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Hadoop 分布式存儲 + 分布式技術平臺
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?金融數(shù)據(jù)、零售數(shù)據(jù)（京東、淘寶等）、時間網(wǎng)絡數(shù)據(jù)（QQ 微信、博客、抖音等）、交通數(shù)據(jù)（百度地圖、高德地圖、交通攝像頭采集的數(shù)據(jù)等）、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、科學數(shù)據(jù)。二十一世紀核心的競爭是數(shù)據(jù)的競爭 誰擁有更多的數(shù)據(jù)誰就擁有未來。
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商業(yè)數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù) 預測國家經(jīng)濟走勢 其背后實現(xiàn)的技術原理是什么？ hadoop?
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Reduce過程：合并
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Map過程：分而治之
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Hadoop是開源的分布式存儲、分布式計算平臺
兩個核心組成：HDFS分布式文件系統(tǒng)，存儲海量的數(shù)據(jù)
MapReduce并行處理框架，實現(xiàn)任務分解和調(diào)度
作用：可以搭建大型數(shù)據(jù)倉庫，PB級數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析、統(tǒng)計等業(yè)務
優(yōu)勢：
1、高擴展
2、低成本
3、成熟的生態(tài)圈
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MapReduce作業(yè)執(zhí)行過程
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mapreduce類比
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HDFS特點
1、數(shù)據(jù)冗余，硬件容錯
2、流式的數(shù)據(jù)訪問
3、存儲大文件
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HDFS寫入文件的流程
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HDFS讀取文件的流程
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二級NameNode
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數(shù)據(jù)塊副本：
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DataNode是HDFS的工作節(jié)點，存放數(shù)據(jù)塊
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HDFS體系結構
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