Hadoop은 분산 컴퓨팅에 사용됩니다.
하둡이란 무엇인가요?
(1)Hadoop은 분산 애플리케이션을 작성하고 실행하여 대규모 데이터를 처리할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 오프라인 및 대규모 데이터 분석을 위해 특별히 설계되었으며 이러한 종류의 작업에는 적합하지 않습니다. 여러 레코드 분석 무작위 읽기 및 쓰기를 위한 온라인 트랜잭션 처리 모드. (추천 학습: 웹 프론트엔드 동영상 튜토리얼 )
Hadoop = HDFS(파일 시스템, 데이터 저장 기술 관련) + Mapreduce(데이터 처리), Hadoop의 데이터 소스는 반정형 및 비정형 처리 등 모든 형태가 가능합니다. 관계형 데이터베이스에 비해 화학적 데이터 측면에서 더 나은 성능과 더 유연한 처리 능력을 갖추고 있으며, 어떤 데이터 형식이든 결국 키/값으로 변환되며, 키/값은 기본 데이터 단위입니다.
SQL 대신 함수식을 사용하세요. SQL은 쿼리문인 반면, Mapreduce는 관계형 데이터베이스의 경우 SQL에 익숙한 Hadoop이 대신 오픈 소스 도구 하이브를 사용합니다.
(2)Hadoop은 분산 컴퓨팅 솔루션입니다.
Hadoop은 무엇을 할 수 있나요?
Hadoop은 로그 분석에 능숙합니다. 2009년에는 Facebook의 프로그래머가 아닌 사람 중 30%가 데이터 분석에 HiveQL을 사용했습니다.
Taobao 검색의 사용자 정의 필터링도 Hive를 사용할 수 있습니다. Twitter 및 LinkedIn에서 알 수 있는 사람을 찾는 등 고급 데이터 처리를 위해 Amazon.com의 협업 필터링과 유사한 추천 효과를 얻을 수 있습니다.
타오바오 상품 추천도! 야후! Hadoop 작업의 40%는 스팸 식별 및 필터링, 사용자 기능 모델링을 포함하여 pig를 사용하여 실행됩니다.
Hadoop은 많은 요소로 구성됩니다.
하단에는 Hadoop 클러스터의 모든 스토리지 노드에 파일을 저장하는 HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)가 있습니다.
HDFS의 상위 계층은 JobTracker와 TaskTracker로 구성된 MapReduce 엔진입니다. Hadoop 분산 컴퓨팅 플랫폼의 핵심 분산 파일 시스템 HDFS 및 MapReduce 처리는 물론 데이터웨어 하우스 도구 Hive 및 분산 데이터베이스 Hbase의 도입을 통해 기본적으로 Hadoop 분산 플랫폼의 모든 기술 핵심을 포괄합니다.
위 내용은 Hadoop은 분산 컴퓨팅에 사용됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Java 오류: Hadoop 오류, 처리 및 방지 방법
Jun 24, 2023 pm 01:06 PM
Java 오류: Hadoop 오류, 처리 및 방지 방법 Hadoop을 사용하여 빅 데이터를 처리할 때 작업 실행에 영향을 미치고 데이터 처리 실패를 유발할 수 있는 Java 예외 오류가 자주 발생합니다. 이 기사에서는 몇 가지 일반적인 Hadoop 오류를 소개하고 이를 처리하고 방지하는 방법을 제공합니다. Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError는 Java 가상 머신의 메모리 부족으로 인해 발생하는 오류입니다. 하둡이 있을 때
빅 데이터 저장 및 쿼리를 위해 Beego에서 Hadoop 및 HBase 사용
Jun 22, 2023 am 10:21 AM
빅데이터 시대가 도래하면서 데이터의 처리와 저장이 더욱 중요해지고 있으며, 대용량 데이터를 어떻게 효율적으로 관리하고 분석할 것인가가 기업의 과제가 되었습니다. Apache Foundation의 두 가지 프로젝트인 Hadoop과 HBase는 빅데이터 저장 및 분석을 위한 솔루션을 제공합니다. 이 기사에서는 빅데이터 저장 및 쿼리를 위해 Beego에서 Hadoop 및 HBase를 사용하는 방법을 소개합니다. 1. Hadoop 및 HBase 소개 Hadoop은 오픈 소스 분산 스토리지 및 컴퓨팅 시스템입니다.
빅데이터 처리에 PHP와 Hadoop을 사용하는 방법
Jun 19, 2023 pm 02:24 PM
데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 데이터 처리 방식으로는 더 이상 빅데이터 시대가 가져온 과제를 처리할 수 없습니다. 하둡(Hadoop)은 빅데이터 처리 시 단일 노드 서버로 인해 발생하는 성능 병목 현상을 분산 저장 및 대용량 데이터 처리를 통해 해결하는 오픈소스 분산 컴퓨팅 프레임워크이다. PHP는 웹 개발에 널리 사용되는 스크립팅 언어로 개발 속도가 빠르고 유지 관리가 쉽다는 장점이 있습니다. 이 글에서는 빅데이터 처리를 위해 PHP와 Hadoop을 사용하는 방법을 소개합니다. 하둡이란 무엇인가Hadoop이란
빅 데이터 분야에서 Java 적용 살펴보기: Hadoop, Spark, Kafka 및 기타 기술 스택에 대한 이해
Dec 26, 2023 pm 02:57 PM
Java 빅데이터 기술 스택: Hadoop, Spark, Kafka 등 빅데이터 분야에서 Java의 응용을 이해합니다. 데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 오늘날 인터넷 시대에 빅데이터 기술이 화두가 되고 있습니다. 빅데이터 분야에서 우리는 하둡(Hadoop), 스파크(Spark), 카프카(Kafka) 등의 기술 이름을 자주 듣습니다. 이러한 기술은 매우 중요한 역할을 하며, 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Java는 빅데이터 분야에서도 큰 역할을 합니다. 이 기사에서는 Java의 대규모 애플리케이션에 중점을 둘 것입니다.
리눅스에 하둡을 설치하는 방법
May 18, 2023 pm 08:19 PM
1: JDK1을 설치합니다. 다음 명령을 실행하여 JDK1.8 설치 패키지를 다운로드합니다. wget--no-check-certificatehttps://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz2 다음 명령을 실행하여 다운로드한 JDK1.8 설치 패키지의 압축을 풉니다. . tar-zxvfjdk-8u151-linux-x64.tar.gz3. JDK 패키지를 이동하고 이름을 바꿉니다. mvjdk1.8.0_151//usr/java84. Java 환경 변수를 구성합니다. 에코'
PHP를 사용하여 Hadoop, Spark, Flink 등 대규모 데이터 처리를 수행합니다.
May 11, 2023 pm 04:13 PM
데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 대규모 데이터 처리는 기업이 직면하고 해결해야 할 문제가 되었습니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 더 이상 이러한 요구를 충족할 수 없습니다. 대규모 데이터의 저장 및 분석을 위해서는 Hadoop, Spark 및 Flink와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 최선의 선택이 되었습니다. 데이터 처리 도구를 선택하는 과정에서 PHP는 개발 및 유지 관리가 쉬운 언어로 개발자들 사이에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이 기사에서는 대규모 데이터 처리에 PHP를 활용하는 방법과 방법을 살펴보겠습니다.
PHP의 데이터 처리 엔진(Spark, Hadoop 등)
Jun 23, 2023 am 09:43 AM
현재 인터넷 시대에 대용량 데이터의 처리는 모든 기업과 기관이 직면한 문제입니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP는 데이터 처리 속도도 따라잡아야 합니다. 대용량 데이터를 보다 효율적으로 처리하기 위해 PHP 개발에는 Spark 및 Hadoop과 같은 몇 가지 빅 데이터 처리 도구가 도입되었습니다. Spark는 대규모 데이터 세트의 분산 처리에 사용할 수 있는 오픈 소스 데이터 처리 엔진입니다. Spark의 가장 큰 특징은 빠른 데이터 처리 속도와 효율적인 데이터 저장입니다.
Redis와 Hadoop의 비교 및 적용 시나리오
Jun 21, 2023 am 08:28 AM
Redis와 Hadoop은 모두 일반적으로 사용되는 분산 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 그러나 디자인, 성능, 사용 시나리오 등의 측면에서 둘 사이에는 분명한 차이가 있습니다. 이 기사에서는 Redis와 Hadoop의 차이점을 자세히 비교하고 적용 가능한 시나리오를 살펴보겠습니다. Redis 개요 Redis는 다양한 데이터 구조와 효율적인 읽기 및 쓰기 작업을 지원하는 오픈 소스 메모리 기반 데이터 스토리지 시스템입니다. Redis의 주요 기능은 다음과 같습니다. 메모리 저장: Redis