hadoop大规模的相关内容

文章 2024-12-05 来自：开发者社区

使用Hadoop MapReduce进行大规模数据爬取

Hadoop MapReduce概述Hadoop MapReduce是一个编程模型，用于处理和生成大数据集。它由Map和Reduce两个主要阶段组成。Map阶段负责处理输入数据，并将结果输出为键值对；Reduce阶段则对Map阶段的输出进行汇总和合并，生成最终结果。为什么选择Hadoop MapReduce进行数据爬取大规模数据处理能力&...

文章 2024-06-03 来自：开发者社区

Hadoop节点数据库目的支持大规模文件存储

Hadoop节点数据库，特别是其核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase，是为了支持大规模文件存储而设计的。以下是它们各自在支持大规模文件存储方面的目的和特点： HDFS（Hadoop Distributed File System）设计目的：HDFS设计的初衷是为了存储海量的数据，并为分布式在网络中的大量客户端提供数据访...

文章 2024-01-25 来自：开发者社区

Hadoop：开启大规模数据处理的新时代

引言随着信息技术的飞速发展，我们正处于一个数据爆炸的时代。传统的数据处理方法已经无法胜任处理海量数据的任务，因此大规模数据处理框架Hadoop应运而生。Hadoop以其卓越的性能和可扩展性，在业界广泛应用，并成为大数据处理的事实标准。Hadoop的核心概念2.1 分布式文件系统（HDFS）Hadoop的核心之一是...

文章 2022-12-30 来自：开发者社区

大规模集群下Hadoop NameNode如何承载每秒上千次的高并发访问

一、问题起源高并发请求 NameNode 会遇到什么样的问题?现在大家都明白每次请求 NameNode 修改一条元数据（比如说申请上传一个文件，那么就需要在内存目录树中加入一个文件），都要写一条 edits log，包括两个步骤：写入本地磁盘。通过网络传输给 JournalNodes 集群。但是如果并发请求，看见会设计到线程安全的问题！！！NameNode 在写 edits log 时，必须保证....

文章 2022-04-24 来自：开发者社区

基于Docker一键部署大规模Hadoop集群及设计思路

一、背景：随着互联网的发展、互联网用户的增加，互联网中的数据也急剧膨胀。每天产生的数据量数以万计，本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术，它将数据存储在多个从节点上，对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配，并向客户端提供文件系统访问接口，解决了本地文件系统在文件大小、文件数量、打开文件数目等的限制问题。海量数据存储系统的数....

文章 2019-04-10 来自：开发者社区

【眼前一亮！】看Hadoop底层算法如何优雅的将大规模集群性能提升10倍以上？

一，这篇文章给大家聊聊Hadoop在部署了大规模的集群场景下，大量客户端并发写数据的时候，文件契约监控算法的性能优化。二，背景引入先给大家引入一个小的背景，假如多个客户端同时要并发的写Hadoop HDFS上的一个文件，大家觉得这个事儿能成吗？明显不可以接受啊，兄弟们，HDFS上的文件是不允许并发写的，比如并发的追加一些数据什么的。所以说，HDFS里有一个机制，叫做文件契约机制。也就是说....

文章 2017-11-23 来自：开发者社区

腾讯大规模Hadoop集群实践

TDW（Tencent distributed Data Warehouse，腾讯分布式数据仓库）基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限，并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。 TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品，单集群规模达到4400台，CPU总核数达到10万左右，存储容量达到...

文章 2017-05-31 来自：开发者社区

Hadoop 这样业界顶级的大规模数据处理平台，均发现满足不了类似双十一这样全世界的剁手党蜂拥而至的热情

写这篇文之前想起一个段子：“你在干嘛？”“我在王健林这儿跟马云谈生意。”“说人话！”“我在万达广场逛无聊了坐着拿手机淘宝……” 所以，本来开篇想说上周到马云那里聊了会最新的云计算技术，想想还是不那么得瑟，老实交代吧，上周五到杭州阿里巴巴总部以开小规模研讨会的名义实质上主要是去参观学习了一圈。马云当然是没见着，据说马老师刚好到武汉去了，当然大家都心里有数，马老师就算刚好没去武汉估计也会刚好有什么.....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

前言在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我们在自己的服务器上开发了可扩展的机器学习算法，用于分类、排序和计算词向量。目前，Hadoop集群已成为Yahoo大规模机器学习的首选平台。深度学习（Deep Learning, DL）是雅虎很多产.....

文章 2017-02-26 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Rakuten是如何解决由于大规模多租户Hadoop集群造成的迷之问题的

本讲义出自Tomomichi Hirano在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了Rakuten公司遇到的大规模多租户Hadoop集群造成的迷之问题：从来不结束任务、数据结点冻结、命名结点冻结、命名节点重新启动后出现高负载以及在解决上述问题中获取的经验教训，并且分享了Rakuten的服务器配置和管理经验。

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更新时间 2024-12-12 14:08:00

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开源大数据平台 E-MapReduce

开源大数据平台 E-MapReduce（简称“EMR”）是云原生开源大数据平台，向客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎服务。

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