该算法可以有效地提高云平台的安全性,是对云平台网络安全防御体系的有效补充。

Hadoop源码分析PDF(高清版)

Hadoop的源代码分析总共55章，包括HDFS: 41章、MapReduce: 14章。

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Hadoop权威指南（第三版）高清PDF，详细讲解大数据Hadoop知识，讲解安装配置方法。

基于Hadoop 的海量日志数据处理

在处理海量数据的时候，传统的单机方法面临着数据存储和计算的瓶颈。本文提出了 利用开源框架Hadoop 处理海量数据方法，以弥补传统方法在这方面的缺陷与不足.

基于Hadoop的海量电费数据处理模型.pdf

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hadoop从入门到精通课件pdf,手把手带你飞(yarn,hdfs,mapreduce)

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hadoop权威指南第3版 中文 pdf电子书是一本hadoop教程参考书，该书以丰富的案例未读者全面系统地阐述了Hadoop的基础原理以及运作过程，语言通俗易懂，讲解透彻

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海量数据处理面试题

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Hadoop性能调优

从Hadoop配置文件入手，经历大量的实验，以求通过改变一些配置参数以提高Hadoop集群的性能。 从Hadoop作业调度入手，优化集群作业调度算法。

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数据量大不是问题，数据倾斜是个问题 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如及时有几百行的表，如果多次关联汇总，产生十几个jobs，耗时很长，原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的

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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。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。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 。 本篇pdf只是单节点，即本机部署。

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Hadoop全分布模式的详细搭建过程，希望大家能够喜欢！

07_尚硅谷大数据技术之Hadoop（源码解析）V3.3.pdf

Hadoop（源码解析）

Hadoop技术内幕 深入解析HADOOP COMMON和HDFS架构设计与实现原理.pdf

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Hadoop大数据分析

最新版的Hadoop大数据分析，欢迎大家下载资料，这是一本很好的资料

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针对数据分析介绍分布式计算涉及的大量概念、工具和技术，纵览Hadoop生态系统。

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。

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【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果